基于R语言的金融分析-图书推荐

目录

译者序
前言
章 分析性思维
1.1 什么是金融分析
1.2 什么是数据科学笔记本电脑实验室
1.3 什么是R语言，如何将其用于专业分析领域
1.4 习题
第2章 统计计算使用的R语言
2.1 R语言入门
2.2 语言功能：函数、赋值、参数和类型
2.3 语言功能：绑定和数组
2.4 错误处理
2.5 数字、统计和字符函数
2.6 数据帧和输入/输出
2.7 列表
2.8 习题
第3章 金融统计学
3.1 概率
3.2 排列组合
3.3 数学期望
3.4 样本均值、标准差和方差
3.5 样本偏度和峰度
3.6 样本协方差和相关矩阵
3.7 金融收益率
3.8 资本资产定价模型
3.9 习题
第4章 金融证券
4.1 债券投资
4.2 股票投资
4.3 证券数据集和可视化
4.4 股票分拆
4.5 为并购进行调整
4.6 绘制多个序列
4.7 证券数据导入
4.8 证券数据清理
4.9 证券报价
4.10 习题
第5章 数据集分析和风险测量
5.1 用对数收益率来生成价格
5.2 价格变动的正态混合模型
5.3 2015年货币价格的突变
5.4 习题
第6章 时间序列分析
6.1 时间序列入门
6.2 平稳型时间序列
6.3 自回归移动平均过程
6.4 幂变换
6.5 TSA包
6.6 自回归积分移动平均过程
6.7 案例研究：强生公司的收益
6.8 案例研究：乘客飞行月度数据
6.9 案例研究：电力生产
6.10 广义自回归条件异方差
6.11 案例研究：谷歌公司股票收益的波动性
6.12 习题
第7章 夏普比率
7.1 夏普比率公式
7.2 时间段和年化
7.3 排名投资候选选项
7.4 quantmod包
7.5 衡量损益表增长
7.6 损益表增长的夏普比率
7.7 习题
第8章 马科维茨均值方差优化
8.1 两种风险资产的最优投资组合
8.2 二次规划
8.3 利用投资组合优化进行数据挖掘
8.4 约束、惩罚和套索
8.5 向高维度延展
8.6 案例研究：2003～2008年标准普尔500指数成分股
8.7 案例研究：2008～2014年几千只候选股票
8.8 案例研究：交易所交易基金
8.9 习题
第9章 集群分析
9.1 k-means聚类
9.2 剖析k-means算法
9.3 无向图的稀疏性和连通性
9.4 协方差和精度矩阵
9.5 可视化协方差
9.6 Wishart分布
9.7 Glasso：无向图的惩罚
9.8 运行Glasso算法
9.9 多年追踪价值股
9.10 年度稀疏度回归
9.11 季度稀疏度回归
9.12 月度稀疏度回归
9.13 架构和扩展
9.14 习题
0章 衡量市场情绪
10.1 马尔可夫区制转移模型
10.2 读取市场数据
10.3 贝叶斯推理
10.4 Beta分布
10.5 先验和后验分布
10.6 检验对数收益率的相关性
10.7 态势图
10.8 习题
1章 模拟交易策略
11.1 外汇市场
11.2 图表分析
11.3 初始化及结束
11.4 动量指标
11.5 在头寸中使用贝叶斯推理
11.6 入场
11.7 离场
11.8 获利能力
11.9 短期波动性
11.10 状态机
11.11 模拟总结
11.12 习题
2章 使用基础知识进行数据探索
12.1 RSQLite包
12.2 计算市净率
12.3 Reshape2包
12.4 案例研究：谷歌
12.5 案例研究：沃尔玛
12.6 价值投资
12.7 实验室：试图战胜市场
12.8 实验室：财务实力
12.9 习题
3章 使用基本原理进行预测
13.1 最佳损益表投资组合
13.2 重新格式化损益表增长数据
13.3 获取价格统计
13.4 合并损益表和价格统计数据
13.5 使用分类树和递归划分进行预测
13.6 分类器之间的预测率比较
13.7 习题
4章 期权的二项式模型
14.1 应用计算金融学
14.2 风险中性定价和无套利
14.3 高风险率环境
14.4 期权数据二项模型的收敛
14.5 买卖权平价
14.6 从二项到对数正态
14.7 习题
5章 Black-Scholes模型和期权的隐含波动率
15.1 几何布朗运动
15.2 几何布朗运动的蒙特卡罗模拟
15.3 Black-Scholes推导
15.4 隐含波动率的算法
15.5 隐含波动率的实现
15.6 Rcpp包
15.7 习题
附录 概率分布与统计分析
参考文献

内容简介

本书提供了解决当前行业问题所需的金融、统计和算法知识，同时也提供了一种系统的方法来开发统计语言的金融分析程序。本书作者是金融领域的资深数据科学家，不但在高校教授相关课程，而且有丰富的一线实战经验。本书适合作为经管、统计、数据分析相关专业高年级本科生和研究生的教材，也适合金融相关从业人员参考。

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