具体描述
本书是《R的极客理想》系列丛书的第三本，是将R语言与金融量化投资相结合的一本书。本书主要的写作目的是把R语言的技术和实际的金融量化案例结合起来，让读者能切身体会如何把知识变成真正的生产力。本书中的原创观点和方法，都是基于理论研究和实践的成果。实际上，长久以来我也在找这样一本书，能够把书本上的理论模型与实际业务相结合，但并没有找到，或者并没有符合中国市场的实际案例应用，所以只能自己动手写一本。本书有点像自己的笔记，我也会经常翻看，让自己的头脑始终保持思路清晰。
作者简介
目录信息
序二
前言
第一部分 金融市场与金融理论
第1章 金融市场概述 2
1.1 R语言为量化而生 2
1.1.1 为什么是R语言 3
1.1.2 跨界结合 4
1.1.3 R语言量化工具包 5
1.1.4 实战应用 6
1.1.5 量化交易平台系统架构 11
1.2 算法，如何改变命运 13
1.2.1 算法在各个行业的应用 14
1.2.2 投身于哪个行业好 15
1.2.3 金融最靠谱 15
1.3 FinTech金融领域的风口 18
1.3.1 大起大落 19
1.3.2 互联网已经在并购阶段 20
1.3.3 寻找好的行业风口 21
1.3.4 Gartner技术成熟曲线 21
1.3.5 FinTech金融领域的风口 22
1.4 国内量化投资工具介绍 23
1.4.1 量化交易概况工具 23
1.4.2 证券期货客户端 26
1.4.3 金融数据库 31
1.4.4 互联网在线策略平台 32
1.4.5 量化工具软件 34
1.4.6 API程序工具 36
1.5 国内低风险交易策略 37
1.5.1 企业债 37
1.5.2 可转债 39
1.5.3 逆回购和正回购 41
1.5.4 现金管理 42
1.5.5 分级基金A 43
1.5.6 期货 45
第2章 金融理论模型 46
2.1 R语言解读资本资产定价模型CAPM 46
2.1.1 故事背景 47
2.1.2 资本市场线 48
2.1.3 资本资产定价模型 52
2.1.4 用R构建投资组合模型 54
2.1.5 Beta VS Alpha 60
2.2 R语言解读一元线性回归模型 60
2.2.1 一元线性回归介绍 61
2.2.2 数据集和数学模型 62
2.2.3 回归参数估计 64
2.2.4 回归方程的显著性检验 66
2.2.5 残差分析和异常点检测 67
2.2.6 模型预测 71
2.3 R语言解读多元线性回归模型 72
2.3.1 多元线性回归介绍 73
2.3.2 多元线性回归建模 73
2.3.3 模型优化 78
2.3.4 案例：黑色系期货日K线数据验证 82
2.4 R语言解读自回归模型 85
2.4.1 自回归模型介绍 85
2.4.2 用R语言构建自回归模型 86
2.4.3 模型识别ACF/PACF 88
2.4.4 模型预测 92
第二部分 R语言数据处理与高性能计算
第3章 R语言数据处理 96
3.1 掌握R语言中的apply函数族 96
3.1.1 apply的家族函数 97
3.1.2 apply函数 98
3.1.3 lapply函数 101
3.1.4 sapply函数 102
3.1.5 vapply函数 104
3.1.6 mapply函数 105
3.1.7 tapply函数 106
3.1.8 rapply函数 108
3.1.9 eapply函数 109
3.2 超高性能数据处理包data.table 111
3.2.1 data.table包介绍 112
3.2.2 data.table包的使用 112
3.2.3 data.table包性能对比 121
3.3 R语言高效的管道操作magrittr 126
3.3.1 magrittr介绍 126
3.3.2 magrittr包的基本使用 127
3.3.3 magrittr包的扩展功能 132
3.4 R语言字符串处理包stringr 134
3.4.1 stringr介绍 135
3.4.2 stringr的API介绍 135
3.5 R语言中文分词包jiebaR 151
3.5.1 jiebaR包介绍 152
3.5.2 5分钟上手jiebaR 152
3.5.3 分词引擎 154
3.5.4 配置词典 156
3.5.5 停止词过滤 160
3.5.6 关键词提取 161
第4章 R语言高性能计算 164
4.1 OpenBlas让R的矩阵计算加速 164
4.1.1 OpenBlas介绍 165
4.1.2 R和OpenBlas的安装 165
4.1.3 让R语言加速 169
4.2 R语言跨界调用C++ 171
4.2.1 Rcpp的简单介绍 172
4.2.2 5分钟上手Rcpp 172
4.2.3 数据类型转换 176
4.3 当R语言遇上Docker 186
4.3.1 当R遇上Docker 187
4.3.2 用Docker来管理R的程序 188
第三部分 金融策略实战
第5章 债券和回购 196
5.1 了解国债 196
5.1.1 国债基本介绍 197
5.1.2 国债的意义 198
5.1.3 记账式国债 200
5.1.4 国债101308 200
5.1.5 国债的历史表现 202
5.2 企业债和企业债套利 205
5.2.1 什么是企业债？ 206
5.2.2 什么是公司债 207
5.2.3 企业债和公司债的区别 209
5.2.4 企业债统计分析 209
5.2.5 企业债举例 213
5.2.6 企业债交易操作 214
5.3 可转债套利实践 216
5.3.1 可转债介绍 216
5.3.2 可转债操作 218
5.3.3 负溢价率套利策略 219
5.4 金融无风险交易工具逆回购 231
5.4.1 逆回购简单介绍 231
5.4.2 逆回购的品种有哪些？ 232
5.4.3 逆回购交易 233
5.4.4 正回购操作 236
5.4.5 央行的公开市场操作 237
第6章 量化投资策略案例 241
6.1 均值回归，逆市中的投资机会 241
6.1.1 均值回归原理 242
6.1.2 均值回归模型和实现 245
6.1.3 量化选股 257
6.2 R语言构建追涨杀跌量化交易模型 262
6.2.1 什么是追涨杀跌 262
6.2.2 追涨杀跌的建模和实现 265
6.2.3 模型优化 275
6.3 R语言构建配对交易量化模型 279
6.3.1 什么是配对交易 279
6.3.2 配对交易的模型 280
6.3.3 用R语言实现配对交易 284
6.4 基金会计系统设计和实现 293
6.4.1 基金会计系统介绍 294
6.4.2 资产核算 300
6.4.3 净值份额核算 300
6.4.4 计算案例 305
6.4.5 会计系统架构 307
6.5 用数据解读摩羯智投 313
6.5.1 摩羯智投介绍 313
6.5.2 数据收集 315
6.5.3 数据建模分析 317
6.5.4 结论 328
结束语 329
附录A Docker环境安装 330
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
说实话，刚翻开这本书的封面，我还有点担心内容会过于偏向某个小众领域，毕竟市面上介绍R的书籍浩如烟海，很多都只是蜻蜓点水地介绍几个热门包。然而，《R的极客理想》展现出的是一种扎实的、系统性的构建能力。它更像是一本高级工程师的内部手册，重点不在于“如何用A包实现B功能”，而在于“当你需要设计一个全新的、高效的数据处理管道时，R的哪些特性可以被你整合和利用”。我尤其欣赏其中关于环境构建和项目结构化的论述。在我的实际工作中，一个混乱的R项目往往意味着不可重复的结果和难以维护的代码。这本书提供了一套非常清晰的蓝图，教你如何利用更现代化的工具链（比如一些不太为人知但极其高效的包管理和依赖控制方法），将零散的代码片段整合成一个健壮、可验证的工作流。它不是教你如何快速出图表，而是教你如何构建一个“能自己运转起来的分析工厂”。对于有志于构建企业级数据产品的R用户，这本书提供的架构思想，比任何单个功能的教程都来得重要和深远。
评分这本《R的极客理想》简直是为那些不满足于基础统计软件操作、渴望深入挖掘R语言底层奥秘的技术宅准备的宝典。我记得刚开始接触R时，总觉得它像个黑匣子，输入数据，跑出结果，中间的过程模模糊糊，尤其是在处理大规模数据或者需要定制化分析流程时，总感觉力不从心。这本书没有过多纠缠那些教科书式的标准应用，而是直接切入了“极客”的视角，详细拆解了R的运行机制，比如内存管理、向量化操作的底层逻辑，甚至还探讨了如何利用C++或Fortran加速关键计算部分。阅读过程中，我最大的收获是终于理解了为什么某些代码块运行极快，而另一些却慢得像蜗牛爬行，这让我对自己未来编写的脚本有了更清晰的性能预估和优化方向。作者的笔触非常实在，没有华丽的辞藻堆砌，全是干货，每一章的例子都设计得非常巧妙，能引导读者从“使用者”的心态，转变为“设计者”的视角去审视这个强大的工具。对于那些想把R从一个分析工具提升为一套定制化解决方案的开发者来说，这本书的价值是无可估量的，它提供的思维框架，远比具体的代码片段更有价值，真正做到了授人以渔。
评分坦率地说，我是一个对代码美学和软件工程规范有着近乎偏执要求的人。很多R脚本写得就像一团乱麻，可读性差到令人发指。而《R的极客理想》在某种程度上，也是一本关于“如何用R写出优雅、可维护代码”的哲学指南。它将性能优化和代码结构紧密地结合在一起，强调一个好的“极客”不仅仅要能解决问题，更要能写出让其他“极客”也能迅速理解和二次开发的代码。书中对于面向对象编程在R中的应用（不仅仅是S3/S4，还有更现代的方法）的剖析，让我对如何构建复杂的数据模型有了全新的认识。以前我总觉得R是脚本语言的天下，难以进行大型项目的结构化管理，这本书彻底打消了我的顾虑，它展示了如何在R这个生态中，建立起清晰的模块划分、合理的命名规范，以及如何利用R的特性实现设计的模式。这对于那些想要从数据分析师转型为数据科学家或软件工程师的读者来说，提供的软技能提升是润物细无声的，但其长期效益巨大。
评分这本书的阅读体验，坦白说，需要一定的耐心和前置知识储备，它绝对不是一本可以随手翻阅的入门读物。但对于我们这些深陷于数据泥潭，每天都在和性能瓶颈、内存溢出搏斗的实战派来说，它简直就是及时雨。我最欣赏的是作者敢于触及那些官方文档里往往一带而过，但在实际操作中却经常让人抓狂的“疑难杂症”。比如，关于并行计算在不同操作系统上的微妙差异，以及如何设计出真正能有效利用多核资源的R代码，这些细节的探讨非常深入。很多书籍会告诉你“你可以用`foreach`”，但这本书会深入分析为什么在某些场景下，手动管理`mclapply`或者直接调用C底层接口会带来数量级的性能提升。这感觉就像是，你一直都在用汽车的方向盘开车，而这本书却带你走进引擎盖下面，告诉你点火系统和传动轴是如何协同工作的。看完之后，我感觉自己对R的掌控力提升了一个维度，不再是盲目地调用函数，而是真正理解了“为什么”这个函数能工作，以及“如何让它工作得更好”。
评分我接触了很多关于R语言深度定制的书籍，但大多都停留在“如何写一个包裹（Package）”的层面，而这本书的视野更为开阔，它探讨的是如何将R嵌入到一个更宏大的技术栈中去发挥作用。书中对R与外部系统，比如高性能数据库、Web服务接口之间的高效通信机制进行了详尽的论述，这些内容在标准的R教程中是极少被提及的“进阶话题”。我记得有一个章节专门讨论了如何在不牺牲R交互性的前提下，利用外部高性能计算集群的优势，这种跨界融合的思路对我解决当前工作中遇到的瓶颈极有启发性。它不再将R视为一个孤立的统计环境，而是将其视为一个灵活的“粘合剂”和“接口层”，能够指挥和协调各种专业工具来完成任务。这本书就像是打开了一扇通往R语言“幕后世界”的门，让我看到它作为一门现代编程语言的全部潜力，而不是仅仅停留在数据可视化和简单的回归分析上。这本书的价值在于拓宽了R应用的天花板，让每一个读者都能看到自己在这个生态中可以攀登的更高目标。
评分金融
评分比较实用，可以参考
评分讲的一般吧，策略部分完全过时（或者称之为万金油）。量化部分衔接不是很好，适合对R有基础的人阅读，不适合经济类出身阅读。
评分作者是个挺好的程序员，做过量化创业，现在是银行智能投顾，本书确有可观之处（非策略部分）
评分金融
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有