R的极客理想——量化投资篇 (数据分析与决策技术丛书)

　　编辑推荐
8 [+ m* Y( D2 j. m, L5 R5 W　　作者是R语言社区领袖，金融和大数据领域跨界专家，英文版和繁体版将在美国和中国台湾发行
( e! U1 u7 N! j% |7 M8 f　　从金融投资学理论、R语言数据处理、量化投资策略3个维度讲解如何将R语言技术应用于金融市场的实操，填补领域空白
　　内容简介
8 x2 P0 o0 Q' {5 K$ M* ~　　本书是《R的极客理想》系列图书的第3本，前两本上市后不仅在国内取得了不俗的成绩，获得了良好的口碑，而且英文版被美国知名的出版集团CRC引进，在北美市场也获得了读者的热捧，本书的英文版和繁体版随后也会在美国和中国台湾发行。
* R3 `4 m/ w% f8 j# w' T) ~& A　　前两本关注的是R语言技术本身，本书则更多关注R语言技术在金融投资和量化领域的应用，是当下的热门。本书填补了该领域的空白，而且作者是R语言和金融两个领域的跨界专家。
　　具体内容，全书逻辑上包含三个部分：
　　第一部分 金融市场与金融理论
2 M7 _- w! B! d% g1 z/ P) F" C( `　　包括中国金融二级市场大环境的介绍、交易工具的使用、金融产品的交易规则、策略和回测、基金会计、金融经典理论模型等金融行业的基础知识，以及用R语言做量化投资的思路和方法。
　　此外，还讲解了大量的统计知识，包括时间序列、一元线性回归、多元线性回归、自回归等统计和计量的模型算法。
; ?$ q$ O9 f: {+ n# F1 H( D6 k/ j　　第二部分 R语言数据处理与高性能计算
　　主要讲解了R语言与金融相结合的编程技术，如金融量化程序包的使用、金融数据处理、金融数据模型的构建，量化策略的实现思路，以及R语言处理各种类型的数据的方法和高性能计算等。
" _9 h3 R* ?7 r* I% w　　第三部分 金融策略实战
! Z- X! o" d" W/ E4 @& `　　本书所涉及的金融产品包括股票、期货、债券、基金、现金管理等，跨越多个金融市场多种金融标的物。
& s6 G; O7 d; C) R7 N0 G% [6 ]  E　　此外，还介绍了金融市场中的多种交易模型和交易策略，包括基于市场技术指标的量价策略、基于统计理论的套利策略、基于金融产品规则的事件性策略、针对全市场扫描的选股策略，以及高频交易的择时策略。
　　作者简介
/ }/ F* `& |% K; k" e) b# S  ?1 A　　张 丹
　　资深R语言技术专家和布道者，国内R语言技术社区的领军人物之一。从事软件研发12年，有丰富的互联网应用架构经验，在Java、NodeJS、大数据、统计、数据挖掘算法等方面也有深厚的积累。
) N1 ^2 ]# F- ]) Z8 `　　金融大数据专家，现为中国民生银行智能投顾项目负责人，熟悉金融二级市场、交易规则和投研体系。
　　获得10项SUN及IBM技术认证，2017年被微软评为MVP。多次在互联网和数据分析相关技术大会中担任演讲嘉宾，并参与教育部“中科曙光大数据百校工程”项目，为本科生大数据专业设计课程体系。
  O8 {3 W8 y, c  I/ ]! i6 \　　热衷分享，著有《R的极客理想——工具篇》《R的极客理想——高级开发篇》（英文版在美国同步发行），以及《数据实践之美》（合著）。
　　QQ群：383275651
　　个人博客：//fens.me（Alexa全球排名70k）
　　目录
　　版权信息
6 s& O, `; U0 q' h* Q+ \) r　　序 一
　　序 二
　　前言
4 D% v5 e, J' N5 E- e, V' M　　第一部分 金融市场与金融理论
　　第1章 金融市场概述
　　1.1 R语言为量化而生
$ ]* x+ D# e- k; l5 K　　1.2 算法，如何改变命运
7 k4 c& S( Z. d, ~# @, u　　1.3 FinTech金融领域的风口
8 ?) \) k, V4 [8 N4 R: M' B　　1.4 国内量化投资工具介绍
4 i* A, Q6 P4 @, \% F0 _" c& i/ W3 Q　　1.5 国内低风险交易策略
　　第2章 金融理论模型
　　2.1 R语言解读资本资产定价模型CAPM
　　2.2 R语言解读一元线性回归模型
0 b+ k/ U, D6 U. T　　2.3 R语言解读多元线性回归模型
　　2.4 R语言解读自回归模型
　　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
1 z; T0 C& r% s4 E- W+ r1 ~　　3.1 掌握R语言中的apply函数族
　　3.2 超高性能数据处理包data.table
1 \) u, Y- ?" r, x2 I　　3.3 R语言高效的管道操作magrittr
8 R2 A7 o! m9 y& Z2 x% N3 y$ f0 E　　3.4 R语言字符串处理包stringr
　　3.5 R语言中文分词包jiebaR
0 V( B& U0 n6 }1 V2 c0 v, {& n　　第4章 R语言高性能计算
　　4.1 OpenBlas让R的矩阵计算加速
　　4.2 R语言跨界调用C++
　　4.3 当R语言遇上Docker
9 }# ^9 e- S0 @, z* I　　第三部分 金融策略实战
　　第5章 债券和回购
　　5.1 了解国债
# x/ W$ k, H3 M4 B5 k& j% F　　5.2 企业债和企业债套利
: f- n" N3 v) D9 m) s/ s# Z6 K( @9 Z. i8 \　　5.3 可转债套利实践
　　5.4 金融无风险交易工具逆回购
6 m! C/ m3 ~! j' P, i　　第6章 量化投资策略案例
　　6.1 均值回归，逆市中的投资机会
: s  x9 P  q8 s. z, @2 ^　　6.2 R语言构建追涨杀跌量化交易模型
　　6.3 R语言构建配对交易量化模型
　　6.4 基金会计系统设计和实现
  V& o+ [* h7 s& P1 c  Z　　6.5 用数据解读摩羯智投
) O* [) g* l. I0 G1 ]- w8 n　　结束语
　　附录A Docker环境安装
3 i. s5 ^! B/ g8 V3 z# q　　媒体评论
　　毫无疑问，R语言是量化投资中重要的策略开发工具，简单易用、功能强大，是众多宽客的必备知识，张丹的这本书是很不错的入门书，值得推荐。
　　——丁鹏（博士） 中国量化投资学会（CQIA）理事长
" C; g$ K/ c$ r* I# X3 D8 ]- \* P$ D, W　　自2010年股指期货推出以来，量化投资以卓越的风险控制能力吸引了众多投资者和从业者的目光。R语言作为量化投资中*常用的工具之一，在该领域拥有众多拥趸。张丹的这本书，适时地填补了量化投资与R语言相结合的空白，既可以作为教材，又可以作为查询手册，非常适合入门与提高。
& \# p: ~5 O; Y" _& K# R　　——徐书楠　因诺资产董事长
　　张丹的这本书，以中国金融二级市场为背景，理论与实战紧密结合，非常实用。 特别是书中介绍的Docker架构，为应用程序的自动化部署提供了解决方案。 我从这本书中学到了很多知识，强烈建议每个人都把这本书放在书架上，作为量化投资的必读之书。
　　——陈琪龙 华盛顿大学博士/铨智金融科技合伙人
$ \' t3 K- G6 q; `! h2 ^7 C　　一个有效的量化投资策略，需要在“模型”“代码”“实证分析”三者之间反复地来回推敲。而如何打通这三者之间的关节，*简单的入门方法就是学习别人是怎么做的，再走出自己的路。本书为“道友”们打开了修行的门径。
　　——黄达 复旦大学管理学院统计学系
　　前言
' A/ p1 z+ ]: c/ _　　Foreword 序 一
　　这是一本以中国金融二级市场为背景，理论与实战紧密结合的书籍，实用性非常强，是量化投资必读之书。
2 a; |+ r( m. I+ i8 R" h& g* D　　我是通过阅读张丹的博客——“R的极客理想”的系列文章而与他结缘。精炼的R语言编程风格，让我看到了一个极客对于技术的不懈追求。我买了他的两本书，《R的极客理想——工具篇》和《R的极客理想——高级开发篇》，后来我们进行了邮件交流，并通过电话深入地讨论了一些量化交易的问题。随后一直保持联系，也在筹划一起做全球市场的量化交易。我可以感觉到他是一个有想法的年轻人，愿意和他人分享知识，并且有非常扎实的跨学科知识积累和中国金融市场的交易经验。
　　本书涵盖了几个主题，包括金融市场与金融理论、R语言数据处理与高性能计算、金融策略实战、量化投资策略案例。
- ]8 F. C. v# ~4 G　　以下是我认为对大家非常有帮助的知识点：
　　R语言数据处理和调用C++的章节，对于提升R的性能是非常有用的。
　　Docker架构现在在金融业非常受欢迎，书中介绍的Docker的用法，为应用程序的自动化部署提供了解决方案。
. l+ H/ C. }" `　　可转债交易监控系统，是使用R语言的一个很好的例子，它提供了一个原型的建模方法，按照这个思路可以扩展到对一般债券交易建立模型。
. a; P, H9 U- k3 A9 u$ w( R, W　　均衡回归和追涨杀跌的量化交易模型，是量化交易的关键要素，每个人都应该知道它的原理。
　　基金会系统的设计和实现，对于资金运作和持仓管理非常有用。
9 f  s/ U/ x5 ^; a- c! e　　坦白说，在一本书中，能够提供如此多解决实际问题的方法，是很少见的。我也从这本书中学到了很多东西，强烈建议每个人都把这本书放在自己的书架上，作为量化投资必读之书。
8 ^/ M  c% }  ]$ o1 y　　陈琪龙 华盛顿大学博士
* t4 m0 ]: T+ ]: `" J　　铨智金融科技合伙人（www.quanffett.com）
' \0 I2 C- G& R7 ?3 P& [　　序 二Foreword
( e1 H9 p' b$ x: X/ o　　作为金融统计学科的老师，经常有学生兴冲冲地跑上门来问我如何通过金融统计赚钱，我总是回答他们：如果我会这个，我早就辞职发财去了！于是大家哈哈一笑。
2 Z1 i- [0 B1 x, c0 O% e1 V　　学习金融、统计、数学、计量能不能赚钱？我想大概是能的，否则也不会有文艺复兴这样的公司和James Simons这样的大神了。
　　本书到底可以带给读者什么呢？是知识，堪比真金白银的知识。
; a) G* w# t* O& L) C5 l7 e4 W1 ^' g　　首先，是金融量化的基础知识。你可以从本书第一部分学习到金融量化的基础知识和金融市场的交易规则。书中深入浅出地剖析了资本资产的定价模型，并将R语言与金融市场相结合，对于金融初学者来说，是入门的精品书籍。
" m1 X" {* |' \% s, l  h' [; D9 @　　其次，是掌握并运用工具的知识。不管是想通过数据分析发财的，还是像我这样准备写几篇论文的，要进入这一领域，最基本的要求就是能够“玩得动”数据。金融数据以海量著称，动辄就是GB、TB的数据量。如何高效地处理大规模的数据，就成了数据分析从业人员的基本功。本书第二部分，就是针对“效率”而作。第3章对R语言中常见的数据操作进行整理和归纳，得到一套高效数据处理方法。第4章讲解了如何通过使用第三方软件大幅提升R语言的计算效率。至于R语言的专业知识，请参见作者的另外两本著作《R的极客理想——工具篇》和《R的极客理想——高级开发篇》。
　　最后，让技术落地，通过市场来检验投资方法的正确性。本书第三部分，教读者如何编写交易策略，并让市场来检验交易策略的有效性。跟着书中的4个实践案例来操作，相信读者很快就能掌握金融建模的方法，以及对应的R语言代码。之后，你就可以大胆地试验自己的投资想法是否有效了。
5 g( S4 N! ?1 |2 K2 {　　黄达
- N: X6 ]9 u. }: x- }- o6 V2 Y　　复旦大学管理学院统计学系
  W. l7 H- P2 w4 W　　Preface前言
3 T& H9 k4 M0 n. t* ?　　为什么要写这本书
+ V' o. \& [8 _　　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。
　　传统的交易员凭借多年的交易训练，每日人工盯盘，观察市场的变化。一个好的交易员，可以同时观测几个金融市场的几十个交易品种。随着金融产品的发展，中国市场A股股票已经达到3000多支，债券有7000多支，公募基金接近4000支，还有多种金融衍生品。如此大量的金融产品，已经不能依靠个人之力消化和分析了。
　　通过计算机对全市场进行扫描，从而发现不合理的定价和交易机会，这样可以极大地提高交易员的工作效率。一种理想化的设计是让程序来为我们赚钱，而我们就可以去做自己喜欢的事情了。也就是说，让技术变现，解放我们的生活。
0 ]8 z' W, X# u4 i8 p( ]# J# Y　　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。
　　本书的主要特色
! n, `6 i6 [9 c: S. L/ m　　本书撰写的主要思路是从IT人的角度，通过技术来切入金融市场，进行量化投资。发挥IT人专注学习、乐于分享的精神，借助互联网快速传播知识，打破传统的金融壁垒。发挥“极客”的创造力，让知识变成生产力，让更多有理想的IT人，能够有机会进入金融行业，推动金融行业的改革和创新。
7 ~& G* S# a9 r! c　　但这不是一本简单易懂的书，因为量化投资是跨学科的领域。你需要有多学科的知识储备，才能胜任量化投资的工作。要理解和掌握本书的相关内容，可能需要多本书籍的相关知识做支撑。
4 e* K" f( d& X+ N& X8 N　　阅读本书，不但需要你有R语言的使用经验，更需要有对金融市场知识的理解。本书主要介绍了三部分内容，涵盖金融市场、统计知识和IT技术。金融市场部分，包括中国金融二级市场环境的介绍、交易工具的使用、金融产品的交易规则、国内机构的投研思路和策略，以及基金会计等金融行业的基础知识。统计知识部分，包括时间序列、一元线性回归、多元线性回归、自回归等统计和计量的模型算法。IT技术部分，就是R语言相关的编程技术、金融量化程序包的使用、金融数据处理、金融数据模型的构建、量化策略的实现思路、R语言代码的编写等。
- _1 p: x  Q8 t2 M) t　　本书的一大特色是使用了很多真实案例，以中国的金融市场为背景，让你可以体会到市场所带来的波动，国家宏观政策对市场的影响，散户思维与专业投资者的差异，量化思路与主观思路对于市场的不同理解。
; u( \0 @* _4 l- d/ ]2 X　　本书是我在实际投资研究中的总结，从金融理论模型、市场特征检验，到数学公式、R语言建模，再到历史数据回测、会计资产核算，最后进行实盘交易。通过R语言，可以很简单地实现我们的投资想法。类似的投资想法其实谁都有，利用IT人的技术优势，可以真正地将想法与实际操作结合起来。
　　本书所涉及的金融产品包括股票、期货、债券、基金、现金管理等，跨越多个金融市场的多种金融标的物；涉及的交易模型和交易策略，有基于市场技术指标的量价策略，有基于统计理论的套利策略，有基于金融产品规则的事件性策略，有针对全市场扫描的选股策略，也有高频交易的择时策略。相信本书会令你感受到金融市场的魅力，以及技术优势能给我们带来的价值。
　　要想深入理解本书的内容，你可能需要像我一样，不仅有技术的积累，还要真正地去金融市场实践，多与行业内的人进行沟通，不断地学习和思考。
　　本书读者对象
/ o& k1 [# t! @　　本书适合以下所有R语言工作者：
　　有计算机背景的软件工程师
　　数据分析背景的数据科学家
6 v$ @5 B0 N& H! l/ z) _　　金融行业从业者，如券商研究员、分析师、基金经理、宽客（Quant）
　　金融、统计、数据科学、计算机专业的学生
　　如何阅读本书
　　全书一共6章，分为三个部分：金融市场与金融理论、R语言数据处理与高性能计算、金融策略实战，书中每一章都是一个大的知识体系。
　　第一部分是金融市场与金融理论（第1章和第2章），从了解金融开始，建立对金融量化认识的基本思路。第1章为全书开篇，主要介绍了利用R语言做量化投资的思路和方法。第2章主要介绍了金融经典理论模型和R语言的实现方法。
$ f5 y) w) \7 z' a　　第二部分是R语言数据处理与高性能计算（第3章和第4章），详细介绍了利用R语言进行数据处理的必备工具和使用方法。第3章以R语言数据处理技术为核心，介绍了用R语言处理各种类型的数据的方法。第4章讲解了如何通过3种外部技术来让R语言的性能达到生产环境的要求。
' P8 O% |3 o( p$ T- M　　第三部分是金融策略实战（第5章和第6章），结合R语言技术和金融市场规则，解决金融量化领域的实际问题。第5章让读者了解低风险的投资市场和投资方法，第6章介绍了完整的从理论到实践的投资研究方法。
* W4 \) k+ K+ s+ S! G) ^2 z　　本书有很多综合运用的知识，建议顺序阅读全部章节。书中的一些技术实现，用到了笔者前两本书《R的极客理想——高级开发篇》和《R的极客理想——工具篇》中的知识，有兴趣的读者可以一起阅读。
$ u( [- U" q6 b, Q3 ~　　勘误和资源
　　由于水平有限，加之编写时间仓促，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，恳请读者批评和指正。为此，我为这系列书创建了网站（//fens.me/book），方便与读者进行沟通。书中的全部源代码都可以从网站下载，如果在阅读过程中遇到问题，也可以在网站中留言，我将尽量为你提供满意的解答。如果你有任何意见和建议，欢迎发邮件至bsspirit@gmail.com，期待能够得到你的反馈。
　　致谢
5 d/ F" ]7 a+ Z9 g$ W/ ^　　感谢在我最失意的时候，帮助我度过难关的朋友——北京千庄智金科技有限责任公司总经理张颂、量子金服CEO刘亚非、民生银行同事许斌。
6 W( b7 J2 e7 F) f$ L* j2 K　　感谢所有R语言的读者，以及社区的各位朋友，让我们通过R语言认识，并一起把知识传播下去。
, b- S9 c6 O- W6 S4 w  r4 w$ C　　感谢天善智能创始人梁勇为本书提供的赞助和推广。同时，感谢铨智金融科技合伙人陈琪龙博士和复旦大学黄达先生为本书作序。
　　感谢机械工业出版社华章公司的副总编杨福川和编辑李艺帮助我审阅全部书稿，让本书得以出版。
: r( Y! s1 N2 I' x  l　　特别感谢我的爱人一直鼓励我，最终让我走出了失意的阴影。感谢我的爸爸、妈妈，感谢你们对我工作上的支持和生活上的照顾！
　　谨以此书献给我最亲爱的家人以及众多的R语言爱好者们！
0 F  D$ @. b- X5 g! H: t7 H　　张丹
　　精彩书摘
　　本章为全书开篇，主要介绍如何使用R语言做量化投资的思路和方法。量化投资是跨学科知识结合的一个方向，包括R语言技术层面的知识、基础学科的应用和金融市场的情况。R语言社区提供了丰富的金融工具包，可以让我们快速构建量化投资的体系结构。本章内容是以我个人的从业经验为基础，从数据的角度观察中国的金融市场，发现机会，找到风口。
　　1.1　R语言为量化而生
　　问题
　　为什么用R语言进行量化投资？
　　引言
( ~/ }, \% v' D) B& H- d  J　　做数据分析的朋友，一定知道R语言。R语言是一门统计语言，在数据分析领域具有非常明显的优势。金融本身是重视数据的行业，而R的最大优势就是数据分析，所以将R语言与金融相结合，用R来做量化投资的策略，真的很配，不仅顺手而且方便，用了你就会知道。
　　本章以“R语言为量化而生”作为本书的开篇，主要强调了R语言在量化投资领域有着广阔的应用场景，而且是重要的量化投资工具。
　　1.1.1　为什么是R语言
2 Z+ {' \+ X) n" M8 d  Z' {2 e7 G　　R语言是一门面向数据的编程语言，早期只是在统计领域被统计学家所使用。近年来随着大数据技术的发展，以及R语言自身生态的快速壮大，不仅在统计领域，在各大行业领域中都能看到R语言的身影，包括互联网、数据科学、人工智能、机器学习、生物医疗、游戏、电子商务、全球地理科学、数据可视化等。
- I4 |8 V9 c6 n+ y& _+ R. [* R　　R语言不仅能把数据分析做好，而且能通过数据连接到我们每个人的日常生活，让我们能够有更多的思考。比如，去超市购物，你购买的东西会记录在你的购物小票中，如果把这些购物小票都收集起来，通过Apriori关联规则的频繁项集算法，就可以分析出你的购物习惯。
　　再比如，我们经常会收到各种推销的骚扰电话，有时候是卖房，有时候是银行贷款，有时候是股票推荐，有时候是代开发票，还有时候是“猜猜我是谁”，此时我们可以收集自己的通话记录，通过电话号码、号码注册位置、通话时长来分析一下，哪些是有用通话，哪些是浪费时间的通话，从而计算出我们每一天会浪费多少时间，通过Bayes算法把有效通话和无效通话进行二元分类，从而阻止骚扰电话的入侵。
7 C* {) O0 ?8 J0 b% v　　如果我们不仅能够收集自己的通话记录，还能把亲戚朋友或更多人的通话记录都收集起来，组建成一个数据库，再把统计出来的骚扰电话统一标记，做成黑名单，然后把黑名单公开出来，就可以让更多的人免受骚扰电话的影响。
　　人们的衣食住行都会产生数据，产生数据的地方，就需要做数据分析。通过数据分析，可以提高生活的效率，为我们节约宝贵的个人时间。
　　在人类社会中，人们除了衣食住行的基本需求外，更多是对钱的需求。我们每天都会跟钱打交道，会有消费的需求，月底会有工资收入，当收入大于消费，资金积累到一定阶段的时候，我们就会有投资的需求。中国人的投资一般就几种，买房、买黄金、买股票、买保险、买理财。投资时，很多人是不理性的，心血来潮就买了，也不仔细观察行情，买完很容易被套住，像“中国大妈抢购黄金”“中国大妈是救市的主力军”等事件都一度被新闻媒体热炒。
1 @$ G; N6 o; K) C. b% T　　在金融市场中最不缺的就是机会，不管投资什么，如果能在交易的时候多思考一下，结果说不定就会不一样。运用我们数据分析的知识和对金融市场规则的理解，通过R语言进行数据分析，抓住机会，就会让我们辛辛苦苦赚到的钱得到保值和增值。
　　1.1.2　跨界结合
R的极客理想——量化投资篇 (数据分析与决策技术丛书) PDF
" m  K8 V/ ~3 c, e$ D4 z. i$ j$ G

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