第一部分 金融市场与金融理论 2
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 96
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 196
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