第1部分 熟悉R语言 1
第1章 R的简介与安装 2
1.1 R语言简介 2
1.2 RGui的下载和安装 2
1.3 RGui使用简要介绍 4
1.4 统计功能Gui：R Commander 6
1.4.1 R Commander的安装与加载 6
1.4.2 R Commander简单操作 8
第2章 R使用入门 13
2.1 R代码编写 13
2.2 R代码执行与脚本 14
2.3 R脚本的保存与工作空间管理 15
2.3.1 R脚本的保存 15
2.3.2 R工作空间与工作目录 16
2.4 R的帮助系统 17
2.4.1 单击“帮助”标签获取资源 17
2.4.2 R函数获取帮助 18
第3章 R包简介 22
3.1 包的安装与加载 22
3.1.1 单击下载安装包 22
3.1.2 函数下载安装包 23
3.1.3 本地安装包 23
3.2 包的加载 24
3.3 R基础包 24
3.4 常用扩展包 25
第4章 RStudio使用 27
4.1 RStudio的下载和安装 27
4.2 Rstudio的界面介绍 27
4.3 RStudio的使用入门 28
4.3.1 自动补全功能 28
4.3.2 历史查询功能 29
4.3.3 其他标签的功能 30
4.3.4 RStudio中脚本文件的使用 32
第5章 R语言数据类型 34
5.1 几种常见的数据类型 34
5.2 数据类型的识别 36
5.3 数据类型的转换 36
第6章 R语言数据结构 39
6.1 数据结构 39
6.2 向量 39
6.2.1 创建向量 39
6.2.2 向量元素的索引 42
6.3 矩阵 43
6.3.1 创建新矩阵 43
6.3.2 矩阵元素索引 44
6.4 数组 45
6.4.1 数组的创建 45
6.4.2 数组元素的索引 47
6.5 向量、矩阵、数组的联系与区别 48
6.5.1 向量和矩阵、数组的区别 49
6.5.2 矩阵与数组的联系与区别 51
6.6 因子 52
6.6.1 创建因子 52
6.6.2 选取因子中元素 54
6.7 数据框 54
6.7.1 创建数据框 55
6.7.2 访问数据框 56
6.8 列表 57
6.8.1 列表的创建 57
6.8.2 访问列表 58
6.9 变量的查看与删除 59
6.9.1 变量的查看 59
6.9.2 变量的删除 62
第7章 数据导入和导出 64
7.1 数据导入 64
7.1.1 read.table（）函数 64
7.1.2 读取Excel文件 65
7.1.3 读取Stata、SAS与SPSS的数据文件 66
7.1.4 读取网页数据 66
7.1.5 连接数据库 67
7.2 数据导出 68
第8章 数据编辑 70
8.1 编辑方式 70
8.2 变量命名 72
8.3 索引 73
8.4 数据结构转换 75
8.5 缺失值处理 75
第9章 数据整合 78
9.1 变量合并 78
9.2 列联表 79
9.3 reshape2包 82
第10章 R语言编程 85
10.1 流程控制 85
10.1.1 循环语句 85
10.1.2 条件语句 86
10.2 自编函数 87
10.3 数据操作 88
10.3.1 数学运算符 88
10.3.2 基本数据操作函数 89
10.3.3 字符型数据操作 92
10.4 apply函数族 93
10.4.1 apply（）函数 94
10.4.2 tapply（）函数 94
10.4.3 lapply（）函数 95
第11章 R语言绘图基础 97
11.1 一个简单的例子 97
11.2 修改图形属性 98
11.2.1 图形类型 98
11.2.2 颜色 99
11.2.3 大小 104
11.2.4 文本 105
11.2.5 par（） 108
11.3 常见图形类型 109
11.3.1 柱状图 109
11.3.2 直方图与密度曲线图 112
11.3.3 饼图 113
11.3.4 箱线图 114
11.3.5 时间序列图 115
11.4 绘图窗口 116
11.4.1 绘图窗口 116
11.4.2 窗口分割 117
第12章 绘图系统ggplot2 119
12.1 简介 119
12.2 使用qplot（）作图 119
12.2.1 一个小例子 119
12.2.2 修改图形属性 121
12.2.3 绘制常见图形 123
12.2.4 分面 126
12.3 基本语法 127
12.3.1 数据和映射 128
12.3.2 标尺 129
12.3.3 统计变换和几何对象 130
12.4 使用ggplot作图 131
12.4.1 构建图层 131
12.4.2 映射函数 133
12.4.3 几何对象函数和统计变换函数 134
12.4.4 标尺函数 136
12.4.5 分面函数和坐标系统函数 139
12.4.6 图形输出 140
第2部分 统计学基础 142
第13章 描述性统计 143
13.1 数据类型 144
13.2 图表 144
13.2.1 频数分布表 144
13.2.2 直方图 145
13.3 数据的位置 145
13.4 数据的离散度 148
第14章 随机变量简介 152
14.1 概率与概率分布 152
14.1.1 离散型随机变量 152
14.1.2 连续型随机变量 153
14.2 期望值与方差 154
14.3 二项分布 155
14.4 正态分布（Normal Distribution） 158
14.5 其他连续分布 160
14.5.1 卡方分布 160
14.5.2 t分布 161
14.5.3 F分布 162
14.6 变量的关系 163
14.6.1 联合概率分布 163
14.6.2 变量的独立性 164
14.6.3 变量的相关性 164
14.6.4 上证综指与深证综指的相关性分析 165
第15章 推断统计 169
15.1 参数估计 169
15.1.1 点估计 170
15.1.2 区间估计 170
15.2 案例分析 172
15.3 假设检验 175
15.3.1 两类错误 176
15.3.2 显著性水平与p值 176
15.3.3 确定小概率事件 177
15.4 t检验 177
15.4.1 单样本t检验 178
15.4.2 独立样本t检验 179
15.4.3 配对样本t统计量的构造 180
第16章 方差分析 183
16.1 方差分析之思想 183
16.2 方差分析之原理 184
16.2.1 离差平方和 185
16.2.2 自由度 186
16.2.3 显著性检验 187
16.3 方差分析之R语言实现 188
16.3.1 单因素方差分析 188
16.3.2 多因素方差分析 189
16.3.3 析因方差分析 191
第17章 回归分析 193
17.1 一元线性回归模型 193
17.1.1 一元线性回归模型 193
17.1.2 最小平方法 194
17.2 模型拟合度 195
17.3 古典假设条件下？、？的统计性质 195
17.4 显著性检验 197
17.5 上证综指与深证成指的回归分析与R语言 197
17.5.1 R语言拟合回归函数 198
17.5.2 R语言回归诊断函数 199
17.6 多元线性回归模型 201
17.6.1 多元线性回归模型 202
17.7 多元线性回归案例分析 203
第3部分 金融基础、投资组合与量化选股 207
第18章 资产收益率和风险 208
18.1 单期与多期简单收益率 209
18.1.1 单期简单收益率 209
18.1.2 多期简单收益率 209
18.1.3 R函数计算简单收益率 212
18.1.4 单期与多期简单收益率的关系 214
18.1.5 年化收益率 216
18.1.6 考虑股利分红的简单收益率 218
18.2 连续复利收益率 220
18.2.1 多期连续复利收益率 223
18.2.2 单期与多期连续复利收益率的关系 224
18.3 绘制收益图 225
18.4 资产风险的来源 226
18.4.1 市场风险 226
18.4.2 利率风险 227
18.4.3 汇率风险 227
18.4.4 流动性风险 227
18.4.5 信用风险 228
18.4.6 通货膨胀风险 228
18.4.7 营运风险 228
18.5 资产风险的测度 228
18.5.1 方差 228
18.5.2 下行风险 230
18.5.3 风险价值 231
18.5.4 期望亏空 233
18.5.5 最大回撤 233
第19章 投资组合理论及其拓展 239
19.1 投资组合的收益率与风险 239
19.2 Markowitz均值-方差模型 243
19.3 Markowitz模型之R语言实现 247
19.3.1 数据读取与整理 247
19.4 Black-Littcrman模型 252
第20章 资本资产定价模型 260
20.1 资本资产定价模型的核心思想 260
20.2 CAPM模型的应用 261
20.3 R语言计算单资产CAPM实例 263
20.4 CAPM模型的评价 266
第21章 Fama-French三因子模型 269
21.1 Fama-French三因子模型的基本思想 269
21.2 三因子模型之R语言实现 271
21.3 三因子模型的评价 276
第4部分 时间序列基础与配对交易 278
第22章 时间序列基本概念 279
22.1 认识时间序列 279
22.2 R中的时间序列分析包 280
22.3 时间序列数据处理函数 283
22.4 选取特定日期的时间序列数据 284
22.5 时间序列数据描述性统计 286
第23章 时间序列的基本性质 289
23.1 自相关性 289
23.1.1 自协方差 290
23.1.2 自相关系数 290
23.1.3 偏自相关系数 290
23.1.4 acf（）函数与pacf（）函数 291
23.1.5 上证综指的收益率指数的自相关性判断 291
23.2 平稳性 295
23.2.1 强平稳 295
23.2.2 弱平稳 295
23.2.3 强平稳与弱平稳的区别 296
23.3 上证综指的平稳性检验 297
23.3.1 观察时间序列图 297
23.3.2 观察序列的自相关图和偏自相关图 298
23.3.3 单位根检验 299
23.4 白噪声 304
23.4.1 白噪声 304
23.4.2 白噪声检验——Ljung-Box检验 305
23.4.3 上证综合指数的白噪声检验 307
第24章 时间序列预测 309
24.1 移动平均预测 309
24.1.1 简单移动平均 309
24.1.2 加权移动平均 310
24.1.3 指数加权移动平均 310
24.2 ARMA模型预测 310
24.2.1 自回归模型 311
24.2.2 移动平均模型 313
24.3 自回归移动平均模型 314
24.4 ARMA模型的建模过程 314
24.5 CPI数据的ARMA短期预测 315
24.6 上证指数的平稳时间序列建模 322
第25章 GARCH模型 327
25.1 资产收益率的波动率与ARCH效应 327
25.2 ARCH模型和GARCH模型 327
25.2.1 ARCH模型 327
25.2.2 GARCH模型 329
25.3 ARCH效应检验 330
25.4 GARCH模型构建 332
25.5 GARCH模型之VaR应用 336
第26章 配对交易策略 341
26.1 什么是配对交易？ 341
26.2 配对交易的思想 342
26.3 配对交易的步骤 343
26.3.1 股票对的选择 343
26.3.2 配对交易策略的制定 355
26.3.3 多空股票的仓位配比 359
26.4 配对交易与R语言 360
26.4.1 PairTrading包 360
26.4.2 R语言实测配对交易交易策略 365
第5部分 技术指标与量化投资 377
第27章 K线图 378
27.1 K线图简介 378
27.2 R绘制上证综指K线图 380
27.3 R捕捉K线图的形态 384
27.3.1 R语言捕捉“早晨之星” 384
27.3.2 R语言捕捉“乌云盖顶”形态 389
第28章 动量交易策略 396
28.1 动量概念介绍 396
28.2 动量效应产生原因 396
28.3 价格动量的计算公式 397
28.3.1 作差法求动量值 397
28.3.2 作除法求动量值 399
28.4 R中的动量相关函数 400
28.4.1 momentum（）函数 400
28.4.2 ROC（）函数 401
28.5 万科股票2015年走势及动量线 402
28.6 动量交易策略的一般思路 403
28.6.1 运用动量指标交易万科股票 403
第29章 RSI相对强弱指标 410
29.1 RSI基本概念 410
29.2 R语言计算RSI值 410
29.3 TTR包中的RSI（）函数 417
29.4 RSI天数的差异 418
29.5 RSI指标判断股票超买和超卖状态 419
29.6 RSI的“黄金交叉”与“死亡交叉” 420
29.7 交通银行股票RSI指标交易实测 421
29.7.1 RSI捕捉交通银行股票买卖点 422
29.7.2 RSI交易策略执行及回测 426
第30章 均线系统策略 431
30.1 简单移动平均 431
30.1.1 简单移动平均数 431
30.1.2 简单移动平均函数 434
30.1.3 期数选择 435
30.2 加权移动平均 435
30.2.1 加权移动平均数 435
30.2.2 加权移动平均函数 438
30.3 指数加权移动平均 438
30.3.1 指数加权移动平均数 438
30.3.2 指数加权移动平均函数 441
30.4 常用平均方法的比较 442
30.5 TTR包中的平均函数 442
30.6 中国银行股价数据与均线分析 443
30.7 均线时间跨度 447
30.8 中国银行股票均线系统交易 448
30.8.1 简单移动平均线制定中国银行股票的买卖点 448
30.8.2 双均线交叉捕捉中国银行股票的买卖点 452
30.9 异同移动平均线（MACD） 457
30.9.1 MACD的求值过程 457
30.9.2 TTR包中的MACD（）函数 459
30.9.3 异同均线（MACD）捕捉中国银行股票的买卖点 460
30.10 多种均线指标综合运用模拟实测 463
第31章 通道突破策略 470
31.1 通道突破简介 470
31.2 唐奇安通道（Donchian Channel） 470
31.2.1 唐奇安通道刻画 470
31.2.2 R语言捕捉唐奇安通道突破 474
31.3 布林带（Bollinger Band）通道 478
31.3.1 布林带通道的计算方式 479
31.3.2 通道突破BBands（）函数 481
31.4 布林带通道与市场风险 483
31.5 通道突破交易策略的制定 486
31.5.1 布林带上下通道突破策略 486
31.5.2 另一种布林带通道突破策略 488
第32章 随机指标（KDJ）交易策略 491
32.1 什么是随机指标（KDJ） 491
32.2 随机指标（KDJ）的原理 491
32.3 KDJ指标的计算公式 492
32.3.1 未成熟随机指标RSV 492
32.3.2 K、D指标计算 497
32.3.3 J指标计算 501
32.3.4 KDJ指标简要分析 502
32.4 KDJ指标的交易策略 504
32.5 R语言KDJ指标交易实测 504
32.5.1 KD指标交易策略 504
32.5.2 KDJ指标交易策略 508
32.5.3 K线、D线“金叉”与“死叉” 510
第33章 量价关系分析 516
33.1 量价关系概述 516
33.2 量价关系分析 516
33.2.1 价涨量增 516
33.2.2 价涨量平 518
33.2.3 价涨量缩 519
33.2.4 价平量增 520
33.2.5 价平量缩 520
33.2.6 价跌量增 520
33.2.7 价跌量平 521
33.2.8 价跌量缩 521
33.3 不同价格段位的成交量与R语言 522
33.4 成交量与均线思想结合制定交易策略 524
第34章 OBV指标交易策略 532
34.1 OBV指标概念 532
34.2 OBV指标计算方法 532
34.3 OBV指标的理论依据 536
34.4 OBV指标的交易策略制定 536
34.5 OBV指标交易策略的R语言实测 536
34.6 OBV指标的应用原则 540