《量化交易学习指南——基于R语言》版权声明

最新推荐文章于 2025-09-20 16:22:06 发布
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分类专栏： 量化交易学习指南——基于R语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/rmyd01/article/details/118604602
这是一份关于《量化交易学习指南》的版权声明，该书由Packt Publishing于2017年首次以英文出版，使用R语言作为工具讲解定量金融。内容强调未经许可，不得复制或传播书中任何部分。

Copyright ©2017 Packt Publishing. First published in the English language under the title Learning Quantitative Finance with R.

All rights reserved.

本书由英国Packt Publishing公司授权人民邮电出版社出版。未经出版者书面许可，对本书的任何部分不得以任何方式或任何手段复制和传播。

版权所有，侵权必究。

《量化交易学习指南——基于R语言》第6章 基于机器学习的交易
rmyd01的博客
07-09 340
第6章　基于机器学习的交易 在资本市场中，近年来基于机器学习的算法交易日益流行，许多公司都积极投入巨大资源为自身或客户开发基于机器学习的算法。机器学习算法能够进行连续学习并自主修正行为，这有助于快速识别市场中出现的新模式。资本市场中某些模式太过复杂，人们很难识别并理解它。即使碰巧发现一种模式，它的效率也极为低下。模式的复杂性迫使人们寻求其他可以高效并准确发现复杂模式的机制。 在第5章中，我们已...
《量化交易学习指南——基于R语言》内容提要
rmyd01的博客
07-09 345
内容提要 R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的优秀工具，也是一个强大的开发与应用平台。在大数据时代，任何与数据相关的难题，都可以借助R语言来解决。而金融领域正是与数据密切相关的行业，可以通过R这一工具来实现量化金融建模与量化交易。 本书包括9章内容，书中包含诸多真实的金融案例，旨在通过循序渐进的讲解帮助读者了解R，并学会在量化金融与量化交易中使用R。本书还介绍了有关统计建模、计量分析与小...
《量化交易学习指南——基于R语言》审稿人简介
rmyd01的博客
07-09 231
审稿人简介 Manuel Amunategui是一位应用数据科学家，为多个行业（包括医疗、金融和销售）开发企业级的预测分析解决方案。在此之前，他作为量化开发人员在华尔街为一家大规模的股票和期权做市商工作6年，并曾作为软件开发人员在微软公司工作4年。他拥有美国西北大学预测分析专业的硕士学位以及国际训练学院国际管理专业的硕士学位。目前他是SpringML公司的数据科学副总裁。这是一家提供先进的预测性...
Learning.Quantitative.Finance.with.R.azw3
03-29
Key Features Understand the basics of R and how they can be applied in various Quantitative Finance scenarios Learn various algorithmic trading techniques and ways to optimize them using the tools available in R. Contain different methods to manage risk and explore trading using Machine Learning. Book Description The role of a quantitative analyst is very challenging, yet lucrative, so there is a lot of competition for the role in top-tier organizations and investment banks. This book is your go-to resource if you want to equip yourself with the skills required to tackle any real-world problem in quantitative finance using the popular R programming language. You'll start by getting an understanding of the basics of R and its relevance in the field of quantitative finance. Once you've built this foundation, we'll dive into the practicalities of building financial models in R. This will help you have a fair understanding of the topics as well as their implementation, as the authors have presented some use cases along with examples that are easy to understand and correlate. We'll also look at risk management and optimization techniques for algorithmic trading. Finally, the book will explain some advanced concepts, such as trading using machine learning, optimizations, exotic options, and hedging. By the end of this book, you will have a firm grasp of the techniques required to implement basic quantitative finance models in R. What you will learn Get to know the basics of R and how to use it in the field of Quantitative Finance Understand data processing and model building using R Explore different types of analytical techniques such as statistical analysis, time-series analysis, predictive modeling, and econometric analysis Build and analyze quantitative finance models using real-world examples How real-life examples should be used to develop strategies Performance metrics to look into before deciding upon any model Deep dive into the vast world of machine-learning based trading Get to grips with algorithmic trading and different ways of optimizing it Learn about controlling risk parameters of financial instruments About the Author Dr. Param Jeet is a Ph.D. in mathematics from one of India's leading technological institute in Madras (IITM), India. Dr. Param Jeet has a couple of mathematical research papers published in various international journals. Dr. Param Jeet has been into the analytics industry for the last few years and has worked with various leading multinational companies as well as consulted few of companies as a data scientist. Prashant Vats is a masters in mathematics from one of India's leading technological institute, IIT Mumbai. Prashant has been into analytics industry for more than 10 years and has worked with various leading multinational companies as well as consulted few of companies as data scientist across several domain. Table of Contents Chapter 1. Introduction to R Chapter 2. Statistical Modeling Chapter 3. Econometric and Wavelet Analysis Chapter 4. Time Series Modeling Chapter 5. Algorithmic Trading Chapter 6. Trading Using Machine Learning Chapter 7. Risk Management Chapter 8. Optimization Chapter 9. Derivative Pricing
R 量化金融学习指南（一）
龙哥盟
01-21 712
用 R 学习量化金融解释了量化金融在统计语言 R 中的实际应用示例。本书的写作目的是将知识传递给那些有兴趣用 R 学习量化金融的人。在本书中，我们涵盖了从基础到高级的各种主题。特别是，我们介绍了统计学、时间序列和小波分析，以及它们在算法交易中的应用。我们还尽力解释了本书中机器学习、风险管理、优化和期权定价的一些应用。本章将讨论 R 的基本概念。这将为后续章节提供背景知识。我们不会对 R 中的每个概念进行详细讨论。
PHP接单涨薪系列（六十七）：法律条文与裁判实践的鸿沟如何跨越？——基于知识图谱的司法解释动态适配系统
专注分享PHP、python、AI、web前端等知识
07-15 1220
本文深入探讨法律人工智能领域的关键挑战——弥合静态法律条文与动态裁判实践之间的鸿沟。提出基于知识图谱的司法解释动态适配系统解决方案，该系统具备三大核心技术能力：利用自然语言处理与时间序列分析自动识别法律滞后性；通过语义相似度计算与图神经网络智能关联最高法指导性案例；基于逻辑规则与机器学习实现精准的司法解释冲突检测。系统面向法院、律所、法律科技公司及企业法务部门，提供法规动态追踪、类案精准推送、司法冲突预警等核心价值，采用SaaS订阅制（年费10万起）与项目定制化（50万起）双轨商业模式。
基于R语言的整洁文本挖掘：tidytext实战指南
最新发布
weixin_35509395的博客
09-20 657
文本挖掘作为数据科学的重要分支，正日益成为从非结构化信息中提取价值的核心手段。在R语言生态中，tidytext包的出现标志着文本分析迈入了“整洁数据”（Tidy Data）的新范式。该包由Julia Silge和David Robinson开发，遵循Hadley Wickham提出的整洁数据三大原则：每个变量占一列、每个观测占一行、每个值位于一个单元格。通过等核心函数，tidytext将非结构化的文本拆解为标准化的词项序列，形成“词项-文档矩阵”的整洁结构。
孔隙水压力分析与岩土工程——基于GTSNX的初学者指南
用户在使用该软件时，应遵循版权法和软件的免责声明，确保正确理解和验证分析结果，因为软件开发者不对使用软件产生的结果准确性承担责任。 北京迈达斯技术有限公司作为MIDAS系列软件的开发者，提供了技术支持和...
LLM 安全 大语言模型应用安全入门
2401_85773359的博客
08-08 583
第 60 层可能包含一个 John 的向量，其中包含括号注释，例如"（主角，男性，与 Cheryl 有婚姻关系，Donald 的表兄，来自明尼苏达，目前在 Boise ，试图找到他丢失的钱包）"。通过前文的介绍，我们了解了 LLM 的基本原理、GPT 的训练过程、LLM 的缺陷，以及与 LLM 应用安全相关的监管态度和常见的应用安全风险。假设我们采用强化词语接龙的特性的思路，让词语接龙的目标优先级高于内容围栏的优先级，则引出第一种构造越狱提示词的思路，前缀注入(prefix injection)。
LLM 安全 | 大语言模型应用安全入门
m0_64752471的博客
08-01 1359
2023年以来，LLM 变成了相当炙手可热的话题，以 ChatGPT 为代表的 LLM 的出现，让人们看到了无限的可能性。ChatGPT能写作，能翻译，能创作诗歌和故事，甚至能一定程度上做一些高度专业化的工作，比如法律服务和医疗诊断咨询。然而，正如任何新技术一样，LLM 也带来了新的挑战和问题。我们如何确保它们的安全性，如何防止它们被用于不良目的？这些都是亟待解决的问题。
Introduction.to.R.for.Quantitative.Finance
11-06
Introduction to R for Quantitative Finance Gergely.Daroczi
神经形态计算：下一代工业控制芯片——从类脑芯片到脉冲神经网络，揭秘新型计算范式！
资深全栈架构师，乐于在 优快云 分享技术见解，与大家携手共进，共攀技术巅峰！
03-11 1373
本文为零基础读者系统讲解神经形态计算核心技术，基于SpiNNaker+PyNN实现工业控制芯片开发。从脉冲神经网络到类脑芯片架构，包含模型设计、硬件部署、能效优化全流程详解，手把手教你掌握下一代工业控制芯片技术！
《量化交易学习指南——基于R语言》第1章 R语言入门
rmyd01的博客
07-09 1076
第1章　R语言入门 在本章，我们将讨论R语言的基础概念，这是学习本书其他章节的基础，但我们并不会深入讨论关于R的每个概念。本章的目标读者是那些并不了解R语言、想要在量化金融领域寻求职业机会或者应用R语言进行量化金融分析的初学者。本章会教你开始用R编写程序的基础知识，但假如你想要编写更加复杂的程序，则需要查看其他相关书籍。 本章包括以下内容。 为什么要用R 如何下载并安装R软件 ...
量化交易初学者必读的五本书
热门推荐
metaquant的博客
10-01 2万+
算法交易通常被认为是一个初学者难以掌握的复杂邻域。它包含的学科范围非常广泛，某些领域需要熟练掌握大量的数学和统计学知识。因此，初学者可能觉得这种这种学习过程非常难以接受。然而，在实际学习过程中，整体概念通常可以比较直接的把握，而细节概念则可以以一种循环往复地、持续断进行地方式去学习。 算法交易的一大优点是：由于许多证券经纪公司提供高度真实的模拟交易系统，从而量化交易员不需要以实际资金来测试其知识掌...
《量化交易学习指南——基于R语言》第9章 衍生品定价
rmyd01的博客
07-09 2353
第9章　衍生品定价 算法交易和金融工程（financial engineering）是金融领域中计算密集性最高的两个子领域。身处这些领域的人员往往不仅是金融、数学和统计学方面的专家，同时也精通计算密集型软件。在前几章，我们已经学习了算法交易。在本章中，我们将学习用R来实现给不同类型衍生品定价的方法，而衍生品定价（derivative pricing）是金融工程领域至为关键的构件之一。 衍生品的...
《量化交易学习指南——基于R语言》第3章 计量分析与小波分析
rmyd01的博客
07-09 797
第3章　计量分析与小波分析 在金融分析中，我们经常应用预测性建模技术来预测目标变量的取值并找出目标变量的驱动因子。本章将讨论不同类型的回归技术以及在R中如何构建预测性的回归模型。我们还讨论如何进行变量选择以及和回归相关的其他问题。本章并不讲述关于回归模型的理论性内容，而是指导用户用R来实现与金融问题相关的回归模型。在金融领域中，回归分析可用于横截面数据的预测。此外，我们也会讨论时间序列数据的频谱...
《量化交易学习指南——基于R语言》第8章 最优化
rmyd01的博客
07-09 647
第8章　最优化 最优化（optimization）是指从所有可行的解决方案中选择一种最佳的解决方案。因此，最优化过程的第一步是根据给定的约束条件来描述问题，并应用高级的分析方法来寻得最优解，辅助决策者做出更好的决策。 最优化模型能够更为高效和准确地解决复杂问题，这使其在量化金融和计算金融领域中发挥着关键作用。资产配置、风险管理、期权定价、波动率估计、投资组合优化和指数基金构建等相关问题均可以采...
《量化交易学习指南——基于R语言》第7章 风险管理
rmyd01的博客
07-09 516
第7章　风险管理 银行、基金公司等金融机构不可避免地会暴露在各种类型的风险之中，因而他们需要制定风险识别和风险缓释机制，实施监管规范以保持自身的竞争力和盈利能力。在本章中，我们将讨论银行业和金融领域所涉及的风险，展示利用R来测度不同类型风险的各种技术，同时也会介绍与银行业风险相关的各种主题，例如信用风险、欺诈检测和巴塞尔监管法规等。 本章涵盖如下主题。 市场风险 投资组合风险 ...
《量化交易学习指南——基于R语言》第5章 算法交易
rmyd01的博客
07-09 457
第5章　算法交易 算法交易（algorithmic trading）是指基于预设的规则（即算法）来买入或卖出金融工具。交易者使用预测模型、时间序列模型和机器学习等技术来预测资产的价格、收益或者变动方向。 量化交易者或量化研究人员开发出算法并用历史数据对其进行检验。人们可使用任何技术来定义算法的规则，但算法在付诸于实际交易之前要接受严格的检验。如果交易能完全自动化，基于技术指标的交易也可被视作算...
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