量化交易学习指南--基于R语言 azw3 极速 下载 snb txt pdf pdb 夸克云

R既是统计、挖掘、计算、分析、制图等方面的工具，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。

帕勒姆·吉特、普拉桑特·瓦次著的《量化交易学习指南--基于R语言》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、计量分析与小波分析、时间序列建模、算法交易、基于机器学习的交易、风险管理、衍生品定价等重要内容。

本书适合对R及其应用感兴趣的读者阅读，尤其适合想要在量化交易中使用R的读者学习。本书并不要求读者具备R编程的知识，但希望读者对数学分析有一些了解。

第1章 R语言入门

1.1 为什么要用R

1.2 下载并安装R软件

1.3 安装R程序包

1.3.1 直接从CRAN安装

1.3.2 手动安装

1.4 数据类型

1.4.1 向量

1.4.2 列表

1.4.3 矩阵

1.4.4 数组

1.4.5 因子

1.4.6 数据框

1.5 导入和输出不同类型的数据

1.5.1 读取和存储CSV格式文档

1.5.2 XLSX文档

1.5.3 网络数据或在线数据资源

1.5.4 数据库

1.6 编写表达式

1.6.1 表达式

1.6.2 符号和赋值

1.6.3 关键词

1.6.4 变量命名

1.7 函数

1.7.1 调用函数（无需参数）

1.7.2 调用函数（需要参数）

1.8 如何执行R程序

1.8.1 在R代码窗中运行存盘的脚本文档

1.8.2 加载R脚本文档

1.9 循环与条件

1.9.1 if语句

1.9.2 if...else语句

1.9.3 for循环

1.9.4 while循环

1.9.5 apply()函数

1.9.6 sapply()函数

1.10 循环控制语句

1.10.1 break语句

1.10.2 next语句

1.11 问题

1.12 小结

第2章 统计建模

2.1 概率分布

2.1.1 正态分布

2.1.2 对数正态分布

2.1.3 泊松分布

2.1.4 均匀分布

2.1.5 极值理论

2.2 抽样

2.2.1 随机抽样

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