An Introduction to Analysis of Financial Data with R pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Ruey S. Tsay

出品人:

页数:420

译者:

出版时间:2012-10-29

价格:USD 130.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780470890813

丛书系列:Wiley Series in Probability and Statistics

图书标签:

• R
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• 金融
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• 风险管理

探索数据驱动的金融世界：量化分析与实践 图书名称： 《金融数据分析导论：基于R语言的量化实践》 作者： [作者姓名] 出版日期： [出版年份] ISBN： [ISBN号码] --- 内容简介 在全球金融市场日益复杂化和数据驱动化的今天，理解和驾驭海量的金融数据已成为金融专业人士、量化分析师乃至高校研究人员的核心竞争力。《金融数据分析导论：基于R语言的量化实践》旨在为读者提供一个全面、深入且高度实用的框架，用以理解金融数据的特性、掌握现代量化分析的技术，并能熟练运用统计计算语言R进行高效的数据处理、建模与可视化。 本书内容涵盖了从金融数据的获取与预处理，到经典时间序列分析，再到前沿机器学习在金融领域的应用。它不仅仅是一本理论教材，更是一本注重实践操作的工具书，通过大量的真实案例和可重复的代码示例，确保读者能够将所学知识无缝迁移到实际的金融场景中。 第一部分：金融数据的基础与准备（The Foundation of Financial Data） 本部分为读者打下坚实的理论和技术基础，重点关注金融数据的独特性质和数据处理的规范流程。 第一章：金融数据的生态系统 本章首先界定了金融数据的范畴，区分了宏观经济数据、市场交易数据（高频与低频）、基本面数据以及替代性数据（Alternative Data）的类型、来源和格式。我们将探讨金融时间序列数据的关键特征，如非平稳性、波动率聚类（Volatility Clustering）和肥尾分布（Fat Tails）。深入讨论了数据获取的渠道，包括商业数据库（如Bloomberg, Refinitiv）、公共API（如Yahoo Finance, Quandl）以及网络爬虫技术在特定数据集采集中的应用。 第二章：R语言环境与数据清洗 本章聚焦于R语言作为量化分析的首选工具。内容涵盖R基础语法回顾、核心数据结构（如`data.frame`, `tibble`）的运用，并重点介绍`tidyverse`生态系统（包括`dplyr`, `tidyr`, `ggplot2`）在数据整理和初步探索中的强大能力。金融数据清洗是确保后续分析准确性的关键。本章详细讲解了缺失值（NA）的处理策略，如插值法（线性、样条）、多重插补（Multiple Imputation）；异常值（Outlier）的识别与处理（如基于IQR或Z-Score）；以及如何处理不同频率数据（如日度、分钟级）的对齐与合并问题。 第三章：探索性数据分析（EDA）与可视化 量化分析的起点是深刻理解数据形态。本章指导读者利用R强大的可视化能力揭示数据背后的规律。内容包括：绘制金融时间序列（价格、收益率、成交量）的动态图表；使用直方图、核密度估计（KDE）分析收益率的分布特征；通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）初步探查序列依赖性。此外，本章还将介绍如何构建和解读相关性矩阵图谱，以及如何使用热力图（Heatmaps）来展示多资产组合间的关系。 第二部分：经典时间序列分析与风险度量（Classical Time Series and Risk Measurement） 金融数据本质上是时间序列数据，本部分深入探讨处理和建模这类数据的经典方法。 第四章：收益率计算与平稳性检验 本章从金融学的基本概念出发，详细推导了简单收益率、对数收益率的计算公式，并分析了它们在模型假设中的优势。重点在于理解金融时间序列的平稳性（Stationarity）概念，这是多数经典统计模型的前提。我们将系统介绍单位根检验（Unit Root Tests），如ADF检验、PP检验，并演示如何使用R包进行检验和差分操作以实现序列平稳化。 第五章：波动率建模：ARCH与GARCH族 波动率是金融风险的核心度量。本章专门剖析如何使用广义自回归条件异方差模型（GARCH）来捕获金融收益率的波动率聚类现象。内容包括：标准GARCH(1,1)模型的设定、最大似然估计（MLE）的原理与R实现；以及更复杂的模型，如EGARCH（用于捕捉杠杆效应）、GJR-GARCH和APARCH模型。读者将学会如何诊断模型的残差（Ljung-Box检验）并进行波动率的未来预测。 第六章：多元时间序列分析与协整 当分析多个相互关联的资产或经济变量时，多元模型变得至关重要。本章介绍向量自回归模型（VAR）和向量误差修正模型（VECM）。重点阐述如何进行格兰杰因果关系检验（Granger Causality），如何确定VAR模型的最优滞后阶数，以及如何利用脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRF）来分析一个变量的冲击对其他变量的动态影响。对于非平稳但长期共存的序列，本章还将深入讲解协整（Cointegration）的概念及其检验方法（如Johansen检验）。 第七章：风险价值（VaR）与预期损失（ES）的计算 风险度量是量化金融的核心职能。本章详细介绍了衡量市场风险的两种关键指标：风险价值（Value at Risk, VaR）和预期亏损（Expected Shortfall, ES）。内容涵盖基于历史模拟法、参数法（方差-协方差法）以及蒙特卡洛模拟法计算VaR。随后，本章将强调ES作为更稳健的尾部风险度量方法的优越性，并提供相应的R代码实现和回溯测试（Backtesting）方法，如Kupiec检验，以评估VaR模型的准确性。 第三部分：机器学习与高级金融建模（Machine Learning and Advanced Modeling） 随着计算能力的提升，机器学习技术正在深刻改变金融建模的面貌。本部分专注于如何将这些现代工具应用于预测、分类和投资组合优化。 第八章：监督学习在金融预测中的应用 本章将监督学习模型引入金融预测领域。首先介绍线性回归模型（LM）在因子模型（如CAPM, Fama-French三因子模型）中的应用与局限。随后，深入讲解回归树（CART）、随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM/XGBoost）在收益率或价格方向预测中的应用。重点在于特征工程（Feature Engineering）——如何从原始数据中构造有效的预测因子，以及如何使用交叉验证和性能指标（如AUC, $R^2_{adj}$）来评估模型泛化能力，避免过拟合。 第九章：非监督学习与市场结构发现 非监督学习在探索性分析和识别市场结构方面显示出巨大潜力。本章探讨聚类分析（如K-Means, 层次聚类）在资产分组和因子挖掘中的应用，例如识别具有相似风险特征的资产池。此外，还将介绍主成分分析（PCA）及其在降维和构建正交因子（如用于构建“风险平价”投资组合）中的实际操作。 第十章：投资组合优化与绩效评估 本章将理论与实践相结合，聚焦于构建最优投资组合。内容从经典的马科维茨均值-方差优化（Mean-Variance Optimization）开始，讲解如何使用R求解二次规划问题（Quadratic Programming）。随后，转向现代的、更具鲁棒性的方法，如风险平价（Risk Parity）和最小化跟踪误差组合。最后，本章详细介绍了评估投资组合绩效的关键指标，如夏普比率（Sharpe Ratio）、特雷诺比率（Treynor Ratio）、信息比率（Information Ratio）以及夏普-罗素指数（Sortino Ratio），并指导读者如何用R语言进行绩效归因分析。 第十一章：文本挖掘在金融情绪分析中的应用 在信息爆炸的时代，非结构化数据成为重要的信息源。本章介绍如何利用R的`tm`和`tidytext`等包对金融新闻、财报电话会议记录或社交媒体文本进行处理。内容包括：文本预处理（分词、停用词移除、词干提取）、词频统计、情感倾向性评分（Sentiment Scoring），以及如何将这些情绪指标纳入时间序列模型中，以检验情绪变化对市场波动或交易量的影响。 --- 《金融数据分析导论：基于R语言的量化实践》的独特之处在于其高度的集成性：它系统地整合了金融理论、计量经济学方法和尖端的计算工具。本书适合金融工程、量化金融、经济学、统计学等专业的高年级本科生、研究生，以及希望将R语言技能应用于金融实践的行业专业人士和数据科学家。通过本书的学习，读者将能够独立构建、验证和部署健壮的量化分析模型，从而在竞争激烈的金融市场中获得决策优势。

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好好用，北大配套的讲义也很好。可惜我没啥机会用这些玩意儿了。。。

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中文版马上就要出来。蔡老师的书，扩散速度未免太快。

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好好用，北大配套的讲义也很好。可惜我没啥机会用这些玩意儿了。。。

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