R语言：金融演算法与台指期货程式交易实务 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 量化交易
• 投资
• 金融工程
• 数据分析
• 时间序列分析

　　金融科技是指个人或是公司运用科技工具，可使得金融服务变得更有效率，因而形成的一种经济产业，其内包含甚广，如保险、支付、交易、理财、小额信贷等，其中金融交易已经从面对面转至电话、网路，到现在的演算法平台，除了对传统的金融业造成巨大的冲击，也让整个市场产生全面性的改变。

　　本书从R语言的使用、函数介绍与图表绘制切入介绍，让你快速地对R语言具备基本的使用技能，接着介绍国内的交易所与商品，让你了解交易的规则与资讯揭示的意涵，随后切入期货程式交易的领域，从资料的研判到策略的建构，并以业界实务应用的案例佐以介绍，使你能切入程式交易这个神祕的领域，并在未来能加以整合应用。

　　拿起这本书，你将学到：
　　★R语言的基本语法。
　　★资料的输入与输出。
　　★金融图表的绘制。
　　★交易模拟训练。
　　★金融工具的分析与取用。
　　★金融演算法的建构。
　　★回测系统的建构。
　　★实单交易系统。

　　【赠送3套软体】
　　★MicroPlay微播：可重演指定时间的期货商品，附赠两週的盘中资料。
　　★MicroTest微测：可将本书回测数据以图表呈现在视觉化的图形上。
　　★群益快速下单机：可使用群益帐户进行期货下单。

本书特色

　　★文字和例图搭配浅显易读，快速具备R语言的基本使用技能。
　　★了解交易的规则与资讯揭示的意涵，跟着操作就能达到专业等级。
　　★以业界实务应用的案例介绍期货程式交易的领域。

好的，这里为您构思一份关于一本名为《R语言：金融演算法与台指期货程式交易实务》的图书简介。这份简介将专注于阐述本书可能涵盖的领域、技术深度以及实务应用价值，同时完全避免提及或影射您原书名中的任何具体内容，专注于构建一个全面、专业的金融量化分析与交易实务的框架。 --- 金融量化分析与高频策略构建实战指南 内容简介 在当前瞬息万变的金融市场中，传统的基于直觉和经验的交易方式正迅速被数据驱动的量化方法所取代。理解和应用先进的统计模型、机器学习算法以及高效的编程工具，已成为专业投资者、金融工程师和量化分析师的核心竞争力。本书旨在为读者提供一套系统、深入且高度实用的知识体系，专注于如何利用现代计算工具构建、回测和部署复杂的金融交易策略。 本书的定位并非仅仅是介绍某一特定编程语言的语法，而是将其作为实现复杂金融工程目标的强大工具箱。我们假设读者具备基础的金融市场知识，并渴望将理论模型转化为可执行的交易信号。全书内容围绕“数据获取与清洗”、“模型开发与验证”、“策略构建与回测”三大核心支柱展开，力求实现理论深度与实务操作的完美结合。 第一部分：金融数据处理与工程基础 金融数据的复杂性是量化交易成功的首要挑战。本部分将深入探讨如何高效地获取、存储和预处理海量的市场数据，包括高频行情数据、基本面数据以及另类数据源。 1. 数据架构与存储优化： 深入分析不同时间频率数据的特点，介绍适合存储时间序列数据的数据库结构，例如面向列式存储在处理金融历史数据时的优势。讨论如何构建低延迟的数据管道，确保交易系统能够实时捕取市场变动。 2. 清洗与标准化技术： 重点解析金融数据中常见的噪声和偏差，如数据缺失、价格跳空（Gap）、拆股/并股对历史数据的冲击等。讲解如何运用统计方法识别和修正异常值，并介绍标准化技术，如Z-Score标准化、Min-Max缩放，以及在不同模型对输入敏感度下的选择策略。 3. 特征工程的艺术： 金融预测的有效性高度依赖于有效的特征构造。本部分将详述如何从原始价格序列中提取具有预测能力的特征，包括但不限于移动平均系列、波动率指标（如历史波动率、隐含波动率的初步估计）、成交量异动指标以及构建多时间尺度下的特征组合。强调特征选择的重要性，以避免维度灾难和模型过拟合。 第二部分：量化模型构建与统计检验 本部分是本书的核心理论与实践交汇点，聚焦于如何将金融经济学的理论转化为可量化的统计模型，并严格评估其性能。 1. 经典时间序列建模回顾与超越： 系统回顾ARMA、GARCH族模型在波动率建模中的应用，并扩展至更复杂的结构化时间序列模型。重点探讨协整关系、格兰杰因果检验在配对交易和市场中性策略中的实际应用。 2. 机器学习在金融预测中的前沿应用： 介绍如何运用监督学习方法（如回归、分类）预测资产价格方向或回报率。深入剖析树模型（如随机森林、梯度提升机）在处理非线性金融数据时的优势。更进一步，我们将探讨深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和Transformer结构，在捕捉序列依赖性方面的潜力与局限。 3. 模型验证的严谨性： 强调量化回测中“幸存者偏差”和“数据挖掘偏差”的规避。详细介绍先进的交叉验证技术，如滚动原点交叉验证（Walk-Forward Validation），确保模型性能在未见数据上的稳健性。介绍统计显著性检验，如Bootstrapping方法，用于评估策略超额收益的真实性。 第三部分：策略开发、回测框架与风险管理 理论模型必须通过可靠的回测框架才能转化为可执行的交易系统。本部分侧重于将模型集成到完整的交易生命周期中。 1. 策略逻辑与执行引擎设计： 讲解如何将模型信号转化为具体的买卖指令。讨论滑点、交易成本、市场冲击成本对最终收益的影响，并阐述如何在回测中精确模拟这些现实约束。介绍事件驱动（Event-Driven）与向量化（Vectorized）回测框架的优劣及其适用场景。 2. 绩效评估与归因分析： 超越传统的夏普比率。本书将深入分析信息比率、Calmar比率、最大回撤（MDD）的分布特征。更重要的是，提供详尽的收益归因分析框架，帮助交易员理解策略收益主要来源于哪个因子、哪个市场时段或哪类交易类型。 3. 动态风险预算与资金管理： 成功的量化交易依赖于严格的风险控制。介绍基于波动率的头寸调整方法，如Kelly准则的实际应用修正版。讨论如何实施动态的风险平价策略，确保在不同市场环境下，系统整体的风险暴露保持在一个可控的范围内。讲解如何设置和执行硬性止损、追踪止损以及基于模型置信度的软性退出机制。 结语 本书的目标是培养读者的“量化思维”——即用严谨的数学、统计和工程方法来解决金融市场中的不确定性问题。通过大量的实战案例和可复现的代码实现思路，读者将掌握从原始数据到可盈利交易系统闭环搭建的全过程，为在竞争激烈的现代金融领域中占据一席之地打下坚实基础。 ---

Chapter01 金融科技与电子交易
1.1 云端网路的发展
1.2 金融科技的新潮流

Chapter02 了解交易环境与生态
2.1 交易所的简介
2.2 资讯商与券商
2.3 期交所与期货资讯

Chapter03 R语言的程式语法
3.1 基本的运算操作
3.2 变数与资料内容的处理
3.3 字串的处理

Chapter04 R语言的金融图形绘制
4.1 图形函数
4.2 绘图范例

Chapter05 期货交易模拟训练
5.1 认识交易的流程
5.2 使用MicroPlay进行模拟训练

Chapter06 金融演算法的建构
6.1 认识金融演算法
6.2 演算法流程设计
6.3 使用MicroPlay进行演算法模拟交易

Chapter07 回测系统的建构
7.1 取得历史资料
7.2 转换回测指标
7.3 历史演算法设计
7.4 历史回测回传明细格式设计
7.5 绩效计算工具
7.6 回测演算法范例

Chapter08 实单交易系统
8.1 取得即时报价资讯
8.2 指标与交易讯号
8.3 下单规则的建立
8.4 透过程式自动下单
8.5 帐务处理设计

评分☆☆☆☆☆

这本《R语言：金融演算法与台指期货程式交易实务》简直是为我这种想要踏入量化交易领域，但又对程式码和金融模型都还在摸索的台湾投资者量身打造的！老实说，一开始看到书名，我有点担心会过于艰涩，毕竟R语言本身就有一点学习曲线，再加上金融演算法，听起来就不是轻松的读物。不过，翻开书后，我立刻被作者深入浅出的讲解方式吸引住了。书中的概念解释非常清晰，即使是初学者也能 L理解。我特别喜欢书中关于各种统计模型和机器学习在金融领域应用的介绍，例如如何运用时间序列分析来预测股价波动，或是如何利用回归模型来评估投资组合的风险。这些理论知识结合台指期货这个贴近我们市场需求的范例，让我觉得学到的东西是立即可用的。而且，书中提供的R语言程式码範例，不仅是简单的“Hello, World!”，而是直接可以套用到实际交易情境的。我迫不及待想跟着书中的步骤，实际操作几次，看看能不能真的跑出一些有意义的交易信号。光是这一点，就让我觉得这投资绝对值得！

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我是冲着“台指期货程式交易实务”这几个字来的，因为我本身就是台指期货的交易者，一直想把我的交易过程变得更有效率，摆脱人性的弱点。这本《R语言：金融演算法与台指期货程式交易实务》简直就是我的“救世主”！书中对于台指期货市场的分析和程式交易的实操，细节做得非常到位。我特别喜欢作者在讲解交易策略时，会分析不同策略的优缺点，以及在什么市场环境下比较适合使用。这比很多只提供程式码，却不解释背后逻辑的书籍要好太多了。书中的R语言程式码，我一直在仔细研究，很多写法都很有启发性，也让我学到了不少R语言在处理金融数据时的技巧。而且，书中关于回测和优化的部分，也非常详细，这对于验证交易策略的有效性至关重要。我尝试着按照书中的方法，对我的一个老策略进行了回测，结果出乎意料的好！这本书让我觉得，程式交易真的不是遥不可及，只要掌握正确的方法，普通人也能做到。

评分☆☆☆☆☆

《R语言：金融演算法与台指期货程式交易实务》这本书，完全颠覆了我对金融量化交易的认知。我之前一直觉得，程式交易是那些高大上的金融机构才能玩得转的，但这本书让我看到了普通投资者利用R语言也能参与其中。书中的金融演算法部分，虽然概念有些专业，但作者的讲解方式非常易懂，能够将复杂的理论转化为实际可操作的工具。我最感兴趣的是如何利用R语言来处理海量金融数据，并从中提取有价值的信息。书中的範例，特别是关于台指期货程式交易的部分，让我看到了理论与实践结合的强大力量。作者通过实际的例子，一步步地展示了如何从数据获取、策略开发、到最终的程式化交易执行。这让我觉得，这本书不仅是一本技术手册，更是一本“实战指南”。我迫不及待地想把书中学到的程式码，应用到我自己的交易账户中，去验证一下这些演算法的威力。这本书确实让我对未来的交易之路充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一个在金融圈打滚多年的老兵，我一直对程式交易的潜力感到好奇，但苦于没有合适的入门工具。直到我看到了这本《R语言：金融演算法与台指期货程式交易实务》，我才觉得这个目标不再遥不可及。《R语言：金融演算法与台指期货程式交易实务》这本书，与其说是工具书，不如说是一本启发我思维的书。它不仅仅是教我如何写程式码，更重要的是，它教我如何用演算法的思维去分析市场、构建交易策略。书中对金融演算法的介绍，涵盖了从基础的统计模型到更复杂的机器学习算法，这些内容在学术界可能很难找到如此贴近实务的讲解。而将这些理论应用到台指期货这个具体的市场，让我感觉学到的知识不再是空中楼阁，而是可以直接产生价值的。我尤其欣赏作者在书中提出的“从概念到实战”的逻辑，一步一步地引导读者完成一个完整的程式交易系统的搭建。书中的R语言範例代码，我认为是这本书最大的亮点之一，它们不仅是演示，更是可以直接拿来参考和借鉴的“蓝图”。我已经在尝试将书中一些方法运用到我自己的交易策略中，期待能看到更佳的交易表现。

评分☆☆☆☆☆

这本《R语言：金融演算法与台指期货程式交易实务》的书，对我这种有一定金融市场经验，但想尝试程式交易的上班族来说，简直是救星！过去我一直靠着直觉和技术分析在股市里打滚，虽然也赚过钱，但总觉得效率不高，而且容易受到情绪影响。这本书的出现，让我看到了用更科学、更系统化的方式来做交易的可能性。书里对台指期货的程式交易实务介绍，简直太实在了！从市场微观结构到程式交易策略的构建，都讲得非常透彻。我印象最深刻的是关于风险管理的部分，书中提出的各种止损、止盈的策略，以及如何通过程式码来自动化执行，这对我来说是之前最头疼的问题。以前我常常因为犹豫而错失良机，或者在亏损时无法及时止损。现在，我感觉只要我能掌握书中的技巧，就能建立一套纪律性更强的交易系统。书中的R语言程式码，看得出来作者是经过精心设计的，既考虑到了效率，也考虑到了可读性，方便我们这些初学者去理解和修改。我已经在我的笔记本上划了满满的重点，准备周末好好研究一下。