金融科技实战：R语言与量化投资 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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近几年来，「量化投资」的热潮在各地悄然掀起。量化投资在投资的各个阶段，利用数学、统计、计算机等分析工具来建立模型，进而客观地分析资料，并按事先设定好的投资逻辑来进行投资决策，在理想状况下自动化执行下单，因此拥有可验证性、纪律性与即时性等许多主观交易不可企及的优势。若再善用电脑技术，量化交易者可以处理的资讯量更让主观交易者难以望其项背。本书旨在对量化投资作广泛与初步的介绍，并佐以R语言实作，希冀读者能借此书对资讯科技与金融结合应用，略窥一斑。

本书特色

　　‧介绍描述性统计、随机变数、推断统计、变异数分析、回归分析等统计学基础。
　　‧说明资产收益率及风险、投资组合理论、资本资产定价模型、三因子模型等金融理论基础。
　　‧认识时间序列的基本性质、预测、GARCH模型、配对交易策略。
　　‧解说投资相关的K线图、动量交易策略、RSI相对强弱指标、均线系统策略。

好的，这是一份关于一本假设的、不涉及“金融科技实战：R语言与量化投资”的图书简介。 --- 深入理解复杂系统：从混沌到涌现的理论与应用 本书导言 在当今世界，无论是自然界的天体运行、生物体的生命活动，还是社会经济的动态演变，我们都面临着大量相互关联、动态变化的复杂系统。这些系统并非简单的组件之和，其行为往往展现出高度的非线性和不可预测性。本书旨在为读者构建一个坚实的理论框架，用以理解、分析和建模这类复杂系统，并探讨其在不同科学领域中的实际应用。我们将超越传统的线性分析方法，深入探究系统如何从看似随机的无序状态中产生有序的宏观结构——即“涌现”现象。 核心内容与结构 本书共分为六个主要部分，循序渐进地引导读者从基础概念走向前沿研究。 第一部分：复杂系统的基础概念 本部分聚焦于复杂系统的核心定义与基本特征。我们将从热力学、统计物理学的角度切入，界定何为“复杂性”。 何为复杂性？ 对比简单系统、复杂系统与混沌系统的区别。讨论系统的相互依赖性、反馈机制和自组织能力。 系统建模的基础工具： 介绍相空间（Phase Space）的概念，理解系统的状态演化。探讨如何利用微分方程和差分方程描述系统的动态行为。 确定性与随机性： 分析随机过程在复杂系统中的作用，并引入随机微分方程（SDEs）作为描述不确定性演化的工具。 第二部分：混沌理论的深度解析 混沌理论是理解非线性动力学行为的关键。本部分将详细阐述如何识别和量化系统中的混沌特征。 洛伦兹吸引子与分岔现象： 详细分析经典的洛伦兹系统，理解通往混沌的路径——分岔（Bifurcation）。介绍皮亚诺-倍分岔序列。 敏感依赖性与蝴蝶效应： 深入探讨初始条件的微小变化如何导致长期行为的巨大差异。引入李雅普诺夫指数（Lyapunov Exponent）作为衡量混沌强度的定量指标。 分形几何与尺度不变性： 探讨混沌系统在不同尺度下展现出的自相似性。介绍豪斯多夫维数等概念，并说明分形在描述自然边界和时间序列中的应用。 第三部分：自组织与涌现现象 复杂系统的标志性特征在于其能够“自发地”形成宏观结构，无需外部指令。本部分将重点剖析这一过程。 非平衡态热力学： 探讨普里戈金的耗散结构理论，理解系统如何在远离平衡态时通过能量耗散维持有序状态。 元胞自动机（Cellular Automata, CA）： 介绍约翰·康威的“生命游戏”等经典模型，展示简单的局部规则如何产生复杂的全局模式。探讨CA在模拟交通流、火灾蔓延等方面的潜力。 集体行为与智能： 分析群体行为（如鸟群飞行、蚂蚁觅食）中的简单规则如何导致高度协调的集体智能。引入粒子群优化（PSO） 等基于群体的启发式算法原理。 第四部分：网络科学与复杂互联系统 现代复杂系统往往表现为高度互联的网络结构。本部分将网络科学作为分析工具引入。 网络拓扑结构分析： 介绍基本网络度量，如平均路径长度、聚类系数。重点分析小世界网络（Small-World Networks） 和无标度网络（Scale-Free Networks） 的特征及其物理意义。 网络动力学： 探讨信息、疾病或故障在网络中的传播模型，如SIR模型在网络上的扩展。研究网络结构如何影响扩散过程的效率和鲁棒性。 网络重构与优化： 如何从观测数据中反推潜在的网络连接结构。讨论网络在应对故障和攻击时的鲁棒性设计原则。 第五部分：计算方法与仿真技术 理论的深入需要强大的计算工具支持。本部分介绍用于模拟复杂系统的核心数值方法。 高级数值积分方法： 针对非线性微分方程，介绍如龙格-库塔法（Runge-Kutta）的优化变体，以及处理随机项的欧拉-丸山法。 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Simulation）： 讲解如何使用随机抽样来估计复杂系统的性能指标，特别是在高维状态空间中的应用。 基于主体的建模（Agent-Based Modeling, ABM）： 详细阐述ABM的构建流程，包括定义主体行为逻辑、环境设置以及如何进行大规模仿真以观察宏观涌现现象。 第六部分：复杂系统在实际领域的交叉应用 本部分将理论和方法论应用于具体的应用案例，展示其普适性。 生态与生物系统： 捕食者-被捕食者模型（Lotka-Volterra）的非线性分析，以及疾病传播的内在驱动力。 经济与社会系统： 资产价格波动中的非线性反馈机制分析，以及社交网络中的意见形成和信息级联。 工程与控制： 复杂电网的稳定性分析，以及利用涌现原理设计更具适应性的控制策略。 读者对象 本书适合具有扎实微积分和线性代数基础的物理学、工程学、计算机科学、经济学以及生命科学的高年级本科生和研究生。同时，对于希望拓宽研究视野，将传统学科方法与非线性动力学、网络科学相结合的研究人员和专业人士，本书也将提供一个全面而深入的参考。 本书特色 本书的特点在于其跨学科的整合性，将深奥的数学理论与直观的物理图像相结合，并通过大量的图示和精心设计的算例，帮助读者建立对系统复杂性的直觉认知。我们不追求套用现有的分析工具，而是鼓励读者从系统结构本身出发，理解现象背后的深层驱动力。 ---

作者简介

蔡立耑（Terry Tsai）

　　出生于台湾，美国伊利诺伊大学金融硕士，华盛顿大学经济学博士。曾任金融学教师，带领博士生与硕士生从事投资决策、金融衍生品、风险分析、交易策略等领域的研究，目前在许多企业担任顾问，执导多项金融大数据研究专案，涉及量化投资、统计套利、金融AI等领域。

第1部分 熟悉R语言
第 1 章 R 的简介与安装
第 2 章 R 使用入门
第 3 章 R 套件简介
第 4 章 RStudio 使用
第 5 章 R 语言资料类型
第 6 章 R 语言资料结构
第 7 章 资料汇入和汇出
第 8 章 资料编辑
第 9 章 资料整合
第 10 章 R 语言程式设计
第 11 章 R 语言绘图基础
第 12 章 绘图系统 ggplot2

第 2 部分 统计学基础
第 13 章 描述性统计
第 14 章 随机变数简介
第 15 章 推断统计
第 16 章 变异数分析
第 17 章 回归分析

第 3 部分 金融基础、投资组合与量化选股
第 18 章 资产收益率和风险
第 19 章 投资组合理论及其应用
第 20 章 资本资产定价模型
第 21 章 Fama-French 三因子模型

第 4 部分 时间序列基础与配对交易
第 22 章 时间序列基本概念
第 23 章 时间序列的基本性质
第 24 章 时间序列预测
第 25 章 GARCH 模型
第 26 章 配对交易策略

第 5 部分 技术指标与量化投资
第 27 章 K 线图
第 28 章 动量交易策略
第 29 章 RSI 相对强弱指标
第 30 章 均线系统策略
第 31 章 通道突破策略
第 32 章 随机指标（KDJ）交易策略
第 33 章 量价关系分析
第 34 章 OBV 指标交易策略

评分☆☆☆☆☆

哇，收到這本《金融科技實戰：R語言與量化投資》的試讀本，真是太令人期待了！身為一個長期關注金融市場，同時對科技創新充滿好奇的台灣讀者，這本書的書名立刻就抓住我的目光。近年來，金融科技（FinTech）的浪潮席捲全球，尤其是在投資領域，R語言這樣強大的數據分析工具，加上量化投資的思維，絕對是未來趨勢。我特別感興趣的是，作者是否能將 R 語言在量化交易中的實際應用，例如回測策略、風險管理、因子模型建構等方面，以一種清晰易懂的方式呈現。我期待書中能有實際的程式碼範例，並且能夠搭配台灣金融市場的實際案例，這樣才能讓讀者更有代入感。畢竟，理論知識固然重要，但能夠將其落地，實際操作出有效的投資策略，才是這本書的價值所在。希望它能幫助我這種對量化投資有興趣，但又苦於不知如何入門的讀者，能夠跨出第一步，甚至是更進一步。

评分☆☆☆☆☆

這本《金融科技實戰：R語言與量化投資》的內容，簡直就是為我這種尋求轉型的金融從業人員量身打造的。我在台灣的金融機構工作多年，深刻體會到傳統的行業正在面臨巨大的轉變，而金融科技無疑是這場變革的核心。R語言作為一種開源的數據分析語言，在學術界和業界都享有盛譽，但真正將其應用於量化投資，並形成一套實戰方法論，我一直覺得很欠缺。我期待書中能深入探討，如何利用 R 語言進行金融數據的挖掘與處理，這包括了各種來源的數據，例如經濟指標、公司財報、甚至是社交媒體情緒分析。更重要的是，我希望書中能提供一套完整的量化投資策略開發流程，從策略的構想到回測驗證，再到實際的交易執行。如果作者能夠分享一些實際的策略範例，並且深入分析其優缺點，那我相信這本書的價值將會大大提升，對於我在實際工作中的決策將會有很大的啟發。

评分☆☆☆☆☆

收到這本《金融科技實戰：R語言與量化投資》的試讀本，我感到非常興奮。身為一個在台灣對量化交易充滿熱情的愛好者，我一直致力於尋找能夠幫助我提升技能的資源。R語言在數據科學領域的普及度，加上量化投資在現代金融市場的重要性，這本書的組合可謂是黃金搭檔。我尤其關注書中是否能夠涵蓋從基礎到進階的量化策略，例如，是否會介紹一些經典的量化策略，像是趨勢追蹤、均值回歸，或是更現代的因子投資模型？我希望書中能夠提供清晰的 R 語言程式碼，並且能夠解釋這些程式碼背後的邏輯。同時，我也期待書中能夠討論到量化投資的風險管理，像是如何利用 R 語言進行壓力測試、 VaR 計算，以及如何優化投資組合以降低風險。如果書中還能提供一些關於如何評估策略績效，以及如何規避常見的量化陷阱的建議，那我相信這本書絕對會成為我量化投資學習路上的重要指南。

评分☆☆☆☆☆

這本書的出現，簡直就像是及時雨，讓我這種在台灣金融圈摸爬滾打多年的資深人士，看到了新的學習方向。我一直認為，傳統的投資分析方法雖然經典，但面對快速變化的市場，尤其是算法交易和高頻交易的興起，已經顯得有些力不從心。R語言在數據處理和統計建模方面的強大能力，絕對是解決這個問題的關鍵。我非常好奇，作者在書中會如何引導讀者從基礎的 R 語言語法，逐步過渡到實際的量化策略開發。例如，我特別想知道，書中對於如何利用 R 語言進行市場數據的抓取、清洗、以及常用的技術指標計算，會有怎樣的講解。此外，如果書中能探討一些進階的主題，例如機器學習在量化投資中的應用，或者是如何利用 R 語言搭建一個簡單的交易機器人，那將會大大提升這本書的實用性。我期待它能提供一些前瞻性的觀點，讓我能夠在不斷變化的市場中，保持競爭力。

评分☆☆☆☆☆

作為一名剛踏入金融領域的新鮮人，我對《金融科技實戰：R語言與量化投資》充滿了渴望。近年來，在學校的課程中，雖然有接觸到一些統計學和程式設計的基礎，但將這些知識與實際的金融投資結合，仍然是一大挑戰。這本書的書名，直接點出了我最想學習的兩個關鍵點：金融科技和量化投資，並且聚焦在 R 語言這個我聽說過但還沒深入接觸的工具。我特別希望能透過這本書，學習到如何利用 R 語言來分析股市數據，找出潛在的投資機會。例如，是否會教導如何建立股票篩選器，或者如何進行資產配置的模擬？我希望書中的範例能夠循序漸進，從簡單的數據分析開始，逐步引導我完成更複雜的量化模型。如果書中還能提及一些關於風險控制和績效評估的方法，那對我來說將是極大的幫助，讓我在開始實際操作前，就能建立起正確的風險意識。