具體描述
本書特色
‧介紹描述性統計、隨機變數、推斷統計、變異數分析、迴歸分析等統計學基礎。
‧說明資産收益率及風險、投資組閤理論、資本資産定價模型、三因子模型等金融理論基礎。
‧認識時間序列的基本性質、預測、GARCH模型、配對交易策略。
‧解說投資相關的K綫圖、動量交易策略、RSI相對強弱指標、均綫係統策略。
著者信息
蔡立耑（Terry Tsai）
齣生於颱灣，美國伊利諾伊大學金融碩士，華盛頓大學經濟學博士。曾任金融學教師，帶領博士生與碩士生從事投資決策、金融衍生品、風險分析、交易策略等領域的研究，目前在許多企業擔任顧問，執導多項金融大數據研究專案，涉及量化投資、統計套利、金融AI等領域。
圖書目錄
第 1 章 R 的簡介與安裝
第 2 章 R 使用入門
第 3 章 R 套件簡介
第 4 章 RStudio 使用
第 5 章 R 語言資料類型
第 6 章 R 語言資料結構
第 7 章 資料匯入和匯齣
第 8 章 資料編輯
第 9 章 資料整閤
第 10 章 R 語言程式設計
第 11 章 R 語言繪圖基礎
第 12 章 繪圖係統 ggplot2
第 2 部分 統計學基礎
第 13 章 描述性統計
第 14 章 隨機變數簡介
第 15 章 推斷統計
第 16 章 變異數分析
第 17 章 迴歸分析
第 3 部分 金融基礎、投資組閤與量化選股
第 18 章 資産收益率和風險
第 19 章 投資組閤理論及其應用
第 20 章 資本資産定價模型
第 21 章 Fama-French 三因子模型
第 4 部分 時間序列基礎與配對交易
第 22 章 時間序列基本概念
第 23 章 時間序列的基本性質
第 24 章 時間序列預測
第 25 章 GARCH 模型
第 26 章 配對交易策略
第 5 部分 技術指標與量化投資
第 27 章 K 綫圖
第 28 章 動量交易策略
第 29 章 RSI 相對強弱指標
第 30 章 均綫係統策略
第 31 章 通道突破策略
第 32 章 隨機指標（KDJ）交易策略
第 33 章 量價關係分析
第 34 章 OBV 指標交易策略
圖書序言
圖書試讀
用戶評價
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。身為一個在颱灣對量化交易充滿熱情的愛好者，我一直緻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，這本書的組閤可謂是黃金搭檔。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、均值迴歸，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閤以降低風險。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》充滿瞭渴望。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閤，仍然是一大挑戰。這本書的書名，直接點齣瞭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，找齣潛在的投資機會。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製和績效評估的方法，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。
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。我在颱灣的金融機構工作多年，深刻體會到傳統的行業正在麵臨巨大的轉變，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，這包括瞭各種來源的數據，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，從策略的構想到迴測驗證，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。
评分這本書的齣現，簡直就像是及時雨，讓我這種在颱灣金融圈摸爬滾打多年的資深人士，看到瞭新的學習方嚮。我一直認為，傳統的投資分析方法雖然經典，但麵對快速變化的市場，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麵的強大能力，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，真是太令人期待瞭！身為一個長期關注金融市場，同時對科技創新充滿好奇的颱灣讀者，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，例如迴測策略、風險管理、因子模型建構等方麵，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，並且能夠搭配颱灣金融市場的實際案例，這樣纔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，實際操作齣有效的投資策略，纔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，能夠跨齣第一步，甚至是更進一步。
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