金融科技實戰：R語言與量化投資 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

• 金融科技
• 量化投資
• R語言
• 金融工程
• 數據分析
• 投資策略
• 風險管理
• 時間序列
• 機器學習
• 算法交易

近幾年來，「量化投資」的熱潮在各地悄然掀起。量化投資在投資的各個階段，利用數學、統計、計算機等分析工具來建立模型，進而客觀地分析資料，並按事先設定好的投資邏輯來進行投資決策，在理想狀況下自動化執行下單，因此擁有可驗證性、紀律性與即時性等許多主觀交易不可企及的優勢。若再善用電腦技術，量化交易者可以處理的資訊量更讓主觀交易者難以望其項背。本書旨在對量化投資作廣泛與初步的介紹，並佐以R語言實作，希冀讀者能藉此書對資訊科技與金融結閤應用，略窺一斑。

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。

好的，這是一份關於一本假設的、不涉及“金融科技實戰：R語言與量化投資”的圖書簡介。 --- 深入理解復雜係統：從混沌到湧現的理論與應用 本書導言 在當今世界，無論是自然界的天體運行、生物體的生命活動，還是社會經濟的動態演變，我們都麵臨著大量相互關聯、動態變化的復雜係統。這些係統並非簡單的組件之和，其行為往往展現齣高度的非綫性和不可預測性。本書旨在為讀者構建一個堅實的理論框架，用以理解、分析和建模這類復雜係統，並探討其在不同科學領域中的實際應用。我們將超越傳統的綫性分析方法，深入探究係統如何從看似隨機的無序狀態中産生有序的宏觀結構——即“湧現”現象。 核心內容與結構 本書共分為六個主要部分，循序漸進地引導讀者從基礎概念走嚮前沿研究。 第一部分：復雜係統的基礎概念 本部分聚焦於復雜係統的核心定義與基本特徵。我們將從熱力學、統計物理學的角度切入，界定何為“復雜性”。 何為復雜性？ 對比簡單係統、復雜係統與混沌係統的區彆。討論係統的相互依賴性、反饋機製和自組織能力。 係統建模的基礎工具： 介紹相空間（Phase Space）的概念，理解係統的狀態演化。探討如何利用微分方程和差分方程描述係統的動態行為。 確定性與隨機性： 分析隨機過程在復雜係統中的作用，並引入隨機微分方程（SDEs）作為描述不確定性演化的工具。 第二部分：混沌理論的深度解析 混沌理論是理解非綫性動力學行為的關鍵。本部分將詳細闡述如何識彆和量化係統中的混沌特徵。 洛倫茲吸引子與分岔現象： 詳細分析經典的洛倫茲係統，理解通往混沌的路徑——分岔（Bifurcation）。介紹皮亞諾-倍分岔序列。 敏感依賴性與蝴蝶效應： 深入探討初始條件的微小變化如何導緻長期行為的巨大差異。引入李雅普諾夫指數（Lyapunov Exponent）作為衡量混沌強度的定量指標。 分形幾何與尺度不變性： 探討混沌係統在不同尺度下展現齣的自相似性。介紹豪斯多夫維數等概念，並說明分形在描述自然邊界和時間序列中的應用。 第三部分：自組織與湧現現象 復雜係統的標誌性特徵在於其能夠“自發地”形成宏觀結構，無需外部指令。本部分將重點剖析這一過程。 非平衡態熱力學： 探討普裏戈金的耗散結構理論，理解係統如何在遠離平衡態時通過能量耗散維持有序狀態。 元胞自動機（Cellular Automata, CA）： 介紹約翰·康威的“生命遊戲”等經典模型，展示簡單的局部規則如何産生復雜的全局模式。探討CA在模擬交通流、火災蔓延等方麵的潛力。 集體行為與智能： 分析群體行為（如鳥群飛行、螞蟻覓食）中的簡單規則如何導緻高度協調的集體智能。引入粒子群優化（PSO） 等基於群體的啓發式算法原理。 第四部分：網絡科學與復雜互聯係統 現代復雜係統往往錶現為高度互聯的網絡結構。本部分將網絡科學作為分析工具引入。 網絡拓撲結構分析： 介紹基本網絡度量，如平均路徑長度、聚類係數。重點分析小世界網絡（Small-World Networks） 和無標度網絡（Scale-Free Networks） 的特徵及其物理意義。 網絡動力學： 探討信息、疾病或故障在網絡中的傳播模型，如SIR模型在網絡上的擴展。研究網絡結構如何影響擴散過程的效率和魯棒性。 網絡重構與優化： 如何從觀測數據中反推潛在的網絡連接結構。討論網絡在應對故障和攻擊時的魯棒性設計原則。 第五部分：計算方法與仿真技術 理論的深入需要強大的計算工具支持。本部分介紹用於模擬復雜係統的核心數值方法。 高級數值積分方法： 針對非綫性微分方程，介紹如龍格-庫塔法（Runge-Kutta）的優化變體，以及處理隨機項的歐拉-丸山法。 濛特卡洛方法（Monte Carlo Simulation）： 講解如何使用隨機抽樣來估計復雜係統的性能指標，特彆是在高維狀態空間中的應用。 基於主體的建模（Agent-Based Modeling, ABM）： 詳細闡述ABM的構建流程，包括定義主體行為邏輯、環境設置以及如何進行大規模仿真以觀察宏觀湧現現象。 第六部分：復雜係統在實際領域的交叉應用 本部分將理論和方法論應用於具體的應用案例，展示其普適性。 生態與生物係統： 捕食者-被捕食者模型（Lotka-Volterra）的非綫性分析，以及疾病傳播的內在驅動力。 經濟與社會係統： 資産價格波動中的非綫性反饋機製分析，以及社交網絡中的意見形成和信息級聯。 工程與控製： 復雜電網的穩定性分析，以及利用湧現原理設計更具適應性的控製策略。 讀者對象 本書適閤具有紮實微積分和綫性代數基礎的物理學、工程學、計算機科學、經濟學以及生命科學的高年級本科生和研究生。同時，對於希望拓寬研究視野，將傳統學科方法與非綫性動力學、網絡科學相結閤的研究人員和專業人士，本書也將提供一個全麵而深入的參考。 本書特色 本書的特點在於其跨學科的整閤性，將深奧的數學理論與直觀的物理圖像相結閤，並通過大量的圖示和精心設計的算例，幫助讀者建立對係統復雜性的直覺認知。我們不追求套用現有的分析工具，而是鼓勵讀者從係統結構本身齣發，理解現象背後的深層驅動力。 ---

作者簡介

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。

第1部分 熟悉R語言
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

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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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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。

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。