股市中的R语言量化算法模型——均值回归模型

指导用户了解量化投资的操作思路,及R语言建模过程。用R语言创建均值回归模型,发现金融市场的规则,找到投资机会

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高级3课时2016/08/31更新

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张丹
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  • 课程大纲

适合人群:

R语言学习者,量化投资学习者,从IT转金融的人

你将会学到:

指导用户了解量化投资的操作思路,及R语言建模过程。用R语言创建均值回归模型,发现金融市场的规则,找到投资机会

课程简介:

在《股市中的R语言量化算法模型》的演讲中,采用程序演示方式详细阐述了均值回归理论,包括均值回归原理,利用R语言创建金融模型,量化选股。让我们能够发现金融市场的规则,找到投资机会,甚至规避股市下跌的风险。

 

前言

本视频为R语言金融建模实战视频,在2015WOT移动互联网研发者大会演讲时录制,全场只有我一个讲R的、讲数据分析的、讲金融的、讲跨学科的,总是觉得有些“另类”。不过相对于去年的情况,今年股市已经让很多的程序员更加了解了金融市场。

本次内容同时用到了计算机、金融、数学、统计等多学科知识的结合,我认为这是技术复合人才未来的发展方向。如果说过去10年是房地产的黄金10年,那么未来的10年将是金融的黄金10年。当我们IT人学习了足够的金融知识,一定会有能力去金融市场抢钱。

博客原文股市中的R语言量化算法模型



课程大纲

1. 均值回归原理

2. 均值回归模型及实现

3. 量化选股

 

讲师介绍

张丹,精通R/Java/Nodejs多种编程语,10年以上IT编程背景,多项SUN及IBM技术认证。丰富互联网应用开发架构经验,著有《R的极客理想—工具篇》、《R的极客理想—高级开发篇》图书

 




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课程大纲-股市中的R语言量化算法模型——均值回归模型

  • 第1章股市中的R语言量化算法模型——均值回归模型(39分钟3节)

  • 1-1

    均值回归原理均值回归是价值投资理论成立的一个核心理论。具有3个特性:必然性,不对称性,政府行为。必然性,股票价格不能总是上涨或下跌,一种趋势不管其持续的时间多长都不能永远持续下去。不对称性,股价波动的幅度与速度是不一样的,回归时的幅度与速度具有随机性。政府行为,会促进市场的有效性。当股价偏离均值后,并等于立即就会向均值回归,很可能会出现持续地均值回避。政府就会通过一些手段进行市场调节。

    [13:27]
  • 1-2

    均值回归模型及实现R语言本身提供了丰富的的金融函数工具包,时间序列包zoo和xts,指标计算包TTR,数据处理包plyr,可视包ggplot2等,我们会一起使用这些工具包来完成建模、计算和可视化工作。

    「仅限付费用户」点击下载“均值回归模型-张丹.pdf”

    [15:08]
  • 1-3

    量化选股如果我们利用模型对全市场的股票进行扫描,会产生更多的交易信号,找到更多的投资机会,这样我们就能如何获得更大的利益。那么,接下来我们就根据均值回归的理论进行量化选股。根据我们之前的经验,当股价与平均标准差的偏离越大,有可能带来的收益就越大。那么通过量化的手段,在整个的市场2700多支股票中,把每天偏离最大股票的找出来进行交易,就可以有效地分配我们的资金,进行更有效的投资。

    「仅限付费用户」点击下载“均值回归-code.zip”

    [10:58]
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