R语法算法

本次分享主题多面介绍了，基于Hadoop存储证券的日内交易数据，通过RHive连接R语言与Hive，建立相关性算法模型，在历史数据中回测，构建投资决策组合，并生成可视化结果用于展示。考虑到投资有风险，特别是在公开场合不宜介绍风险比较大的金融产品。所以，以“逆回购”为案例设计了整套金融大数据应用系统。对于金融玩家来说，“逆回购”确实没有太多的兴趣点，不过重点在于如何运用IT的技术与金融应用相结合。

前言

本视频为金融与大数据结构的实战视频，在第七届R语言会议演讲时录制，第六届打响了R会议的知名度，得到了各方的认可，第七届的阵仗就更加豪华起来。演讲主题来自于我的创业项目，把大数据的处理技术应用于金融领域。我讲的主题为“R语言与金融大数据应用”，PPT下载，同时可以参考我之前的博客文章：用RHive从历史数据中提取逆回购信息。

课程大纲

1. 项目背景：金融知识介绍

2. 需求分析：逆回购套利

3. 算法模型：R语法算法

4. 架构设计：RHive系统架构

5. 程序开发：Hive数据处理，R语言算法

讲师介绍

张丹，前况客创始人/CTO，精通R/Java/Nodejs多种编程语言，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。

注：本视频为现场录制，稍有杂音，请大家谅解！