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合應用，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。
‧說明資產收益率及風險、投資組合理論、資本資產定價模型、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線圖、動量交易策略、RSI相對強弱指標、均線系統策略。
作者簡介：
蔡立耑（Terry Tsai），出生於台灣，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。
目錄
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 資料匯入和匯出
第 8 章 資料編輯
第 9 章 資料整合
第 10 章 R 語言程式設計
第 11 章 R 語言繪圖基礎
第 12 章 繪圖系統 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、投資組合與量化選股
第 18 章 資產收益率和風險
第 19 章 投資組合理論及其應用
第 20 章 資本資產定價模型
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 線圖
第 28 章 動量交易策略
第 29 章 RSI 相對強弱指標
第 30 章 均線系統策略
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
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 資料匯入和匯出
第 8 章 資料編輯
第 9 章 資料整合
第 10 章 R 語言程式設計
第 11 章 R 語言繪圖基礎
第 12 章 繪圖系統 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、投資組合與量化選股
第 18 章 資產收益率和風險
第 19 章...
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