资源描述：
《R与金融投资分析的框架》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、第五届中国R语言会议R与金融投资分析的框架数据、模型、策略及报告邓一硕Web:http://yishuo.orgEmail:dengyishuo@163.com前言要学会安抚自己那颗略带恐惧的心！——彼得·林奇2CAPM模型•理论基础：•Alpha来源：基本面→财务建模→行业分析•Beta来源：股票与指数相关性→回归分析•Rm来源：指数波动→股指建模→宏观建模3一个框架宏观数据行业数据因子模型策略财务数据技术分析数据4数据篇数据，数据，没有数据的推理是罪恶！——福尔·摩斯数据的重要性•数据和信息是金融分析的灵魂•模型与策略都是基于数据得出•模型好坏的判断标准便是未来的数据是否符合模型的预测结果
2、•与策略相比，客户更关心的是数据6金融数据处理与R•R是处理金融数据的利器•数据的导入与导出（RDataImport/Export）–可以处理多种类型的数据•数据重整与清洗•数据的可视化（grahphics,lattice,ggplot2,ggobi）•针对数据进行建模–提供了线性回归、机器学习等各种模型的函数7模型篇Allmodelsarewrongbutsomeareuseful.——GeorgeE.P.Box模型的作用•模型是数据的统帅•好的模型往往可以将繁杂的数据提炼成一条简单的规律。比如一条回归线便可以刻画一群杂乱的点。•好的模型可以稳定地预测或者指导未来。9金融模型与R•几乎所有的
3、统计模型在金融分析都有涉及•线性回归模型与CAPM模型•移动平均与MACD指标•协整与套利•GARCH,SV模型与波动率•极值理论与涨跌预测•突发冲击与传递模型、时间序列聚类•……10相关的R包•base/stat/MASS•e1071/kernlab/klar/svmpath•rugarch/fgarch/gogarch•rpart/party•quantmod/blotter/quantstrat/TTR11相关书籍12策略篇知己知彼，百战不殆！——《孙子·谋攻》策略的意义•金融建模的目的是为了从数据中找出金融市场的波动规律，继而开始出可以持续盈利的策略。•好的策略应当可以在一定时期内战胜
4、市场先生（Mr.Market）。14策略的类型•价值投资型策略–格雷厄姆、费雪、巴菲特、芒格•量化投资型策略–索普、西蒙斯•技术分析型策略–江恩15相关R包•Quantstrat•Blotter•quantmod16quantstrat示例•#thankssomuchtothedevelopersofquantstrat#99%ofthiscodecomesfromthedemosinthequantstratpackage#nowlet'sdefineoursillycountupdownfunctionCUD<-function(price,n){#CUDtakesthen-periods
5、umof1(updays)and-1(downdays)temp<-runSum(ifelse(ROC(price,1,type="discrete")>0,1,-1),n)colnames(temp)<-"CUD"temp}try(rm("order_book.CUD",pos=.strategy),silent=TRUE)try(rm("account.CUD","portfolio.CUD",pos=.blotter),silent=TRUE)try(rm("account.st","portfolio.st","stock.str","stratCUD","initDate","ini
6、tEq",'start_t','end_t'),silent=TRUE)#InitializeastrategyobjectstratCUD<-strategy("CUD")#AddanindicatorstratCUD<-add.indicator(strategy=stratCUD,name="CUD",arguments=list(price=quote(Cl(mktdata)),n=20),label="CUD")#enterwhenCUD>0stratCUD<-add.signal(strategy=stratCUD,name="sigThreshold",arguments=lis
7、t(threshold=-0.5,column="CUD",relationship="gt",cross=TRUE),label="CUD.gteq.0")#exitwhenCUD<0stratCUD<-add.signal(strategy=stratCUD,name="sigThreshold",arguments=list(threshold=-0.5,column="CUD",relat
