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R语言量化投资交易

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从R语言零基础开始,掌握R语言的主要功能,并实战R量化投资交易。通过量化实战经验分享,掌握R量化投资的技能与思想。

上课信息

上课时间: 2017年9月2-3, 9-10日 (四天)
上午9:00-12:00,下午1:30-4:30,答疑4:30-5:00

上课地点: 上海市南京东路附近培训教室

R语言量化投资交易

一.R语言安装与介绍

1.R软件的下载安装

2.Rstudio的简介

3.编译界面和工作环境

4.基本算术和逻辑运算符号

5.包的安装与调用

6.查询求助

二.常用功能介绍

1.R语言数据类型、对象

2.读写数据、缺失值和日期

3.数据管理

3.1变量和观测值处理

3.2常用R自带函数

3.3结构控制函数

3.4用户自定义函数

3.5数据排序(order,sort)

3.6合并数据

3.7分类汇总

3.8数据子集

4.R语言简单作图

5.强大的数据处理函数和包

6.线性回归

三.量化投资部分

1.多因子模型选股

1.1用户自定义常用函数

1.2因子库构建

1.3有效因子筛选

1.4打分法和回归法选股

1.5组合净值曲线

1.6衡量模型的指标计算

1.7样本外的定期调仓

1.8分行业测试及建模

2.事件驱动策略

2.1数据来源

2.2事件有效性测试

2.3剔除行业和市值效应以及实际交易情况的真实事件收益

2.4事件驱动策略

3.其他常见策略

3.1配对交易

3.2趋势交易


报名时间 2017-08-01 13:47 至 2017-09-01 13:47
培训时间 2017年9月2-3, 9-10日 (四天)
培训地点 上海市南京东路附近培训教室
培训费用 4500元 / 3600元 (仅限全日制在读本科生及硕士研究生优惠价)
授课安排 上午9:00-12:00,下午1:30-4:30,答疑4:30-5:00


讲师介绍:

姚老师,南京大学学士,加州大学统计学硕士,生统方向博士。曾就职于南加州大学,担任统计分析师一职。

国内先后就职于券商研究所,上海证券交易所,现在国内某大型公募基金从事量化研究工作,9年数据处理分析经验,国外一流期刊包括Nature杂志发表过多篇专业论文。


课程大纲:

一.R语言安装与介绍

1.R软件的下载安装

2.Rstudio的简介

3.编译界面和工作环境

4.基本算术和逻辑运算符号

5.包的安装与调用

6.查询求助


二.常用功能介绍

1.R语言数据类型、对象


2.读写、缺失值和日期

2.1读写数据

2.2缺失值处理和日期格式


3.数据管理

3.1变量和观测值处理

a)创建新变量

b)改变观测值

c)变量重命名

3.2常用R自带函数

a)数值型函数

b)字符型函数

c)统计及其他常见函数

3.3结构控制函数

a)If-else

b)For

c)While

d)ifelse

3.4用户自定义函数

3.5数据排序(order,sort)

3.6合并数据

a)添加列(merge)

b)添加行(rbind)

3.7分类汇总

3.8数据子集


4.作图

4.1y~x加回归线和标题

4.2直方图、密度图boxplotpieplot

4.3多个图的par用法


5.数据处理dplyr, apply,lapply

6.线性回归


三.量化投资部分

1.多因子模型选股

1.1用户自定义常用函数

a)如何将数字改为标准代码格式(例如000001保存为1,如何将1改为‘000001’)

b)如何下载交易日,前后调整交易日

1.2因子库构建

a)来源:wind库,天相库,朝阳永续

b)如何每日自动更新数据库(介绍一个简单例子)

1.3有效因子筛选

   1.3.1预处理

a)缺失值处理

  删除

  横截面行业内同因子中位数/平均值代替

b)异常值处理

  百分位法

  固定标准差法

  中位数绝对偏离法

  四分位距法

c)标准化

  行业内z-score标准化处理

d)正态分布的检验

 作图  skewness

 正态分布转换

   1.3.2单因子有效性检验

    因子IC、IR、收益、分组单调性

   1.3.3因子间相关性考虑

    相关性矩阵

   1.3.4筛选最终因子

    主观筛选:基于指标及相关性

    客观筛选:基于回归模型解释度

   1.3.5打分法确定选股

     主观方法:经典等权法

     客观方法:IC_IR优化

   1.3.6回归法选股

   1.3.7选股结果生成

          是否行业中性

   1.3.8模拟净值曲线(K日累计收益)

   1.3.9衡量模型的指标计算

   1.3.10样本外的定期调仓

   1.3.11分行业测试及建模


2.事件驱动策略

2.1数据来源(举例表格,程序,结果)

2.2事件有效性测试

    基于逻辑

  基于数据样本分类

2.3剔除行业和市值效应以及实际交易情况的真实事件收益

2.4事件驱动策略


3.其他常见策略

 配对交易

 趋势交易


优惠:

现场班老学员9折优惠;
同一单位三人以上同时报名9折优惠;

以上优惠不叠加。


联系方式:

魏老师

QQ:28819897142881989714

Tel:010-68478566

Mail:vip@pinggu.org

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