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量化投資:以R語言為工具

( 簡體 字)
作者:蔡立耑類別:1. -> 程式設計 -> R語言
譯者:
出版社:電子工業出版社量化投資:以R語言為工具 3dWoo書號: 43136
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缺書
NT售價: 495

出版日:12/1/2015
頁數:556
光碟數:0
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印刷:黑白印刷語系: ( 簡體 版 )
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(請先登入會員)
ISBN:9787121275852
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證)
作者序:

譯者序:

前言:

序言 過去十年,一股“量化投資”的熱潮在中國悄然掀起。到了最近這一兩年,讀者不難發現,投資人對量化的關注到達了前所未有的地步。業界到處尋找量化團隊,各種量化基金如雨后春筍般出現,學校里也開始舉辦一場又一場的量化講座、研討會等。量化投資可以說一時蔚為風行,產官學共襄盛舉。 這么受人矚目的議題,到底它的含義是什么呢? 為了了解量化投資這個概念,我們先回顧一下投資分析與決策過程。在投資分析與實戰中,雖然個中滋味如人飲水,個中細節一言難盡,但“投資”大致上會有如下幾個階段:首先,投資人利用各種工具與分析方法,建構模型(系統)來驗證買賣標的、時點、價位等的有效性。第二階段則篩選經過分析與驗證得到的結論,實際應用于交易。一個嚴謹的投資人,通常還會有第三階段,即在實際投資的過程中,不斷地修正與完善自已的模型(系統)。 在資訊工具不發達的年代,這些過程往往以質化為主。例如,基金經理人會研究上巿公司財務報表,拜訪公司高層,以經驗判斷技術指標的趨勢與形態,做出投資的買賣決策。這種做法帶有很大的主觀性,因此又被稱為“主觀交易”。主觀交易的流弊,在于決策基礎源于“大膽假設”而缺乏科學方法“小心求證“的過程。更有甚者,行為金融學指出,投資人的行為往往易受各種心理認知謬誤的影響而傷害投資績效。除此之外,在瞬息萬變的金融巿場中,主觀交易者若要處變不驚地堅守操作紀律,同時眼明手快地捕捉稍縱即逝的機會,也常有“力不從心”之嘆。相較于主觀交易所遭遇的問題,量化投資則在上述投資的各個階段,利用數學、統計、計算機等分析工具來建立模型,據以客觀地分析數據,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。正因如此,量化投資擁有可驗證性、紀律性與即時性等許多主觀交易不可企及的優勢。若再善用計算機技術,量化交易者可以處理的信息量更讓主觀交易者難以望其項背。如此說來,采用量化技術豈非在投資上立于不敗之地? 讀者只要稍加思考即可發現,量化投資的模型很容易因建模者的能力不同而良莠不齊。此外,絕大多數模型的核心思想在于“以史為鑒”;在對歷史數據依賴度高的前提下,一旦遇到新興的金融巿場或歷史上不曾出現的事件,量化投資者也只能徒呼負負。既然主觀交易有諸多限制,量化交易看來又并非萬能,那么,對投資績效念茲在茲的投資者,究竟該何去何從呢?我們要提醒讀者的是,編程語言、統計、金融、技術指標等量化投資常用的知識,只是工具!它們就像武俠小說中的寶劍與武功秘籍,固然重要,卻不是笑傲江湖的保證。“寶劍鋒從磨礪出”,只有勤練武藝,在實戰中積累經驗,才能審時度勢,百戰不殆。 本書旨在對量化投資作廣泛與初步的介紹,希望能引領讀者進入這個引人入勝的學術與實務領域。囿于筆者的學養見識,書中內容或有疏漏謬誤之處,尚祈先進專家能不吝指正。最后,謹以此書表達對熱血投資大眾的獻曝之忱。
內容簡介:

主要講解量化投資的思想和策略,并借助R語言進行實戰。由三部分組成: 首先,對R編程語言的介紹,通過學習,讀者可以迅速掌握用R語言處理數據的方法,靈活運用R語言解決實際金融問題;其次,向讀者介紹量化投資的理論知識,主要講解量化投資所需的數量基礎與量化投資的類型等方面;最后,將以上兩部分內容結合起來,講述如何在R語言中構建量化投資策略。

目錄:

第1 部分熟悉R 語言1
第1 章R 的簡介與安裝2
1.1 R 語言簡介. . . . . . . . . . . . 2
1.2 RGui 的下載和安裝. . . . . . . . . . . 2
1.3 RGui 使用簡要介紹. . . . . . . . . . . 4
1.4 統計功能Gui:R Commander . . . . . . . . 6
1.4.1 R Commander 的安裝與加載. . . . . . . . 6
1.4.2 R Commander 簡單操作. . . . . . . . . 8
第2 章R 使用入門13
2.1 R 代碼編寫. . . . . . . . . . . . 13
2.2 R 代碼執行與腳本. . . . . . . . . . . 14
2.3 R 腳本的保存與工作空間管理. . . . . . . . . 15
2.3.1 R 腳本的保存. . . . . . . . . . . 15
2.3.2 R 工作空間與工作目錄. . . . . . . . . 16
2.4 R 的幫助系統. . . . . . . . . . . . 17
2.4.1 單擊“幫助”標簽獲取資源. . . . . . . . 17
2.4.2 R 函數獲取幫助. . . . . . . . . . 18
第3 章R 包簡介22
3.1 包的安裝與加載. . . . . . . . . . . 22
3.1.1 單擊下載安裝包. . . . . . . . . . 22
3.1.2 函數下載安裝包. . . . . . . . . . 23
3.1.3 本地安裝包. . . . . . . . . . . 23
3.2 包的加載. . . . . . . . . . . . 24
3.3 R 基礎包. . . . . . . . . . . . 24
3.4 常用擴展包. . . . . . . . . . . . 25
第4 章RStudio 使用27
4.1 RStudio 的下載和安裝. . . . . . . . . . . 27
4.2 Rstudio 的界面介紹. . . . . . . . . . . 27
4.3 RStudio 的使用入門. . . . . . . . . . . 28
i
目錄目錄
4.3.1 自動補全功能. . . . . . . . . . . 28
4.3.2 歷史查詢功能. . . . . . . . . . . 29
4.3.3 其他標簽的功能. . . . . . . . . . 30
4.3.4 RStudio 中腳本文件的使用. . . . . . . . 32
第5 章R 語言數據類型34
5.1 幾種常見的數據類型. . . . . . . . . . . 34
5.2 數據類型的識別. . . . . . . . . . . 36
5.3 數據類型的轉換. . . . . . . . . . . 36
第6 章R 語言數據結構39
6.1 數據結構. . . . . . . . . . . . 39
6.2 向量. . . . . . . . . . . . . 39
6.2.1 創建向量. . . . . . . . . . . 39
6.2.2 向量元素的索引. . . . . . . . . . 42
6.3 矩陣. . . . . . . . . . . . . 43
6.3.1 創建新矩陣. . . . . . . . . . . 43
6.3.2 矩陣元素索引. . . . . . . . . . . 44
6.4 數組. . . . . . . . . . . . . 45
6.4.1 數組的創建. . . . . . . . . . . 45
6.4.2 數組元素的索引. . . . . . . . . . 47
6.5 向量、矩陣、數組的聯系與區別. . . . . . . . . 48
6.5.1 向量和矩陣、數組的區別. . . . . . . . . 49
6.5.2 矩陣與數組的聯系與區別. . . . . . . . . 51
6.6 因子. . . . . . . . . . . . . 52
6.6.1 創建因子. . . . . . . . . . . 52
6.6.2 選取因子中元素. . . . . . . . . . 54
6.7 數據框. . . . . . . . . . . . . 54
6.7.1 創建數據框. . . . . . . . . . . 55
6.7.2 訪問數據框. . . . . . . . . . . 56
6.8 列表. . . . . . . . . . . . . 57
6.8.1 列表的創建. . . . . . . . . . . 57
6.8.2 訪問列表. . . . . . . . . . . 58
6.9 變量的查看與刪除. . . . . . . . . . . 59
6.9.1 變量的查看. . . . . . . . . . . 59
6.9.2 變量的刪除. . . . . . . . . . . 62
ii
目錄目錄
第7 章數據導入和導出64
7.1 數據導入. . . . . . . . . . . . 64
7.1.1 read.table( ) 函數. . . . . . . . . . 64
7.1.2 讀取Excel 文件. . . . . . . . . . 65
7.1.3 讀取Stata、SAS 與SPSS 的數據文件. . . . . . . 66
7.1.4 讀取網頁數據. . . . . . . . . . . 66
7.1.5 連接數據庫. . . . . . . . . . . 67
7.2 數據導出. . . . . . . . . . . . 68
第8 章數據編輯70
8.1 編輯方式. . . . . . . . . . . . 70
8.2 變量命名. . . . . . . . . . . . 72
8.3 索引. . . . . . . . . . . . . 73
8.4 數據結構轉換. . . . . . . . . . . . 75
8.5 缺失值處理. . . . . . . . . . . . 75
第9 章數據整合78
9.1 變量合并. . . . . . . . . . . . 78
9.2 列聯表. . . . . . . . . . . . . 79
9.3 reshape2 包. . . . . . . . . . . . 82
第10 章R 語言編程85
10.1 流程控制. . . . . . . . . . . . 85
10.1.1 循環語句. . . . . . . . . . . 85
10.1.2 條件語句. . . . . . . . . . . 86
10.2 自編函數. . . . . . . . . . . . 87
10.3 數據操作. . . . . . . . . . . . 88
10.3.1 數學運算符. . . . . . . . . . . 88
10.3.2 基本數據操作函數. . . . . . . . . 89
10.3.3 字符型數據操作. . . . . . . . . . 92
10.4 apply 函數族. . . . . . . . . . . . 93
10.4.1 apply( ) 函數. . . . . . . . . . . 94
10.4.2 tapply( ) 函數. . . . . . . . . . . 94
10.4.3 lapply( ) 函數. . . . . . . . . . . 95
第11 章R 語言繪圖基礎97
11.1 一個簡單的例子. . . . . . . . . . . 97
11.2 修改圖形屬性. . . . . . . . . . . . 98
11.2.1 圖形類型. . . . . . . . . . . 98
iii
目錄目錄
11.2.2 顏色. . . . . . . . . . . . 99
11.2.3 大小. . . . . . . . . . . . 104
11.2.4 文本. . . . . . . . . . . . 105
11.2.5 par( ) . . . . . . . . . . . 108
11.3 常見圖形類型. . . . . . . . . . . . 109
11.3.1 柱狀圖. . . . . . . . . . . . 109
11.3.2 直方圖與密度曲線圖. . . . . . . . . 112
11.3.3 餅圖. . . . . . . . . . . . 113
11.3.4 箱線圖. . . . . . . . . . . . 114
11.3.5 時間序列圖. . . . . . . . . . . 115
11.4 繪圖窗口. . . . . . . . . . . . 116
11.4.1 繪圖窗口. . . . . . . . . . . 116
11.4.2 窗口分割. . . . . . . . . . . 117
第12 章繪圖系統ggplot2 119
12.1 簡介. . . . . . . . . . . . . 119
12.2 使用qplot( ) 作圖. . . . . . . . . . . 119
12.2.1 一個小例子. . . . . . . . . . . 119
12.2.2 修改圖形屬性. . . . . . . . . . . 121
12.2.3 繪制常見圖形. . . . . . . . . . . 123
12.2.4 分面. . . . . . . . . . . . 126
12.3 基本語法. . . . . . . . . . . . 127
12.3.1 數據和映射. . . . . . . . . . . 128
12.3.2 標尺. . . . . . . . . . . . 129
12.3.3 統計變換和幾何對象. . . . . . . . . 130
12.4 使用ggplot 作圖. . . . . . . . . . . 131
12.4.1 構建圖層. . . . . . . . . . . 131
12.4.2 映射函數. . . . . . . . . . . 133
12.4.3 幾何對象函數和統計變換函數. . . . . . . . 134
12.4.4 標尺函數. . . . . . . . . . . 136
12.4.5 分面函數和坐標系統函數. . . . . . . . . 139
12.4.6 圖形輸出. . . . . . . . . . . 140
第2 部分統計學基礎142
第13 章描述性統計143
13.1 數據類型. . . . . . . . . . . . 144
13.2 圖表. . . . . . . . . . . . . 144
iv
目錄目錄
13.2.1 頻數分布表. . . . . . . . . . . 144
13.2.2 直方圖. . . . . . . . . . . . 145
13.3 數據的位置. . . . . . . . . . . . 145
13.4 數據的離散度. . . . . . . . . . . . 148
第14 章隨機變量簡介152
14.1 概率與概率分布. . . . . . . . . . . 152
14.1.1 離散型隨機變量. . . . . . . . . . 152
14.1.2 連續型隨機變量. . . . . . . . . . 153
14.2 期望值與方差. . . . . . . . . . . . 154
14.3 二項分布. . . . . . . . . . . . 155
14.4 正態分布(Normal Distribution) . . . . . . . . 158
14.5 其他連續分布. . . . . . . . . . . . 160
14.5.1 卡方分布. . . . . . . . . . . 160
14.5.2 t 分布. . . . . . . . . . . . 161
14.5.3 F 分布. . . . . . . . . . . 162
14.6 變量的關系. . . . . . . . . . . . 163
14.6.1 聯合概率分布. . . . . . . . . . . 163
14.6.2 變量的獨立性. . . . . . . . . . . 164
14.6.3 變量的相關性. . . . . . . . . . . 164
14.6.4 上證綜指與深證綜指的相關性分析. . . . . . . 165
第15 章推斷統計169
15.1 參數估計. . . . . . . . . . . . 169
15.1.1 點估計. . . . . . . . . . . . 170
15.1.2 區間估計. . . . . . . . . . . 170
15.2 案例分析. . . . . . . . . . . . 172
15.3 假設檢驗. . . . . . . . . . . . 175
15.3.1 兩類錯誤. . . . . . . . . . . 176
15.3.2 顯著性水平與p 值. . . . . . . . . 176
15.3.3 確定小概率事件. . . . . . . . . . 177
15.4 t 檢驗. . . . . . . . . . . . . 177
15.4.1 單樣本t 檢驗. . . . . . . . . . . 178
15.4.2 獨立樣本t 檢驗. . . . . . . . . . 179
15.4.3 配對樣本t 統計量的構造. . . . . . . . . 180
v
目錄目錄
第16 章方差分析183
16.1 方差分析之思想. . . . . . . . . . . 183
16.2 方差分析之原理. . . . . . . . . . . 184
16.2.1 離差平方和. . . . . . . . . . . 185
16.2.2 自由度. . . . . . . . . . . . 186
16.2.3 顯著性檢驗. . . . . . . . . . . 187
16.3 方差分析之R 語言實現. . . . . . . . . . 188
16.3.1 單因素方差分析. . . . . . . . . . 188
16.3.2 多因素方差分析. . . . . . . . . . 189
16.3.3 析因方差分析. . . . . . . . . . . 191
第17 章回歸分析193
17.1 一元線性回歸模型. . . . . . . . . . . 193
17.1.1 一元線性回歸模型. . . . . . . . . 193
17.1.2 最小平方法. . . . . . . . . . . 194
17.2 模型擬合度. . . . . . . . . . . . 195
17.3 古典假設條件下^_、^ _ 的統計性質. . . . . . . . 195
17.4 顯著性檢驗. . . . . . . . . . . . 197
17.5 上證綜指與深證成指的回歸分析與R 語言. . . . . . . 197
17.5.1 R 語言擬合回歸函數. . . . . . . . . 198
17.5.2 R 語言回歸診斷函數. . . . . . . . . 199
17.6 多元線性回歸模型. . . . . . . . . . . 201
17.6.1 多元線性回歸模型. . . . . . . . . 202
17.7 多元線性回歸案例分析. . . . . . . . . . . 203
第3 部分金融基礎、投資組合與量化選股207
第18 章資產收益率和風險208
18.1 單期與多期簡單收益率. . . . . . . . . . . 209
18.1.1 單期簡單收益率. . . . . . . . . . 209
18.1.2 多期簡單收益率. . . . . . . . . . 209
18.1.3 R 函數計算簡單收益率. . . . . . . . . 212
18.1.4 單期與多期簡單收益率的關系. . . . . . . . 214
18.1.5 年化收益率. . . . . . . . . . . 216
18.1.6 考慮股利分紅的簡單收益率. . . . . . . . 218
18.2 連續復利收益率. . . . . . . . . . . 220
18.2.1 多期連續復利收益率. . . . . . . . . 223
18.2.2 單期與多期連續復利收益率的關系. . . . . . . 224
vi
目錄目錄
18.3 繪制收益圖. . . . . . . . . . . . 225
18.4 資產風險的來源. . . . . . . . . . . 226
18.4.1 市場風險. . . . . . . . . . . 226
18.4.2 利率風險. . . . . . . . . . . 227
18.4.3 匯率風險. . . . . . . . . . . 227
18.4.4 流動性風險. . . . . . . . . . . 227
18.4.5 信用風險. . . . . . . . . . . 228
18.4.6 通貨膨脹風險. . . . . . . . . . . 228
18.4.7 營運風險. . . . . . . . . . . 228
18.5 資產風險的測度. . . . . . . . . . . 228
18.5.1 方差. . . . . . . . . . . . 228
18.5.2 下行風險. . . . . . . . . . . 230
18.5.3 風險價值. . . . . . . . . . . 231
18.5.4 期望虧空. . . . . . . . . . . 233
18.5.5 最大回撤. . . . . . . . . . . 233
第19 章投資組合理論及其拓展239
19.1 投資組合的收益率與風險. . . . . . . . . 239
19.2 Markowitz 均值-方差模型. . . . . . . . . 243
19.3 Markowitz 模型之R 語言實現. . . . . . . . . 247
19.3.1 數據讀取與整理. . . . . . . . . . 247
19.4 Black-Litterman 模型. . . . . . . . . . . 252
第20 章資本資產定價模型260
20.1 資本資產定價模型的核心思想. . . . . . . . . 260
20.2 CAPM 模型的應用. . . . . . . . . . . 261
20.3 R 語言計算單資產CAPM 實例. . . . . . . . . 263
20.4 CAPM 模型的評價. . . . . . . . . . . 266
第21 章Fama-French 三因子模型269
21.1 Fama-French 三因子模型的基本思想. . . . . . . . 269
21.2 三因子模型之R 語言實現. . . . . . . . . 271
21.3 三因子模型的評價. . . . . . . . . . . 276
第4 部分時間序列基礎與配對交易278
第22 章時間序列基本概念279
22.1 認識時間序列. . . . . . . . . . . . 279
vii
目錄目錄
22.2 R 中的時間序列分析包. . . . . . . . . . . 280
22.3 時間序列數據處理函數. . . . . . . . . . . 283
22.4 選取特定日期的時間序列數據. . . . . . . . . 284
22.5 時間序列數據描述性統計. . . . . . . . . 286
第23 章時間序列的基本性質289
23.1 自相關性. . . . . . . . . . . . 289
23.1.1 自協方差. . . . . . . . . . . 290
23.1.2 自相關系數. . . . . . . . . . . 290
23.1.3 偏自相關系數. . . . . . . . . . . 290
23.1.4 acf( ) 函數與pacf( ) 函數. . . . . . . . . 291
23.1.5 上證綜指的收益率指數的自相關性判斷. . . . . . . 291
23.2 平穩性. . . . . . . . . . . . . 295
23.2.1 強平穩. . . . . . . . . . . . 295
23.2.2 弱平穩. . . . . . . . . . . . 295
23.2.3 強平穩與弱平穩的區別. . . . . . . . . 296
23.3 上證綜指的平穩性檢驗. . . . . . . . . . . 297
23.3.1 觀察時間序列圖. . . . . . . . . . 297
23.3.2 觀察序列的自相關圖和偏自相關圖. . . . . . . 298
23.3.3 單位根檢驗. . . . . . . . . . . 299
23.4 白噪聲. . . . . . . . . . . . . 304
23.4.1 白噪聲. . . . . . . . . . . . 304
23.4.2 白噪聲檢驗——Ljung-Box 檢驗. . . . . . . . 305
23.4.3 上證綜合指數的白噪聲檢驗. . . . . . . . 307
第24 章時間序列預測309
24.1 移動平均預測. . . . . . . . . . . . 309
24.1.1 簡單移動平均. . . . . . . . . . . 309
24.1.2 加權移動平均. . . . . . . . . . . 310
24.1.3 指數加權移動平均. . . . . . . . . 310
24.2 ARMA 模型預測. . . . . . . . . . . 310
24.2.1 自回歸模型. . . . . . . . . . . 311
24.2.2 移動平均模型. . . . . . . . . . . 313
24.3 自回歸移動平均模型. . . . . . . . . . . 314
24.4 ARMA 模型的建模過程. . . . . . . . . . 314
24.5 CPI 數據的ARMA 短期預測. . . . . . . . . 315
24.6 上證指數的平穩時間序列建模. . . . . . . . . 322
viii
目錄目錄
第25 章GARCH 模型327
25.1 資產收益率的波動率與ARCH 效應. . . . . . . . 327
25.2 ARCH 模型和GARCH 模型. . . . . . . . . 327
25.2.1 ARCH 模型. . . . . . . . . . . 327
25.2.2 GARCH 模型. . . . . . . . . . . 329
25.3 ARCH 效應檢驗. . . . . . . . . . . 330
25.4 GARCH 模型構建. . . . . . . . . . . 332
25.5 GARCH 模型之VaR 應用. . . . . . . . . 336
第26 章配對交易策略341
26.1 什么是配對交易? . . . . . . . . . . 341
26.2 配對交易的思想. . . . . . . . . . . 342
26.3 配對交易的步驟. . . . . . . . . . . 343
26.3.1 股票對的選擇. . . . . . . . . . . 343
26.3.2 配對交易策略的制定. . . . . . . . . 355
26.3.3 多空股票的倉位配比. . . . . . . . . 359
26.4 配對交易與R 語言. . . . . . . . . . . 360
26.4.1 PairTrading 包. . . . . . . . . . . 360
26.4.2 R 語言實測配對交易交易策略. . . . . . . . 365
第5 部分技術指標與量化投資377
第27 章K 線圖378
27.1 K 線圖簡介. . . . . . . . . . . . 378
27.2 R 繪制上證綜指K 線圖. . . . . . . . . . 380
27.3 R 捕捉K 線圖的形態. . . . . . . . . . . 384
27.3.1 R 語言捕捉“早晨之星” . . . . . . . . 384
27.3.2 R 語言捕捉“烏云蓋頂”形態. . . . . . . . 389
第28 章動量交易策略396
28.1 動量概念介紹. . . . . . . . . . . . 396
28.2 動量效應產生原因. . . . . . . . . . . 396
28.3 價格動量的計算公式. . . . . . . . . . . 397
28.3.1 作差法求動量值. . . . . . . . . . 397
28.3.2 作除法求動量值. . . . . . . . . . 399
28.4 R 中的動量相關函數. . . . . . . . . . . 400
28.4.1 momentum( ) 函數. . . . . . . . . 400
28.4.2 ROC( ) 函數. . . . . . . . . . . 401
ix
目錄目錄
28.5 萬科股票2015 年走勢及動量線. . . . . . . . . 402
28.6 動量交易策略的一般思路. . . . . . . . . 403
28.6.1 運用動量指標交易萬科股票. . . . . . . . 403
第29 章RSI 相對強弱指標410
29.1 RSI 基本概念. . . . . . . . . . . . 410
29.2 R 語言計算RSI 值. . . . . . . . . . . 410
29.3 TTR 包中的RSI( ) 函數. . . . . . . . . . 417
29.4 RSI 天數的差異. . . . . . . . . . . 418
29.5 RSI 指標判斷股票超買和超賣狀態. . . . . . . . 419
29.6 RSI 的“黃金交叉”與“死亡交叉” . . . . . . . 420
29.7 交通銀行股票RSI 指標交易實測. . . . . . . . . 421
29.7.1 RSI 捕捉交通銀行股票買賣點. . . . . . . . 422
29.7.2 RSI 交易策略執行及回測. . . . . . . . . 426
第30 章均線系統策略431
30.1 簡單移動平均. . . . . . . . . . . . 431
30.1.1 簡單移動平均數. . . . . . . . . . 431
30.1.2 簡單移動平均函數. . . . . . . . . 434
30.1.3 期數選擇. . . . . . . . . . . 435
30.2 加權移動平均. . . . . . . . . . . . 435
30.2.1 加權移動平均數. . . . . . . . . . 435
30.2.2 加權移動平均函數. . . . . . . . . 438
30.3 指數加權移動平均. . . . . . . . . . . 438
30.3.1 指數加權移動平均數. . . . . . . . . 438
30.3.2 指數加權移動平均函數. . . . . . . . . 441
30.4 常用平均方法的比較. . . . . . . . . . . 442
30.5 TTR 包中的平均函數. . . . . . . . . . . 442
30.6 中國銀行股價數據與均線分析. . . . . . . . . 443
30.7 均線時間跨度. . . . . . . . . . . . 447
30.8 中國銀行股票均線系統交易. . . . . . . . . 448
30.8.1 簡單移動平均線制定中國銀行股票的買賣點. . . . . 448
30.8.2 雙均線交叉捕捉中國銀行股票的買賣點. . . . . . . 452
30.9 異同移動平均線(MACD) . . . . . . . . 457
30.9.1 MACD 的求值過程. . . . . . . . . 457
30.9.2 TTR 包中的MACD( ) 函數. . . . . . . . 459
30.9.3 異同均線(MACD)捕捉中國銀行股票的買賣點. . . . . 460
30.10 多種均線指標綜合運用模擬實測. . . . . . . . . 463
x
目錄目錄
第31 章通道突破策略470
31.1 通道突破簡介. . . . . . . . . . . . 470
31.2 唐奇安通道(Donchian Channel) . . . . . . . . 470
31.2.1 唐奇安通道刻畫. . . . . . . . . . 470
31.2.2 R 語言捕捉唐奇安通道突破. . . . . . . . 474
31.3 布林帶(Bollinger Band)通道. . . . . . . . . 478
31.3.1 布林帶通道的計算方式. . . . . . . . . 479
31.3.2 通道突破BBands( ) 函數. . . . . . . . . 481
31.4 布林帶通道與市場風險. . . . . . . . . . . 483
31.5 通道突破交易策略的制定. . . . . . . . . 486
31.5.1 布林帶上下通道突破策略. . . . . . . . . 486
31.5.2 另一種布林帶通道突破策略. . . . . . . . 488
第32 章隨機指標(KDJ)交易策略491
32.1 什么是隨機指標(KDJ) . . . . . . . . . 491
32.2 隨機指標(KDJ)的原理. . . . . . . . . 491
32.3 KDJ 指標的計算公式. . . . . . . . . . . 492
32.3.1 未成熟隨機指標RSV . . . . . . . . 492
32.3.2 K、D 指標計算. . . . . . . . . . . 497
32.3.3 J 指標計算. . . . . . . . . . . 501
32.3.4 KDJ 指標簡要分析. . . . . . . . . 502
32.4 KDJ 指標的交易策略. . . . . . . . . . . 504
32.5 R 語言KDJ 指標交易實測. . . . . . . . . 504
32.5.1 KD 指標交易策略. . . . . . . . . 504
32.5.2 KDJ 指標交易策略. . . . . . . . . 508
32.5.3 K 線、D 線“金叉”與“死叉” . . . . . . . 510
第33 章量價關系分析516
33.1 量價關系概述. . . . . . . . . . . . 516
33.2 量價關系分析. . . . . . . . . . . . 516
33.2.1 價漲量增. . . . . . . . . . . 516
33.2.2 價漲量平. . . . . . . . . . . 518
33.2.3 價漲量縮. . . . . . . . . . . 519
33.2.4 價平量增. . . . . . . . . . . 520
33.2.5 價平量縮. . . . . . . . . . . 520
33.2.6 價跌量增. . . . . . . . . . . 520
33.2.7 價跌量平. . . . . . . . . . . 521
33.2.8 價跌量縮. . . . . . . . . . . 521
xi
目錄目錄
33.3 不同價格段位的成交量與R 語言. . . . . . . . . 522
33.4 成交量與均線思想結合制定交易策略. . . . . . . . 524
第34 章OBV 指標交易策略532
34.1 OBV 指標概念. . . . . . . . . . . 532
34.2 OBV 指標計算方法. . . . . . . . . . . 532
34.3 OBV 指標的理論依據. . . . . . . . . . . 536
34.4 OBV 指標的交易策略制定. . . . . . . . . 536
34.5 OBV 指標交易策略的R 語言實測. . . . . . . . 536
34.6 OBV 指標的應用原則. . . . . . . . . . . 540__
序: