【量化投资】R语言量化投资交易_R量化实战技能分享

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       R做量化投资到底有哪些优势呢？最主要的一点，就是R语言有很多第三方包的支持。通常编程语言的设计，都是为了解决软件开发和程序实现的问题。但R语言在开始时，就被设计为主要解决数据的问题。量化投资就是对数据进行各种数据处理、数据分析，从而找到数据的规律。所以，有很多从事量化投资的人，把R语言用来构建量化交易的模型，进行回测，风险管理等，最后把研究成果开源并贡献给R语言的社区，为后面的人提供了非常大的帮助。

　　R语言在量化投资领域，已经有很多年的积累，很多的算法已经成型。从投资研究到交易分析，再到风险管理，有着完整的体系结构。我们同样可以沿着前人走出来的路，快速学习，快速搭建出量化投资的系统来。对于有IT但背景缺乏金融知识的人来说，有很多的部分知识上手比较困难，同时看不太懂各种统计指标，对学习造成了很大的阻力。这其实是你深入到具体地某个行业后，都会面临的问题。行业知识和数学知识才是最难的，只有突破了，你才能打开认知新领域的方法。

R语言量化投资交易
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。
时间：2017年9月2-3, 9-10日 (四天)
安排：上午9:00-12:00；下午1:30-4:30；答疑4:30-5:00
地点：上海市南京东路附近培训教室
学费：4500元 / 3600元 (仅限全日制在读本科生及硕士研究生优惠价)；食宿自理
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。
我要报名

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

报名流程：

1：点击“我要报名”，网上填写信息提交；
2：给予反馈，确认报名信息；
3：网上订单缴费；
4：开课前一周发送课程电子版讲义，软件准备及交通住宿指南。

联系方式：

魏老师

QQ：1143703950

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投资不是赌博，是一种理性的分析方式。
本课程介绍基本面分析与技术分析两个截然不同, 却又相辅相成的理性思考方式, 让投资人能条理分明地分析投资时机：
--在基本面分析上, 课从不同角度思考证券价格的长期走势: 如何通过偿债能力和现金流量指标评估公司经营风险及持续经营能力，理解营运能力能够清楚公司营运资产的效率与效益，重要的是利用盈利指标分析公司的资金或资本增值能力。
--此外，也藉由各种技术分析手段, 探讨在巿场横盘整理, 上升或下降趋势, 或翻转时的操作策略。
课程贯穿以现代金融, 统计理论, R语言建立的模型, 据以分析数据, 并验证事先设定好的交易逻辑, 有效地管理资金, 让学员能够在短时间内以科学方法”小心求证”诸多主观交易者的”大胆假设”, 在风险市场中实现长期稳定的获利。

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