金融时间序列预测(基于R语言的应用实践)
￥29.00定价
作者： 王乐，金珏，王水
出版时间：2014年9月
出版社：中国时代经济出版社
- 中国时代经济出版社
- 9787511903884
- 172877
- 2014年9月
- 未分类
- 未分类
- F830-39
内容简介
金融时间序列的分析和预测是经济决策的重要参考依据。由王乐、金珏、王水著的《金融时间序列预测(基于R语言的应用实践)》以R语言计算环境为平台，从金融时间序列分析和预测的应用实践出发，以真实的金融数据(股票、原油、期货等)为背景，对相关的R语言时间序列表示的语法、数据结构、可视化方法、简单预测、回归预测、季节和趋势分解、指数平滑方法、自回归移动平均方法等应用做了简明易懂的实例式讲述。其中，多数项目案例可以在数据分析实践中直接套用；书末还介绍了R的量化投资计算，可直接应用于投资实践。
本书可为相关领域的工作人员和学者等提供R金融预测和量化投资方面的应用参考，也可为本科高年级或研究生研习使用。阅读本书不需要特殊的数学或编程知识背景。
本书可为相关领域的工作人员和学者等提供R金融预测和量化投资方面的应用参考，也可为本科高年级或研究生研习使用。阅读本书不需要特殊的数学或编程知识背景。
目录
第1章 R语言的闪电入门
1.1 R简介
1.2 安装和配置R计算环境
1.3 十分钟的闪电教程
1.4 五分钟写两个R程序
1.5 R大生境中的SOS
第2章 金融时间序列的R表示
2.1 时间序列数据的读入
2.2 列表(list)
2.3 数据框：“列”的“列表”
2.4 矩阵(matrix)
2.5 时间序列数据类型ts
第3章 市场分析的基本方法
3.1 读取在线股票数据
3.2 时间序列的分解
3.3 相关性分析
第4章 股市的简单预测方法
4.1 预测：能做到吗?
4.2 均值预测
4.3 单纯预测
4.4 预处理变换
4.5 衡量预测准确度
4.6 残差分析
第5章 线性回归预测
5.1 线性回归
5.2 模型评价
5.3 R2指标
5.4 线性回归预测
5.5 拟合综述解释
5.6 虚假的回归?
第6章 多元回归预测
6.1 多元线性回归的基本概念
6.2 残差分析
6.3 非线性回归
6.4 回归什么?预测什么?
第7章 季节和趋势：时间序列的分解
7.1 序列分解的经典思路回顾
7.2 ts数据类型
7.3 移动平均方法
7.4 经典分解法
7.5 STL分解法
7.6 序列分解预测
第8章 指数平滑方法：原油价格预测
8.1 简单指数平滑
8.2 Holt线性趋势方法
8.3 阻尼趋势方法
8.4 Holt—winters季节方法
8.5 指数平滑组合模型
第9章 自回归移动平均
9.1 平稳性和差分
9.2 回移算符
9.3 自回归模型
9.4 移动平均模型
9.5 非季节性ARIMA模型
9.6 ARIMA模型预测的一般步骤
9.7 季节性ARIMA
9.8 时间序列预测小结
第10章 R量化投资初步
10.1 回测
10.2 quantmod包
10.3 技术指标
10.4 TTR包
10.5 量化策略回测
1.1 R简介
1.2 安装和配置R计算环境
1.3 十分钟的闪电教程
1.4 五分钟写两个R程序
1.5 R大生境中的SOS
第2章 金融时间序列的R表示
2.1 时间序列数据的读入
2.2 列表(list)
2.3 数据框：“列”的“列表”
2.4 矩阵(matrix)
2.5 时间序列数据类型ts
第3章 市场分析的基本方法
3.1 读取在线股票数据
3.2 时间序列的分解
3.3 相关性分析
第4章 股市的简单预测方法
4.1 预测：能做到吗?
4.2 均值预测
4.3 单纯预测
4.4 预处理变换
4.5 衡量预测准确度
4.6 残差分析
第5章 线性回归预测
5.1 线性回归
5.2 模型评价
5.3 R2指标
5.4 线性回归预测
5.5 拟合综述解释
5.6 虚假的回归?
第6章 多元回归预测
6.1 多元线性回归的基本概念
6.2 残差分析
6.3 非线性回归
6.4 回归什么?预测什么?
第7章 季节和趋势：时间序列的分解
7.1 序列分解的经典思路回顾
7.2 ts数据类型
7.3 移动平均方法
7.4 经典分解法
7.5 STL分解法
7.6 序列分解预测
第8章 指数平滑方法：原油价格预测
8.1 简单指数平滑
8.2 Holt线性趋势方法
8.3 阻尼趋势方法
8.4 Holt—winters季节方法
8.5 指数平滑组合模型
第9章 自回归移动平均
9.1 平稳性和差分
9.2 回移算符
9.3 自回归模型
9.4 移动平均模型
9.5 非季节性ARIMA模型
9.6 ARIMA模型预测的一般步骤
9.7 季节性ARIMA
9.8 时间序列预测小结
第10章 R量化投资初步
10.1 回测
10.2 quantmod包
10.3 技术指标
10.4 TTR包
10.5 量化策略回测
