Recenzii ale cititorilor
În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 2 voturi.
Titlul original:
Practical Quantitative Finance with R: Solving Real-World Problems with R for Quant Analysts and Individual Traders
Conținutul cărții:
Cartea "Practical Quantitative Finance with R - Solving Real-World Problems with R for Quant Analysts and Individual Traders" oferă o explicație completă a programării R în finanțele cantitative. Ea demonstrează cum să se realizeze prototipuri de modele cuantice și strategii de tranzacționare backtest. Acordă o atenție deosebită creării de aplicații de afaceri și biblioteci R reutilizabile care pot fi utilizate direct pentru a rezolva probleme din lumea reală în finanțele cantitative. Cartea conține:
A) Prezentare generală a programării R, a funcțiilor definite de utilizator și a pachetelor R, care este necesară pentru a crea aplicații financiare.
B) Abordări pas cu pas pentru a crea o varietate de grafice 2D/3D, grafice de acțiuni și indicatori tehnici cu R de bază și pachete R personalizate.
C) Introducere în recuperarea gratuită a datelor de piață din surse de date online utilizând R. Aceste date de piață includ date EOD, intraday în timp real, date privind rata dobânzii, cursul de schimb valutar și lanțul de opțiuni.
D) Proceduri detaliate de stabilire a prețului opțiunilor pe acțiuni și al instrumentelor cu venit fix, inclusiv opțiuni europene/americane/bariere, obligațiuni și CDS, precum și subiecte conexe precum fluxurile de numerar, structurile termenelor, curbele de randament, factorii de actualizare și obligațiunile cu cupon zero.
E) Introducere în analiza liniară, analiza seriilor de timp și învățarea automată în finanțe, care acoperă regresia liniară, PCA, ARIMA, GARCH, KNN, random forest, SVM și rețele neuronale.
F) Descrieri aprofundate ale dezvoltării strategiilor de tranzacționare și backtesting, inclusiv strategii pentru tranzacționarea unei singure acțiuni, tranzacționarea perechilor de acțiuni și tranzacționarea pentru portofolii cu mai multe active.
G) Introducere în optimizarea portofoliilor pe baza metodelor mean-variance și mean-CVaR.
