量化投资：以R语言为工具

将R语言和量化投资结合，讲述如何在R语言中构建量化投资策略。 

主要讲解量化投资的思想和策略，并借助R语言进行实战。由三部分组成：
首先，对R编程语言的介绍，通过学习，读者可以迅速掌握用R语言处理数据的方法，灵活运用R语言解决实际金融问题；其次，向读者介绍量化投资的理论知识，主要讲解量化投资所需的数量基础与量化投资的类型等方面；*后，将以上两部分内容结合起来，讲述如何在R语言中构建量化投资策略。

蔡立耑（Terry Tsai），美国伊利诺伊大学金融硕士，华盛顿大学经济学硕士、博士，厦门大学王亚南经济研究院金融学教师，带领博士生与硕士生从事投资决策、金融衍生品、风险分析、交易策略等领域的研究，目前执导多项金融大数据研究项目，涉及量化投资、统计套利等。

序

过去十年，一股“量化投资”的热潮在中国悄然掀起。到了最近这一两年，读者不难发现，投资人对量化的关注到达了前所未有的地步。业界到处寻找量化团队，各种量化基金如雨后春笋般出现，学校里也开始举办一场又一场的量化讲座、研讨会等。量化投资可以说一时蔚为风行，产官学共襄盛举。

这么受人瞩目的议题，到底它的含义是什么呢? 为了了解量化投资这个概念，我们先回顾一下投资分析与决策过程。在投资分析与实战中，虽然个中滋味如人饮水，个中细节一言难尽，但“投资”大致上会有如下几个阶段：首先，投资人利用各种工具与分析方法，建构模型（系统）来验证买卖标的、时点、价位等的有效性。第二阶段则筛选经过分析与验证得到的结论，实际应用于交易。一个严谨的投资人，通常还会有第三阶段，即在实际投资的过程中，不断地修正与完善自已的模型（系统）。

在资讯工具不发达的年代，这些过程往往以质化为主。例如，基金经理人会研究上巿公司财务报表，拜访公司高层，以经验判断技术指标的趋势与形态，做出投资的买卖决策。这种做法带有很大的主观性，因此又被称为“主观交易”。主观交易的流弊，在于决策基础源于“大胆假设”而缺乏科学方法“小心求证“的过程。更有甚者，行为金融学指出，投资人的行为往往易受各种心理认知谬误的影响而伤害投资绩效。除此之外，在瞬息万变的金融巿场中，主观交易者若要处变不惊地坚守操作纪律，同时眼明手快地捕捉稍纵即逝的机会，也常有“力不从心”之叹。相较于主观交易所遭遇的问题，量化投资则在上述投资的各个阶段，利用数学、统计、计算机等分析工具来建立模型，据以客观地分析数据，按事先设定好的投资逻辑来进行投资决策，在理想状况下自动化执行下单。正因如此，量化投资拥有可验证性、纪律性与即时性等许多主观交易不可企及的优势。若再善用计算机技术，量化交易者可以处理的信息量更让主观交易者难以望其项背。如此说来，采用量化技术岂非在投资上立于不败之地？

读者只要稍加思考即可发现，量化投资的模型很容易因建模者的能力不同而良莠不齐。此外，绝大多数模型的核心思想在于“以史为鉴”；在对历史数据依赖度高的前提下，一旦遇到新兴的金融巿场或历史上不曾出现的事件，量化投资者也只能徒呼负负。既然主观交易有诸多限制，量化交易看来又并非万能，那么，对投资绩效念兹在兹的投资者，究竟该何去何从呢？我们要提醒读者的是，编程语言、统计、金融、技术指标等量化投资常用的知识，只是工具！它们就像武侠小说中的宝剑与武功秘籍，固然重要，却不是笑傲江湖的保证。“宝剑锋从磨砺出”，只有勤练武艺，在实战中积累经验，才能审时度势，百战不殆。

本书旨在对量化投资作广泛与初步的介绍，希望能引领读者进入这个引人入胜的学术与实务领域。囿于笔者的学养见识，书中内容或有疏漏谬误之处，尚祈先进专家能不吝指正。最后，谨以此书表达对热血投资大众的献曝之忱。

若读者需要书中的习题解答、代码、数据、勘误补充、及量化相关资讯，可寄邮件至service@jadebol.com索取，来信请在邮件标题写明书名：量化投资：以R 语言为工具。