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內容簡介： 近幾年來，「量化投資」的熱潮在各地悄然掀起。量化投資在投資的各個階段，利用數學、統計、計算機等分析工具來建立模型，進而客觀地分析資料，並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，因此擁有可驗證性、紀律性與即時性等許多主觀交易不可企及的優勢。若再善用電腦技術，量化交易者可以處理的資訊量更讓主觀交易者難以望其項背。本書旨在對量化投資作廣泛與初步的介紹，並佐以R語言實作，希冀讀者能藉此書對資訊科技與金融結合應用，略窺一斑。 本書特色： 介紹描述性統計、隨機變數、推斷統計、變異數分析、迴歸分析等統計學基礎。 說明資產收益率及風險、投資組合理論、資本資產定價模型、三因子模型等金融理論基礎。 認識時間序列的基本性質、預測、GARCH模型、配對交易策略。 解說投資相關的K線圖、動量交易策略、RSI相對強弱指標、均線系統策略。 關於作者： 蔡立耑（TerryTsai） 出生於台灣，美國伊利諾伊大學金融碩士，華盛頓大學經濟學博士。曾任金融學教師，帶領博士生與碩士生從事投資決策、金融衍生品、風險分析、交易策略等領域的研究，目前在許多企業擔任顧問，執導多項金融大數據研究專案，涉及量化投資、統計套利、金融AI等領域。 目錄： 第1部分熟悉R語言 第1章R的簡介與安裝 第2章R使用入門 第3章R套件簡介 第4章RStudio使用 第5章R語言資料類型 第6章R語言資料結構 第7章資料匯入和匯出 第8章資料編輯 第9章資料整合 第10章R語言程式設計 第11章R語言繪圖基礎 第12章繪圖系統ggplot2 第2部分統計學基礎 第13章描述性統計 第14章隨機變數簡介 第15章推斷統計 第16章變異數分析 第17章迴歸分析 第3部分金融基礎、投資組合與量化選股 第18章資產收益率和風險 第19章投資組合理論及其應用 第20章資本資產定價模型 第21章Fama-French三因子模型 第4部分時間序列基礎與配對交易 第22章時間序列基本概念 第23章時間序列的基本性質 第24章時間序列預測 第25章GARCH模型 第26章配對交易策略 第5部分技術指標與量化投資 第27章K線圖 第28章動量交易策略 第29章RSI相對強弱指標 第30章均線系統策略 第31章通道突破策略 第32章隨機指標（KDJ）交易策略 第33章量價關係分析 第34章OBV指標交易策略

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