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企业版试用学习路径描述
量化分析师 在 R 中
使用 R 成为量化分析师
通过掌握使用 R 评估资产价格、平衡风险并发掘交易机会的技能,开启您的量化金融职业生涯。在本学习路径中,您将学习如何处理时间序列数据、构建预测模型、分析投资组合并管理风险。 通过真实金融数据进行的实操练习,确保你已准备好在工作中应用所学技能。掌握量化分析师工具箱
掌握量化分析师使用的核心技术,包括使用 zoo、xts 和 lubridate 等包清理、处理和可视化时间序列数据。 你还将探索用于预测的 ARIMA 和指数平滑模型、投资组合优化策略、使用逻辑回归进行的信用风险评估,以及用于市场风险量化的风险价值模型。使用 R 解决现实中的金融挑战
将你的技能应用于反映量化分析师日常工作的项目:- 评估债券价格并防范利率变化
- 优化资产配置以平衡风险和回报
- 构建并回测基于信号的交易策略
- 估算信贷违约的可能性,用于贷款决策
- 分析风险因子收益并估算风险价值
为什么选择 R 进行量化金融?由于其强大的数据处理工具、先进的时间序列建模能力以及活跃的金融专家社区,R 已成为量化金融领域的首选编程语言。 其开源特性确保可获取最新技术,而 quantmod 和 PerformanceAnalytics 等包则为金融分析提供了强大的框架。
使用 R 技能提升你的量化金融职业生涯
完成此学习路径后,你将具备以下技能和信心:- 追求量化分析师、风险管理和交易策略岗位
- 做出数据驱动的财务决策,以优化投资组合
- 使用 R 这一通用语言与其他分析师协作
- 通过前沿建模技术保持领先优势
先决条件
此学习路径无先决条件Course
Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
Course
Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.
Course
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
Course
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
Course
Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.
Course
Become an expert in fitting ARIMA (autoregressive integrated moving average) models to time series data using R.
Course
Strengthen your knowledge of the topics covered in Manipulating Time Series in R using real case study data.
Course
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
Course
Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.
Course
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Course
Advance you R finance skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
Course
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
Course
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
Course
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
Course
This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.
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