第 14 周
tidyquant & Friends
讲义
作业
前面我们介绍了 R 语言编程的基础知识(主要围绕 tidyverse 核心 R 包展开),课程终于进入量化金融领域!在本讲中,我们将围绕量化金融的核心概念与技能(如金融数据获取、数据清洗、构建投资组合以及绩效评估等)展开,侧重介绍在 tidyverse(tidyverts)中与量化金融分析流程直接相关的若干 R 包。
本讲主要涵盖以下几方面的内容:
- tidyquant 包(Tidy Quantitative Financial Analysis)
- 数据导入:
tq_get()
- 数据转换:
tq_transmute()
/tq_transmute_xy()
/tq_portfolio()
- 绩效分析:
tq_performance()
- 数据导入:
- tsibble 包(Tidy Temporal Data Frames and Tools)
as_tsibble()
强制转化为tbl_tsfilter_index()
选取时间子集index_by()
+summarise()
修改时间粒度*_gaps()
检查、处理时间缺口
- slider 包(Sliding Window Functions)
slide()
slide_index()
slide_period()
hop()
- 案例:上证50成分股
1. 课前准备
由于本讲的内容在 📖 R for Data Science, 2e 一书中基本未涉及,在此不布置课前准备任务。
2. 课堂讲义
3. 随堂练习
⌨️ [未安排随堂练习时间]
4. 课后作业
✍️ 课后作业