R语言在金融大数据分析中的应用与量化交易工具

"《R在金融数据分析中的应用》是一篇由吴牧恩教授撰写的文章，针对东吴大学数学系的研究，重点探讨了如何利用R语言进行金融数据分析。文章强调了金融交易数据的规模，特别是Tickdata（高频交易数据），这些数据具有实时性、低延迟，且包含了历史走势记录，如秒、分、时、日、周、月的金融行情以及券商数据库等详细信息。作者指出，对于投资者或策略开发者来说，他们可能面临的挑战包括策略测试的损益评估、软件成本和编程技能的限制。 文章提到了Quantitative analysis packages hierarchy，其中特别推荐了强大的R语言Finance套件，如quantmod，这个套件可以方便地从Yahoo Finance下载股票价格，如苹果公司的股价，并导入xts、zoo和TTR等包进行数据处理。数据获取通常来自报价源，例如周K线和月K线，这些数据格式可以用于构建技术分析指标，如布林通道、移动平均线（如20日和60日均线）、相对强弱指数（RSI）、指数平滑异同移动平均线（MACD）和抛物线型的SAR（停损点反转指标）。 在交易策略的研发过程中，作者举例了一个基于均线的简单策略：当20日均线大于60日均线时买入（满仓操作），反之则保持空仓。然而，实际的交易策略往往更复杂，需要包括策略的架构（Setup）、触发信号（Trigger）和跟进（Follow-through）等步骤。 《R在金融数据分析之应用》展示了R语言在金融领域中的实用性和灵活性，帮助读者克服数据处理和策略验证的难题，通过R工具进行高效、低成本的金融数据分析。"