量化金融与金融编程
L01 开课啦 📅

曾永艺
厦门大学管理学院
2022-09-16
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📚

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📚

课程简介
- 量化金融与金融编程 📈
- 学好这门课的正确方式 🎯
- 谁该选这门课？🙋

RStudio 概览

😱 🆘 🤩

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1. 课程简介3 / 31

4 / 31

Q：考上好大学学 IT 是不是当今中国穷人家孩子晋级中产唯一的出路？

4 / 31

Q：考上好大学学 IT 是不是当今中国穷人家孩子晋级中产唯一的出路？

A：对，就4条路：写代码；搞金融；在代码圈搞金融；在金融圈写代码

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😍 {{清华大学计算机与金融双学士学位}}

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😍 {{清华大学计算机与金融双学士学位}}

{{“状元收割神器”}} 😱

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1 量化金融 与 金融编程Paul Wilmott著，郑振龙 等译，机械工业出版社，2015年

/ 31

1.1 量化金融与金融编程

Paul Wilmott著，郑振龙等译，机械工业出版社，2015年

83章，1200+页！
- 第一部分数理与金融基础、衍生品基本理论、风险与收益
- 第二部分奇异合约及路径依赖
- 第三部分固定收益的建模和衍生品
- 第四部分信用风险
- 第五部分进阶主题

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1.1 量化金融与金融编程

Paul Wilmott著，郑振龙等译，机械工业出版社，2015年

83章，1200+页！
- 第一部分数理与金融基础、衍生品基本理论、风险与收益
- 第二部分奇异合约及路径依赖
- 第三部分固定收益的建模和衍生品
- 第四部分信用风险
- 第五部分进阶主题

🚀 🚪

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1.1 量化金融 与 金融编程 R 语言编程7 / 31

1.1 量化金融与金融编程 R 语言编程

"free software environment for ..."
"... statistical computing and graphics"

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1.1 量化金融与金融编程 R 语言编程

"free software environment for ..."
"... statistical computing and graphics"

支持 Windows、MacOS、Unix 等众多主流操作系统
功能强大，“几乎”应有尽有
- {{CRAN}} 上现有 18648 个扩展 R 包！
- {{github}} 上也托管着大量的 R 包
学习曲线适中
良好的编程社区支持
免费、开源！

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1.2 学好这门课的正确方式10 / 31

1.2 学好这门课的正确方式

🤔

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1.2 学好这门课的正确方式

☑ 掌握科学的workflow，提升效率

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1.2 学好这门课的正确方式12 / 31

1.2 学好这门课的正确方式

☑ Start with `tidyverse`

☑ {{R Markdown}} | {{Quarto}}

将（、 ...）代码（及其动态计算结果，如图表等）和文字汇编成文档，并可转化为多种格式的输出
-> efficient and reproducible research

☑ Stay in

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1.2 学好这门课的正确方式13 / 31

1.2 学好这门课的正确方式☑ task导向，掌握核心  📦13 / 31

1.2 学好这门课的正确方式

☑ task导向，掌握核心 📦

专题任务
- 数据搜集-整理-可视化
- 投资组合优化
- 资产定价模型
- 衍生品定价
- 量化交易策略
- 实证研究文献复刻 ...

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1.2 学好这门课的正确方式

☑ task导向，掌握核心 📦

专题任务
- 数据搜集-整理-可视化
- 投资组合优化
- 资产定价模型
- 衍生品定价
- 量化交易策略
- 实证研究文献复刻 ...

{{CRAN Task views}}
- Econometrics
- Finance
- TimeSeries
- Optimization
- MachineLearning
- Graphics
- ReproducibleResearch ...

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1.2 学好这门课的正确方式

☑ practice makes perfect! 🏋 ➡️ 💯!

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

——陆游·冬夜读书示子律

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1.2 学好这门课的正确方式

☑ practice makes perfect! 🏋 ➡️ 💯!

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

——陆游·冬夜读书示子律

课上 2 学时/周
- 我：围绕工作流程讲解核心 R 包
- 同学：听讲 + 练习 + 反馈
课后 4 小时/周起
- 同学：课前预习 + 课后作业
- 我：（在线）答疑解惑

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1.2 学好这门课的正确方式

☑ practice makes perfect! 🏋 ➡️ 💯!

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

——陆游·冬夜读书示子律

课上 2 学时/周
- 我：围绕工作流程讲解核心 R 包
- 同学：听讲 + 练习 + 反馈
课后 4 小时/周起
- 同学：课前预习 + 课后作业
- 我：（在线）答疑解惑

课程的成绩构成：
- 考勤+课堂参与：10%
- 个人作业/随堂小测：50%
- 小组研究项目：40% ^*

* 每个小组 ~ 4 名同学

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1.3 谁该选这门课？15 / 31

1.3 谁该选这门课？

☑ 想继续读研深造的同学

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1.3 谁该选这门课？

☑ 想继续读研深造的同学

☑ 毕业后想和金融（🤑）、数据打交道的同学

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1.3 谁该选这门课？

☑ 想继续读研深造的同学

☑ 毕业后想和金融（🤑）、数据打交道的同学

☑ 想更好理解金工、固收、金融数学、风险管理等专业课程的同学

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1.3 谁该选这门课？

☑ 想继续读研深造的同学

☑ 毕业后想和金融（🤑）、数据打交道的同学

☑ 想更好理解金工、固收、金融数学、风险管理等专业课程的同学

☑ 希望能学习并掌握酷炫好玩新工具和新“姿势”的同学

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1.3 谁该选这门课？

☑ 想继续读研深造的同学

☑ 毕业后想和金融（🤑）、数据打交道的同学

☑ 想更好理解金工、固收、金融数学、风险管理等专业课程的同学

☑ 希望能学习并掌握酷炫好玩新工具和新“姿势”的同学

☑ 其他 ……

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2. RStudio 概览< R 语言的赋能工具！>16 / 31

>> RStudio 为 R 赋能 {{rstudio-IDE-cheatsheet}} {{本地pdf版本}}

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>> RStudio 快捷键

- Search command history          Ctrl+↑
- Interrupt current command       Esc
- Clear console                   Ctrl+L
- Restart R Session               Ctrl+Shift+F10
- Run current line/selection      Ctrl+Enter
- Attempt completion              Tab or Ctrl+Space
- Insert <-                       Alt+-
- Insert %>%                      Ctrl+Shift+M
- (Un)Comment lines               Ctrl+Shift+C
- Knit document (knitr)           Ctrl+Shift+K
- Insert chunk                    Ctrl+Alt+I
- Run the current chunk           Ctrl+Alt+C
- Search shortcuts                Ctrl+Shift+P
- Keyboard shortcuts help         Alt+Shift+K

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>> RStudio's

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3. SOS

(getting help)

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>> help()help(topic, package = NULL, lib.loc = NULL,
     verbose = getOption("verbose"),
     try.all.packages = getOption("help.try.all.packages"),
     help_type = getOption("help_type"))

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>> help()help(topic, package = NULL, lib.loc = NULL,
     verbose = getOption("verbose"),
     try.all.packages = getOption("help.try.all.packages"),
     help_type = getOption("help_type"))

help(mean)   # ?mean
help("for")  # ?"for"
help(files)  # ?files
help(package = "fs")  # package?fs
#-----------------------------------
example(topic, package = NULL, 
        lib.loc = NULL, ...)
vignette(topic, package = NULL, 
         lib.loc = NULL, 
         all = TRUE)
browseVignettes(package = NULL, 
                lib.loc = NULL, 
                all = TRUE)

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>> `help()`

help(topic, package = NULL, lib.loc = NULL,
     verbose = getOption("verbose"),
     try.all.packages = getOption("help.try.all.packages"),
     help_type = getOption("help_type"))

help(mean)   # ?mean
help("for")  # ?"for"
help(files)  # ?files
help(package = "fs")  # package?fs
#-----------------------------------
example(topic, package = NULL, 
        lib.loc = NULL, ...)
vignette(topic, package = NULL, 
         lib.loc = NULL, 
         all = TRUE)
browseVignettes(package = NULL, 
                lib.loc = NULL, 
                all = TRUE)

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>> help.search() & RSiteSearch()help.search(pattern, fields = c("alias", "concept", "title"),
            apropos, keyword, whatis, ignore.case = TRUE,
            package = NULL, lib.loc = NULL,
            help.db = getOption("help.db"),
            verbose = getOption("verbose"), rebuild = FALSE,
            agrep = NULL, use_UTF8 = FALSE,
            types = getOption("help.search.types"))

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>> help.search() & RSiteSearch()help.search(pattern, fields = c("alias", "concept", "title"),
            apropos, keyword, whatis, ignore.case = TRUE,
            package = NULL, lib.loc = NULL,
            help.db = getOption("help.db"),
            verbose = getOption("verbose"), rebuild = FALSE,
            agrep = NULL, use_UTF8 = FALSE,
            types = getOption("help.search.types"))

# Search for key words or phrases in help pages, vignettes or task views, 
# using the search engine at http://search.r-project.org and view them 
# in a web browser.
RSiteSearch(string,
            restrict = c("functions", "descriptions", "news", "Rfunctions",
                         "Rmanuals", "READMEs", "views", "vignettes"),
            format,
            sortby = c("score", "date:late", "date:early", "subject",
                       "subject:descending", "size", "size:descending"),
            matchesPerPage = 20, 
            words = c("all", "any"))

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>> sos::findFn() & packagefinder::fp()# Search Contributed R Packages, Sort by Package
# install.packages("sos")
help(package = "sos")
sos::findFn(string, maxPages = 100, sortby = NULL, verbose = 1, ...)
## ???string(maxPages)
# Returns a data.frame from RSiteSearch(string, "functions") which can be 
# sorted and subsetted by user specifications and viewed in an HTML table.

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>> sos::findFn() & packagefinder::fp()# Search Contributed R Packages, Sort by Package
# install.packages("sos")
help(package = "sos")
sos::findFn(string, maxPages = 100, sortby = NULL, verbose = 1, ...)
## ???string(maxPages)
# Returns a data.frame from RSiteSearch(string, "functions") which can be 
# sorted and subsetted by user specifications and viewed in an HTML table.

# Comfortable Search for R Packages on CRAN
# remotes::install_github("jsugarelli/packagefinder")
help(package = "packagefinder")

findPackage(keywords = NULL, query = NULL, mode = "or",
            case.sensitive = FALSE, always.sensitive = NULL,
            weights = c(2, 2, 1, 2), display = "viewer",
            results.longdesc = FALSE, limit.results = 15,
            silent = FALSE, index = NULL,
            advanced.ranking = TRUE, return.df = FALSE,
            clipboard = FALSE)

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>> {{CRAN Task views}}# install.packages("ctv")
ctv::available.views(repos = "https://cran.r-project.org")[[14]]

#> CRAN Task View
#> --------------
#> Name:       Finance
#> Topic:      Empirical Finance
#> Maintainer: Dirk Eddelbuettel
#> Contact:    Dirk.Eddelbuettel@R-project.org
#> Version:    2022-08-26
#> Repository: https://cran.r-project.org
#> Source:     https://github.com/cran-task-views/Finance/
#> Packages:   actuar, AmericanCallOpt, AssetCorr, backtest, bayesGARCH,
#>             BCC1997, BenfordTests, betategarch, bidask, bizdays,
#>             BLModel, bmgarch, bondAnalyst, BurStFin, BurStMisc,
#>             CADFtest, car, ChainLadder, copula, copulaData, credule,
#>             crseEventStudy, cvar, data.table, derivmkts, dlm,
#>             DOSPortfolio, Dowd, DriftBurstHypothesis, dse, DtD, dyn,
#>             dynlm, ESG, etrm, factorstochvol, fame, fAssets*,
#>             FatTailsR, fBasics*, fBonds*, fCopulae*, fExtremes*,
#>             FFdownload, fGarch*, fImport*, FinancialMath, FinAsym,
#>             finreportr, fixedincome, fmdates, fMultivar*,
#>             fNonlinear*, forecast, fPortfolio*, fracdiff, FRAPO,
#>             fRegression*, frenchdata, fTrading*, GARCHSK, garchx,
#>             GCPM, gets, GetTDData, ghyp, gmm, gogarch, greeks, GUIDE,
#>             HDShOP, highfrequency, IBrokers, ichimoku, InfoTrad,
#>             lgarch, lifecontingencies, lmForc, lmtest, longmemo,
#>             LSMonteCarlo, LSMRealOptions, markovchain, MarkowitzR,
#>             matchingMarkets, monobin, MSGARCH, mvtnorm,
#>             NetworkRiskMeasures, NFCP, nlme, NMOF, nvmix,
#>             obAnalytics, OptHedging, OptionPricing, pa, parma, pbo,
#>             PeerPerformance, PerformanceAnalytics*,
#>             PortfolioEffectHFT, PortfolioOptim, PortRisk, qrmdata,
#>             qrmtools, quantmod, ragtop, Rblpapi, Rcmdr,
#>             RcppQuantuccia, reinsureR, restimizeapi, Risk,
#>             riskParityPortfolio, RiskPortfolios, riskSimul, RM2006,
#>             rmgarch, RND, RQuantLib, RTL, rugarch*, sandwich, sde,
#>             SharpeR, Sim.DiffProc, simfinapi, stochvol, strand,
#>             strucchange, TAQMNGR, tidyquant, timeDate*, timeSeries*,
#>             timsac, tis, tsDyn, tseries*, tseriesChaos, TTR, tvm,
#>             ufRisk, urca*, vars, vrtest, wavelets, waveslim,
#>             wavethresh, XBRL, xts*, zoo*
#>             (* = core package)
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>> 网络社区25 / 31

>> 网络社区

有问题就问或者直接上

25 / 31

>> 网络社区

有问题就问或者直接上
登录，关注
- Productions 栏目下的 {{R Packages}}
- Resources 栏目下的 {{Webinas & Video}}、{{Cheatsheets}} 和 {{R Views Blog}}
- 主页右上角链接 {{Community}}

25 / 31

>> 网络社区

有问题就问或者直接上
登录，关注
- Productions 栏目下的 {{R Packages}}
- Resources 栏目下的 {{Webinas & Video}}、{{Cheatsheets}} 和 {{R Views Blog}}
- 主页右上角链接 {{Community}}
订阅，和 R 圈保持同步！👬

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>> 网络社区

有问题就问或者直接上
登录，关注
- Productions 栏目下的 {{R Packages}}
- Resources 栏目下的 {{Webinas & Video}}、{{Cheatsheets}} 和 {{R Views Blog}}
- 主页右上角链接 {{Community}}
订阅，和 R 圈保持同步！👬

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>> QQ课程群

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>> {{reprex 包：Help Me Help You}}

Prepare Reproducible Example Code via the Clipboard

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>> 领域 + R 书籍

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课后作业 与 课前预习29 / 31

🕐 明确是否选修这门课程——若不选修，请于今天下午2点前在 {{厦门大学教学服务平台}} 上提出退课申请，我会在3点前完成审核

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🕐 明确是否选修这门课程——若不选修，请于今天下午2点前在 {{厦门大学教学服务平台}} 上提出退课申请，我会在3点前完成审核

🕑 初步了解 RStudio 的工作界面，并大致浏览下 {{rstudio-IDE-cheatsheet}}

🕒 在 RStudio 命令窗口中键入 help(mean) 和 help(files)，了解 R 帮助文档的整体结构

🕓 到前面课件中提到的那些 {{网络社区}} 随意逛逛

🕔 2022年9月18日22:00前通过 {{坚果云链接}} 回答几道问题

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🕐 明确是否选修这门课程——若不选修，请于今天下午2点前在 {{厦门大学教学服务平台}} 上提出退课申请，我会在3点前完成审核

🕑 初步了解 RStudio 的工作界面，并大致浏览下 {{rstudio-IDE-cheatsheet}}

🕒 在 RStudio 命令窗口中键入 help(mean) 和 help(files)，了解 R 帮助文档的整体结构

🕓 到前面课件中提到的那些 {{网络社区}} 随意逛逛

🕔 2022年9月18日22:00前通过 {{坚果云链接}} 回答几道问题

🕔 完成课前预习（具体任务下周三前我会在 QQ 课程群上通知）

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本网页版讲义的制作由 R 包 {{xaringan}} 赋能！

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量化金融与金融编程
L01 开课啦 📅

曾永艺
厦门大学管理学院
2022-09-16
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📚

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📚

课程简介
- 量化金融与金融编程 📈
- 学好这门课的正确方式 🎯
- 谁该选这门课？🙋

RStudio 概览

😱 🆘 🤩

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1. 课程简介3 / 31

4 / 31

Q：考上好大学学 IT 是不是当今中国穷人家孩子晋级中产唯一的出路？

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Q：考上好大学学 IT 是不是当今中国穷人家孩子晋级中产唯一的出路？

A：对，就4条路：写代码；搞金融；在代码圈搞金融；在金融圈写代码

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😍 {{清华大学计算机与金融双学士学位}}

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😍 {{清华大学计算机与金融双学士学位}}

{{“状元收割神器”}} 😱

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1 量化金融 与 金融编程Paul Wilmott著，郑振龙 等译，机械工业出版社，2015年

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1.1 量化金融与金融编程

Paul Wilmott著，郑振龙等译，机械工业出版社，2015年

83章，1200+页！
- 第一部分数理与金融基础、衍生品基本理论、风险与收益
- 第二部分奇异合约及路径依赖
- 第三部分固定收益的建模和衍生品
- 第四部分信用风险
- 第五部分进阶主题

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1.1 量化金融与金融编程

Paul Wilmott著，郑振龙等译，机械工业出版社，2015年

83章，1200+页！
- 第一部分数理与金融基础、衍生品基本理论、风险与收益
- 第二部分奇异合约及路径依赖
- 第三部分固定收益的建模和衍生品
- 第四部分信用风险
- 第五部分进阶主题

🚀 🚪

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1.1 量化金融 与 金融编程 R 语言编程7 / 31

1.1 量化金融与金融编程 R 语言编程

"free software environment for ..."
"... statistical computing and graphics"

7 / 31

1.1 量化金融与金融编程 R 语言编程

"free software environment for ..."
"... statistical computing and graphics"

支持 Windows、MacOS、Unix 等众多主流操作系统
功能强大，“几乎”应有尽有
- {{CRAN}} 上现有 18648 个扩展 R 包！
- {{github}} 上也托管着大量的 R 包
学习曲线适中
良好的编程社区支持
免费、开源！

7 / 31

8 / 31

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1.2 学好这门课的正确方式10 / 31

1.2 学好这门课的正确方式

🤔

10 / 31

1.2 学好这门课的正确方式

☑ 掌握科学的workflow，提升效率

11 / 31

1.2 学好这门课的正确方式12 / 31

1.2 学好这门课的正确方式

☑ Start with `tidyverse`

☑ {{R Markdown}} | {{Quarto}}

将（、 ...）代码（及其动态计算结果，如图表等）和文字汇编成文档，并可转化为多种格式的输出
-> efficient and reproducible research

☑ Stay in

12 / 31

1.2 学好这门课的正确方式13 / 31

1.2 学好这门课的正确方式☑ task导向，掌握核心  📦13 / 31

1.2 学好这门课的正确方式

☑ task导向，掌握核心 📦

专题任务
- 数据搜集-整理-可视化
- 投资组合优化
- 资产定价模型
- 衍生品定价
- 量化交易策略
- 实证研究文献复刻 ...

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1.2 学好这门课的正确方式

☑ task导向，掌握核心 📦

专题任务
- 数据搜集-整理-可视化
- 投资组合优化
- 资产定价模型
- 衍生品定价
- 量化交易策略
- 实证研究文献复刻 ...

{{CRAN Task views}}
- Econometrics
- Finance
- TimeSeries
- Optimization
- MachineLearning
- Graphics
- ReproducibleResearch ...

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1.2 学好这门课的正确方式

☑ practice makes perfect! 🏋 ➡️ 💯!

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

——陆游·冬夜读书示子律

14 / 31

1.2 学好这门课的正确方式

☑ practice makes perfect! 🏋 ➡️ 💯!

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

——陆游·冬夜读书示子律

课上 2 学时/周
- 我：围绕工作流程讲解核心 R 包
- 同学：听讲 + 练习 + 反馈
课后 4 小时/周起
- 同学：课前预习 + 课后作业
- 我：（在线）答疑解惑

14 / 31

1.2 学好这门课的正确方式

☑ practice makes perfect! 🏋 ➡️ 💯!

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。

——陆游·冬夜读书示子律

课上 2 学时/周
- 我：围绕工作流程讲解核心 R 包
- 同学：听讲 + 练习 + 反馈
课后 4 小时/周起
- 同学：课前预习 + 课后作业
- 我：（在线）答疑解惑

课程的成绩构成：
- 考勤+课堂参与：10%
- 个人作业/随堂小测：50%
- 小组研究项目：40% ^*

* 每个小组 ~ 4 名同学

14 / 31

1.3 谁该选这门课？15 / 31

1.3 谁该选这门课？

☑ 想继续读研深造的同学

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1.3 谁该选这门课？

☑ 想继续读研深造的同学

☑ 毕业后想和金融（🤑）、数据打交道的同学

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1.3 谁该选这门课？

☑ 想继续读研深造的同学

☑ 毕业后想和金融（🤑）、数据打交道的同学

☑ 想更好理解金工、固收、金融数学、风险管理等专业课程的同学

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1.3 谁该选这门课？

☑ 想继续读研深造的同学

☑ 毕业后想和金融（🤑）、数据打交道的同学

☑ 想更好理解金工、固收、金融数学、风险管理等专业课程的同学

☑ 希望能学习并掌握酷炫好玩新工具和新“姿势”的同学

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1.3 谁该选这门课？

☑ 想继续读研深造的同学

☑ 毕业后想和金融（🤑）、数据打交道的同学

☑ 想更好理解金工、固收、金融数学、风险管理等专业课程的同学

☑ 希望能学习并掌握酷炫好玩新工具和新“姿势”的同学

☑ 其他 ……

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2. RStudio 概览< R 语言的赋能工具！>16 / 31

>> RStudio 为 R 赋能 {{rstudio-IDE-cheatsheet}} {{本地pdf版本}}

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>> RStudio 快捷键- Search command history          Ctrl+↑
- Interrupt current command       Esc
- Clear console                   Ctrl+L
- Restart R Session               Ctrl+Shift+F10
- Run current line/selection      Ctrl+Enter
- Attempt completion              Tab or Ctrl+Space
- Insert <-                       Alt+-
- Insert %>%                      Ctrl+Shift+M
- (Un)Comment lines               Ctrl+Shift+C
- Knit document (knitr)           Ctrl+Shift+K
- Insert chunk                    Ctrl+Alt+I
- Run the current chunk           Ctrl+Alt+C
- Search shortcuts                Ctrl+Shift+P
- Keyboard shortcuts help         Alt+Shift+K
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>> RStudio's

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3. SOS

(getting help)

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>> help()help(topic, package = NULL, lib.loc = NULL,
     verbose = getOption("verbose"),
     try.all.packages = getOption("help.try.all.packages"),
     help_type = getOption("help_type"))

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>> help()help(topic, package = NULL, lib.loc = NULL,
     verbose = getOption("verbose"),
     try.all.packages = getOption("help.try.all.packages"),
     help_type = getOption("help_type"))

help(mean)   # ?mean
help("for")  # ?"for"
help(files)  # ?files
help(package = "fs")  # package?fs
#-----------------------------------
example(topic, package = NULL, 
        lib.loc = NULL, ...)
vignette(topic, package = NULL, 
         lib.loc = NULL, 
         all = TRUE)
browseVignettes(package = NULL, 
                lib.loc = NULL, 
                all = TRUE)

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>> `help()`

help(topic, package = NULL, lib.loc = NULL,
     verbose = getOption("verbose"),
     try.all.packages = getOption("help.try.all.packages"),
     help_type = getOption("help_type"))

help(mean)   # ?mean
help("for")  # ?"for"
help(files)  # ?files
help(package = "fs")  # package?fs
#-----------------------------------
example(topic, package = NULL, 
        lib.loc = NULL, ...)
vignette(topic, package = NULL, 
         lib.loc = NULL, 
         all = TRUE)
browseVignettes(package = NULL, 
                lib.loc = NULL, 
                all = TRUE)

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>> help.search() & RSiteSearch()help.search(pattern, fields = c("alias", "concept", "title"),
            apropos, keyword, whatis, ignore.case = TRUE,
            package = NULL, lib.loc = NULL,
            help.db = getOption("help.db"),
            verbose = getOption("verbose"), rebuild = FALSE,
            agrep = NULL, use_UTF8 = FALSE,
            types = getOption("help.search.types"))

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>> help.search() & RSiteSearch()help.search(pattern, fields = c("alias", "concept", "title"),
            apropos, keyword, whatis, ignore.case = TRUE,
            package = NULL, lib.loc = NULL,
            help.db = getOption("help.db"),
            verbose = getOption("verbose"), rebuild = FALSE,
            agrep = NULL, use_UTF8 = FALSE,
            types = getOption("help.search.types"))

# Search for key words or phrases in help pages, vignettes or task views, 
# using the search engine at http://search.r-project.org and view them 
# in a web browser.
RSiteSearch(string,
            restrict = c("functions", "descriptions", "news", "Rfunctions",
                         "Rmanuals", "READMEs", "views", "vignettes"),
            format,
            sortby = c("score", "date:late", "date:early", "subject",
                       "subject:descending", "size", "size:descending"),
            matchesPerPage = 20, 
            words = c("all", "any"))

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>> sos::findFn() & packagefinder::fp()# Search Contributed R Packages, Sort by Package
# install.packages("sos")
help(package = "sos")
sos::findFn(string, maxPages = 100, sortby = NULL, verbose = 1, ...)
## ???string(maxPages)
# Returns a data.frame from RSiteSearch(string, "functions") which can be 
# sorted and subsetted by user specifications and viewed in an HTML table.

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>> sos::findFn() & packagefinder::fp()# Search Contributed R Packages, Sort by Package
# install.packages("sos")
help(package = "sos")
sos::findFn(string, maxPages = 100, sortby = NULL, verbose = 1, ...)
## ???string(maxPages)
# Returns a data.frame from RSiteSearch(string, "functions") which can be 
# sorted and subsetted by user specifications and viewed in an HTML table.

# Comfortable Search for R Packages on CRAN
# remotes::install_github("jsugarelli/packagefinder")
help(package = "packagefinder")

findPackage(keywords = NULL, query = NULL, mode = "or",
            case.sensitive = FALSE, always.sensitive = NULL,
            weights = c(2, 2, 1, 2), display = "viewer",
            results.longdesc = FALSE, limit.results = 15,
            silent = FALSE, index = NULL,
            advanced.ranking = TRUE, return.df = FALSE,
            clipboard = FALSE)

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>> {{CRAN Task views}}# install.packages("ctv")
ctv::available.views(repos = "https://cran.r-project.org")[[14]]

#> CRAN Task View
#> --------------
#> Name:       Finance
#> Topic:      Empirical Finance
#> Maintainer: Dirk Eddelbuettel
#> Contact:    Dirk.Eddelbuettel@R-project.org
#> Version:    2022-08-26
#> Repository: https://cran.r-project.org
#> Source:     https://github.com/cran-task-views/Finance/
#> Packages:   actuar, AmericanCallOpt, AssetCorr, backtest, bayesGARCH,
#>             BCC1997, BenfordTests, betategarch, bidask, bizdays,
#>             BLModel, bmgarch, bondAnalyst, BurStFin, BurStMisc,
#>             CADFtest, car, ChainLadder, copula, copulaData, credule,
#>             crseEventStudy, cvar, data.table, derivmkts, dlm,
#>             DOSPortfolio, Dowd, DriftBurstHypothesis, dse, DtD, dyn,
#>             dynlm, ESG, etrm, factorstochvol, fame, fAssets*,
#>             FatTailsR, fBasics*, fBonds*, fCopulae*, fExtremes*,
#>             FFdownload, fGarch*, fImport*, FinancialMath, FinAsym,
#>             finreportr, fixedincome, fmdates, fMultivar*,
#>             fNonlinear*, forecast, fPortfolio*, fracdiff, FRAPO,
#>             fRegression*, frenchdata, fTrading*, GARCHSK, garchx,
#>             GCPM, gets, GetTDData, ghyp, gmm, gogarch, greeks, GUIDE,
#>             HDShOP, highfrequency, IBrokers, ichimoku, InfoTrad,
#>             lgarch, lifecontingencies, lmForc, lmtest, longmemo,
#>             LSMonteCarlo, LSMRealOptions, markovchain, MarkowitzR,
#>             matchingMarkets, monobin, MSGARCH, mvtnorm,
#>             NetworkRiskMeasures, NFCP, nlme, NMOF, nvmix,
#>             obAnalytics, OptHedging, OptionPricing, pa, parma, pbo,
#>             PeerPerformance, PerformanceAnalytics*,
#>             PortfolioEffectHFT, PortfolioOptim, PortRisk, qrmdata,
#>             qrmtools, quantmod, ragtop, Rblpapi, Rcmdr,
#>             RcppQuantuccia, reinsureR, restimizeapi, Risk,
#>             riskParityPortfolio, RiskPortfolios, riskSimul, RM2006,
#>             rmgarch, RND, RQuantLib, RTL, rugarch*, sandwich, sde,
#>             SharpeR, Sim.DiffProc, simfinapi, stochvol, strand,
#>             strucchange, TAQMNGR, tidyquant, timeDate*, timeSeries*,
#>             timsac, tis, tsDyn, tseries*, tseriesChaos, TTR, tvm,
#>             ufRisk, urca*, vars, vrtest, wavelets, waveslim,
#>             wavethresh, XBRL, xts*, zoo*
#>             (* = core package)
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>> 网络社区25 / 31

>> 网络社区

有问题就问或者直接上

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>> 网络社区

有问题就问或者直接上
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>> 网络社区

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>> QQ课程群

26 / 31

>> {{reprex 包：Help Me Help You}}

Prepare Reproducible Example Code via the Clipboard

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>> 领域 + R 书籍

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课后作业 与 课前预习29 / 31

🕐 明确是否选修这门课程——若不选修，请于今天下午2点前在 {{厦门大学教学服务平台}} 上提出退课申请，我会在3点前完成审核

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🕐 明确是否选修这门课程——若不选修，请于今天下午2点前在 {{厦门大学教学服务平台}} 上提出退课申请，我会在3点前完成审核

🕑 初步了解 RStudio 的工作界面，并大致浏览下 {{rstudio-IDE-cheatsheet}}

🕒 在 RStudio 命令窗口中键入 help(mean) 和 help(files)，了解 R 帮助文档的整体结构

🕓 到前面课件中提到的那些 {{网络社区}} 随意逛逛

🕔 2022年9月18日22:00前通过 {{坚果云链接}} 回答几道问题

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🕐 明确是否选修这门课程——若不选修，请于今天下午2点前在 {{厦门大学教学服务平台}} 上提出退课申请，我会在3点前完成审核

🕑 初步了解 RStudio 的工作界面，并大致浏览下 {{rstudio-IDE-cheatsheet}}

🕒 在 RStudio 命令窗口中键入 help(mean) 和 help(files)，了解 R 帮助文档的整体结构

🕓 到前面课件中提到的那些 {{网络社区}} 随意逛逛

🕔 2022年9月18日22:00前通过 {{坚果云链接}} 回答几道问题

🕔 完成课前预习（具体任务下周三前我会在 QQ 课程群上通知）

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量化金融与金融编程

L01 开课啦 📅

曾永艺

厦门大学管理学院

2022-09-16

课程简介

量化金融与金融编程 📈

学好这门课的正确方式 🎯

谁该选这门课？🙋

RStudio 概览

😱 🆘 🤩

1. 课程简介

{{知乎神回复}}

{{知乎神回复}}

Q：考上好大学学 IT 是不是当今中国穷人家孩子晋级中产唯一的出路？

{{知乎神回复}}

Q：考上好大学学 IT 是不是当今中国穷人家孩子晋级中产唯一的出路？

A：对，就4条路：写代码；搞金融；在代码圈搞金融；在金融圈写代码

😍 {{清华大学计算机与金融双学士学位}}

😍 {{清华大学计算机与金融双学士学位}}

1.1 量化金融 与 金融编程

1.1 量化金融 与 金融编程

1.1 量化金融 与 金融编程

1.1 量化金融 与 金融编程 R 语言编程

1.1 量化金融 与 金融编程 R 语言编程

1.1 量化金融 与 金融编程 R 语言编程

1.2 学好这门课的正确方式

1.2 学好这门课的正确方式

1.2 学好这门课的正确方式

☑ 掌握科学的workflow，提升效率

1.2 学好这门课的正确方式

1.2 学好这门课的正确方式

☑ Start with tidyverse

☑ {{R Markdown}} | {{Quarto}}

☑ Stay in

1.2 学好这门课的正确方式

1.2 学好这门课的正确方式

☑ task导向，掌握核心 📦

1.2 学好这门课的正确方式

☑ task导向，掌握核心 📦

1.2 学好这门课的正确方式

☑ task导向，掌握核心 📦

1.2 学好这门课的正确方式

☑ practice makes perfect! 🏋 ➡️ 💯!

1.2 学好这门课的正确方式

☑ practice makes perfect! 🏋 ➡️ 💯!

1.2 学好这门课的正确方式

☑ practice makes perfect! 🏋 ➡️ 💯!

1.3 谁该选这门课？

1.3 谁该选这门课？

1.3 谁该选这门课？

1.3 谁该选这门课？

1.3 谁该选这门课？

1.3 谁该选这门课？

2. RStudio 概览

< R 语言的赋能工具！>

>> RStudio 为 R 赋能 {{rstudio-IDE-cheatsheet}} {{本地pdf版本}}

>> RStudio 快捷键

>> RStudio's

3. SOS

>> help()

>> help()

>> help()

>> help.search() & RSiteSearch()

>> help.search() & RSiteSearch()

>> sos::findFn() & packagefinder::fp()

>> sos::findFn() & packagefinder::fp()

>> {{CRAN Task views}}

>> 网络社区

>> 网络社区

>> 网络社区

>> 网络社区

>> 网络社区

>> QQ课程群

>> {{reprex 包：Help Me Help You}}

>> 领域 + R 书籍

课后作业 与 课前预习

Help

第1讲 课程简介

量化金融与金融编程

1.1 量化金融与金融编程

1.1 量化金融与金融编程

1.1 量化金融与金融编程

1.1 量化金融与金融编程 R 语言编程

1.1 量化金融与金融编程 R 语言编程

1.1 量化金融与金融编程 R 语言编程

☑ Start with `tidyverse`

>> `help()`

>> `help()`

>> `help()`

>> `help.search()` & `RSiteSearch()`

>> `help.search()` & `RSiteSearch()`

>> `sos::findFn()` & `packagefinder::fp()`

>> `sos::findFn()` & `packagefinder::fp()`

课后作业与课前预习

第1讲课程简介

1.1 量化金融与金融编程

1.1 量化金融与金融编程

1.1 量化金融与金融编程

1.1 量化金融与金融编程 R 语言编程

1.1 量化金融与金融编程 R 语言编程

1.1 量化金融与金融编程 R 语言编程

☑ Start with `tidyverse`

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