很适合初学者学习R 特别是学金融没什么编程基础的。

【这个是目录】
第1部分 熟悉R 语言1
第1章 R 的简介与安装2
1．1 R 语言简介2
1．2 RGui 的下载和安装2
1．3 RGui 使用简要介绍4
1．4 统计功能Gui：R Commander 6
1．4．1 R Commander 的安装与加载6
1．4．2 R Commander 简单操作8
第2章 R 使用入门13
2．1 R 代码编写13
2．2 R 代码执行与脚本14
2．3 R 脚本的保存与工作空间管理15
2．3．1 R 脚本的保存15
2．3．2 R 工作空间与工作目录16
2．4 R 的帮助系统17
2．4．1 单击“帮助”标签获取资源17
2．4．2 R 函数获取帮助18
第3章 R 包简介22
3．1 包的安装与加载22
3．1．1 单击下载安装包22
3．1．2 函数下载安装包23
3．1．3 本地安装包23
3．2 包的加载24
3．3 R 基础包24
3．4 常用扩展包25
第4章 RStudio 使用27
4．1 RStudio 的下载和安装27
4．2 Rstudio 的界面介绍27
4．3 RStudio 的使用入门28
4．3．1 自动补全功能28
4．3．2 历史查询功能29
4．3．3 其他标签的功能30
4．3．4 RStudio 中脚本文件的使用32
第5章 R 语言数据类型34
5．1 几种常见的数据类型34
5．2 数据类型的识别36
5．3 数据类型的转换36
第6章 R 语言数据结构39
6．1 数据结构39
6．2 向量39
6．2．1 创建向量39
6．2．2 向量元素的索引42
6．3 矩阵43
6．3．1 创建新矩阵43
6．3．2 矩阵元素索引44
6．4 数组45
6．4．1 数组的创建45
6．4．2 数组元素的索引47
6．5 向量、矩阵、数组的联系与区别48
6．5．1 向量和矩阵、数组的区别49
6．5．2 矩阵与数组的联系与区别51
6．6 因子52
6．6．1 创建因子52
6．6．2 选取因子中元素54
6．7 数据框54
6．7．1 创建数据框55
6．7．2 访问数据框56
6．8 列表57
6．8．1 列表的创建57
6．8．2 访问列表58
6．9 变量的查看与删除59
6．9．1 变量的查看59
6．9．2 变量的删除62
第7章 数据导入和导出64
7．1 数据导入64
7．1．1 read．table( ) 函数64
7．1．2 读取Excel 文件65
7．1．3 读取Stata、SAS 与SPSS 的数据文件66
7．1．4 读取网页数据66
7．1．5 连接数据库67
7．2 数据导出68
第8章 数据编辑70
8．1 编辑方式70
8．2 变量命名72
8．3 索引73
8．4 数据结构转换75
8．5 缺失值处理75
第9章 数据整合78
9．1 变量合并78
9．2 列联表79
9．3 reshape2 包82
第10章 R 语言编程85
10．1 流程控制85
10．1．1 循环语句85
10．1．2 条件语句86
10．2 自编函数87
10．3 数据操作88
10．3．1 数学运算符88
10．3．2 基本数据操作函数89
10．3．3 字符型数据操作92
10．4 apply 函数族93
10．4．1 apply( ) 函数94
10．4．2 tapply( ) 函数94
10．4．3 lapply( ) 函数95
第11章 R 语言绘图基础97
11．1 一个简单的例子97
11．2 修改图形属性98
11．2．1 图形类型98
11．2．2 颜色99
11．2．3 大小104
11．2．4 文本105
11．2．5 par( ) 108
11．3 常见图形类型109
11．3．1 柱状图109
11．3．2 直方图与密度曲线图112
11．3．3 饼图113
11．3．4 箱线图114
11．3．5 时间序列图115
11．4 绘图窗口116
11．4．1 绘图窗口116
11．4．2 窗口分割117
第12章 绘图系统ggplot2 119
12．1 简介119
12．2 使用qplot( ) 作图119
12．2．1 一个小例子119
12．2．2 修改图形属性121
12．2．3 绘制常见图形123
12．2．4 分面126
12．3 基本语法127
12．3．1 数据和映射128
12．3．2 标尺129
12．3．3 统计变换和几何对象130
12．4 使用ggplot 作图131
12．4．1 构建图层131
12．4．2 映射函数133
12．4．3 几何对象函数和统计变换函数134
12．4．4 标尺函数136
12．4．5 分面函数和坐标系统函数139
12．4．6 图形输出140
第2部分 统计学基础142
第13章 描述性统计143
13．1 数据类型144
13．2 图表144
13．2．1 频数分布表144
13．2．2 直方图145
13．3 数据的位置145
13．4 数据的离散度148
第14章 随机变量简介152
14．1 概率与概率分布152
14．1．1 离散型随机变量152
14．1．2 连续型随机变量153
14．2 期望值与方差154
14．3 二项分布155
14．4 正态分布（Normal Distribution） 158
14．5 其他连续分布160
14．5．1 卡方分布160
14．5．2 t 分布161
14．5．3 F 分布162
14．6 变量的关系163
14．6．1 联合概率分布163
14．6．2 变量的独立性164
14．6．3 变量的相关性164
14．6．4 上证综指与深证综指的相关性分析165
第15章 推断统计169
15．1 参数估计169
15．1．1 点估计170
15．1．2 区间估计170
15．2 案例分析172
15．3 假设检验175
15．3．1 两类错误176
15．3．2 显著性水平与p 值176
15．3．3 确定小概率事件177
15．4 t 检验177
15．4．1 单样本t 检验178
15．4．2 独立样本t 检验179
15．4．3 配对样本t 统计量的构造180
第16章 方差分析183
16．1 方差分析之思想183
16．2 方差分析之原理184
16．2．1 离差平方和185
16．2．2 自由度186
16．2．3 显著性检验187
16．3 方差分析之R 语言实现188
16．3．1 单因素方差分析188
16．3．2 多因素方差分析189
16．3．3 析因方差分析191
第17章 回归分析193
17．1 一元线性回归模型193
17．1．1 一元线性回归模型193
17．1．2 最小平方法194
17．2 模型拟合度195
17．3 古典假设条件下^_、^ _ 的统计性质195
17．4 显著性检验197
17．5 上证综指与深证成指的回归分析与R 语言197
17．5．1 R 语言拟合回归函数198
17．5．2 R 语言回归诊断函数199
17．6 多元线性回归模型201
17．6．1 多元线性回归模型202
17．7 多元线性回归案例分析203
第3部分 金融基础、投资组合与量化选股207
第18章 资产收益率和风险208
18．1 单期与多期简单收益率209
18．1．1 单期简单收益率209
18．1．2 多期简单收益率209
18．1．3 R 函数计算简单收益率212
18．1．4 单期与多期简单收益率的关系214
18．1．5 年化收益率216
18．1．6 考虑股利分红的简单收益率218
18．2 连续复利收益率220
18．2．1 多期连续复利收益率223
18．2．2 单期与多期连续复利收益率的关系224
18．3 绘制收益图225
18．4 资产风险的来源226
18．4．1 市场风险226
18．4．2 利率风险227
18．4．3 汇率风险227
18．4．4 流动性风险227
18．4．5 信用风险228
18．4．6 通货膨胀风险228
18．4．7 营运风险228
18．5 资产风险的测度228
18．5．1 方差228
18．5．2 下行风险230
18．5．3 风险价值231
18．5．4 期望亏空233
18．5．5 最大回撤233
第19章 投资组合理论及其拓展239
19．1 投资组合的收益率与风险239
19．2 Markowitz 均值-方差模型243
19．3 Markowitz 模型之R 语言实现247
19．3．1 数据读取与整理247
19．4 Black-Litterman 模型252
第20章 资本资产定价模型260
20．1 资本资产定价模型的核心思想260
20．2 CAPM 模型的应用261
20．3 R 语言计算单资产CAPM 实例263
20．4 CAPM 模型的评价266
第21章 Fama-French 三因子模型269
21．1 Fama-French 三因子模型的基本思想269
21．2 三因子模型之R 语言实现271
21．3 三因子模型的评价276
第4部分 时间序列基础与配对交易278
第22章 时间序列基本概念279
22．1 认识时间序列279
22．2 R 中的时间序列分析包280
22．3 时间序列数据处理函数283
22．4 选取特定日期的时间序列数据284
22．5 时间序列数据描述性统计286
第23章 时间序列的基本性质289
23．1 自相关性289
23．1．1 自协方差290
23．1．2 自相关系数290
23．1．3 偏自相关系数290
23．1．4 acf( ) 函数与pacf( ) 函数291
23．1．5 上证综指的收益率指数的自相关性判断291
23．2 平稳性295
23．2．1 强平稳295
23．2．2 弱平稳295
23．2．3 强平稳与弱平稳的区别296
23．3 上证综指的平稳性检验297
23．3．1 观察时间序列图297
23．3．2 观察序列的自相关图和偏自相关图298
23．3．3 单位根检验299
23．4 白噪声304
23．4．1 白噪声304
23．4．2 白噪声检验――Ljung-Box 检验305
23．4．3 上证综合指数的白噪声检验307
第24章 时间序列预测309
24．1 移动平均预测309
24．1．1 简单移动平均309
24．1．2 加权移动平均310
24．1．3 指数加权移动平均310
24．2 ARMA 模型预测310
24．2．1 自回归模型311
24．2．2 移动平均模型313
24．3 自回归移动平均模型314
24．4 ARMA 模型的建模过程314
24．5 CPI 数据的ARMA 短期预测315
24．6 上证指数的平稳时间序列建模322
第25章 GARCH 模型327
25．1 资产收益率的波动率与ARCH 效应327
25．2 ARCH 模型和GARCH 模型327
25．2．1 ARCH 模型327
25．2．2 GARCH 模型329
25．3 ARCH 效应检验330
25．4 GARCH 模型构建332
25．5 GARCH 模型之VaR 应用336
第26章 配对交易策略341
26．1 什么是配对交易？ 341
26．2 配对交易的思想342
26．3 配对交易的步骤343
26．3．1 股票对的选择343
26．3．2 配对交易策略的制定355
26．3．3 多空股票的仓位配比359
26．4 配对交易与R 语言360
26．4．1 PairTrading 包360
26．4．2 R 语言实测配对交易交易策略365
第5部分 技术指标与量化投资377
第27章 K 线图378
27．1 K 线图简介378
27．2 R 绘制上证综指K 线图380
27．3 R 捕捉K 线图的形态384
27．3．1 R 语言捕捉“早晨之星” 384
27．3．2 R 语言捕捉“乌云盖顶”形态389
第28章 动量交易策略396
第30章 均线系统策略431
第31章 通道突破策略470
第32章 随机指标（KDJ）交易策略491
第33章 量价关系分析516
第34章 OBV 指标交易策略532