這是一本時間序列預(yù)測的實(shí)踐性入門書。
寫這本書的目的之一，是讓有這方面需求的人，
擺脫那些繁雜的公式，
快速拿起順手的工具，
開始自己的預(yù)測分析之旅。。。
書還沒有出版，先放出目錄：
金融時間序列預(yù)測——基于R語言的應(yīng)用實(shí)踐
第1章 R語言的閃電入門... 6
1.1 R簡介... 6
1.2 安裝和配置R計算環(huán)境... 7
1.3 十分鐘的閃電教程... 11
1.4 五分鐘寫2個R程序... 15
1.5 R大生境中的SOS. 17
第2章 金融時間序列的R表示... 19
2.1 時間序列數(shù)據(jù)的讀入... 19
2.2 列表（list）... 23
2.3 數(shù)據(jù)框：“列”的“列表”... 25
2.4 矩陣（matrix）... 28
2.5 時間序列數(shù)據(jù)類型ts. 29
第3章 市場分析的基本方法... 32
3.1 讀取在線股票數(shù)據(jù)（神奇）... 32
3.2 時間序列的分解... 36
3.3 相關(guān)性分析... 43
第4章 股市的簡單預(yù)測方法... 47
4.1 預(yù)測：能做到嗎？！... 47
4.2 均值預(yù)測... 49
4.3 單純預(yù)測... 50
4.4 預(yù)處理變換... 53
4.5 衡量預(yù)測準(zhǔn)確度... 56
4.6 殘差分析... 59
第5章 線性回歸預(yù)測... 62
5.1 線性回歸... 62
5.2 模型評價... 66
5.3 R2指標(biāo)... 67
5.4 線性回歸預(yù)測... 67
5.5 擬合綜述解釋... 69
5.6 虛假的回歸？... 70
第6章 多元回歸預(yù)測... 73
6.1 多元線性回歸的基本概念... 73
6.2 殘差分析... 76
6.3 非線性回歸... 79
6.4 回歸什么？預(yù)測什么？... 83
第7章 季節(jié)和趨勢：時間序列的分解... 85
7.1 序列分解的經(jīng)典思路回顧... 85
7.2 ts數(shù)據(jù)類型... 88
7.3 移動平均方法... 89
7.4 經(jīng)典分解法... 91
7.5 STL分解法... 92
7.6 序列分解預(yù)測... 94
第8章 指數(shù)平滑預(yù)測方法... 96
8.1 簡單指數(shù)平滑... 97
8.2 Holt線性趨勢方法... 99
8.3 阻尼趨勢方法... 101
8.4 Holt-Winters季節(jié)方法... 104
8.5 指數(shù)平滑組合模型... 107
第9章 自回歸移動平均... 112
9.1 平穩(wěn)性和差分... 112
9.2 回移算符... 114
9.3 自回歸模型... 115
9.4 移動平均模型... 116
9.5 非季節(jié)性ARIMA模型... 117
9.6 ARIMA模型預(yù)測的一般步驟... 119
9.7 季節(jié)性ARIMA.. 122
9.8 時間序列預(yù)測小結(jié)... 124
第10章 R量化投資初步... 126
10.1 回測... 126
10.2 quantmod包... 126
10.3 技術(shù)指標(biāo)... 129
10.4 TTR包... 130
10.5 量化策略回測... 133
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