这篇文章主要介绍“R语言量化投资常用包有哪些”，在日常操作中，相信很多人在R语言量化投资常用包有哪些问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”R语言量化投资常用包有哪些”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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R做量化投资到底有哪些优势呢？最主要的一点，就是R语言有很多第三方包的支持。通常编程语言的设计，都是为了解决软件开发和程序实现的问题。但R语言在开始时，就被设计为主要解决数据的问题。量化投资就是对数据进行各种数据处理、数据分析，从而找到数据的规律。所以，有很多从事量化投资的人，把R语言用来构建量化交易的模型，进行回测，风险管理等，最后把研究成果开源并贡献给R语言的社区，为后面的人提供了非常大的帮助。
相比Python来说也有很多的第三方包的支持，这些第三方大部分提供是Web开发，数据爬虫，系统管理，数据库调用，数学计算等，这些都是属于通用的软件需求，而非某个行业的数据需求。当某个Python大神，开始关注量化投资领域，并用Python实现了一套量化的程序库，后面的人就会进入这个领域，只是沿着大神的路线走，等待下一个大神的出现。所以本质上，Python是面向程序设计的语言，而R是面向数据的语言。
R语言在量化投资领域，已经有很多年的积累，很多的算法已经成型。从投资研究到交易分析，再到风险管理，有着完整的体系结构。我们同样可以沿着前人走出来的路，快速学习，快速搭建出量化投资的系统来。对于有IT但背景缺乏金融知识的人来说，有很多的部分知识上手比较困难，同时看不太懂各种统计指标，对学习造成了很大的阻力。这其实是你深入到具体地某个行业后，都会面临的问题。行业知识和数学知识才是最难的，只有突破了，你才能打开认知新领域的方法。
R语言让我们更接近数据，同时提供了各种数学统计的工具，又有大量由第三方贡献的行业知识库，所以我会选择R语言，我会把R语言作为最好的工具，进行量化投资的分析。
R语言在金融领域提供了很多的金融计算框架和工具，当你具备金融理论知识和市场经验，你可以利用这些第三方提供的技术框架来构建自己的金融模型。我们可以从CRAN上找到各种的金融项目，访问R的官方网站 (https://cran.r-project.org/)，找到Task Views 菜单里的 Finance标签（网址：https://cran.r-project.org/web/views/Finance.html）。
金融领域涉及范围是非常广的，包括银行业、保险业、信托业、证券业、租赁业等。金融行业都具有指标性、垄断性、高风险性、效益依赖性和高负债经营性的特点。量化投资是证券投资的一个很细分的专业领域，涉及到的金融工具包其实并不是太多。我们其实能把这些工具包研究好了，就可以方便地做量化的模型和交易了。
如果我们想用R构建自己的量化交易系统，你需要用到5方面的R语言工具包：数据管理、指标计算、回测交易、投资组合、风险管理。
数据管理：包括数据集抓取、存储、读取、时间序列、数据处理等，涉及R包有 zoo(时间序列对象), xts(时间序列处理), timeSeries(Rmetrics系时间序列对象) timeDate(Rmetrics系时间序列处理), data.table(数据处理), quantmod(数据下载和图形可视化), RQuantLib(QuantLib数据接口), WindR(Wind数据接口), RJDBC(数据库访问接口), rhadoop(Hadoop访问接口), rhive(Hive访问接口), rredis(Redis访问接口), rMongoDB(MongoDB访问接口), SparkR(Spark访问接口),fImport(Rmetrics系数据访问接口)等。
指标计算：包括金融市场的技术指标的各种计算方法，涉及R包有 TTR(技术指标), TSA(时间序列计算), urca(单位根检验), fArma(Rmetrics系ARMA计算), fAsianOptions(Rmetrics系亚洲期权定价), fBasics(Rmetrics系计算工具), fCopulae(Rmetrics系财务分析), fExoticOptions(Rmetrics系期权计算), fGarch(Rmetrics系Garch模型), fNonlinear(Rmetrics系非线模型), fOptions(Rmetrics系期权定价), fRegression(Rmetrics系回归分析), fUnitRoots(Rmetrics系单位根检验) 等。
回测交易：包括金融数据建模，并验证用历史数据验证模型的可靠性，涉及R包有 FinancialInstrument(金融产品), quantstrat(策略模型和回测), blotter(账户管理), fTrading(Rmetrics系交易分析)等。
投资组合：对多策略或多模型进行管理和优化，涉及R包有 PortfolioAnalytics(组合分析和优化), stockPortfolio(股票组合管理), fAssets(Rmetrics系组合管理)等
风险管理：对持仓进行风险指标的计算和风险提示，涉及R包有 PerformanceAnalytics(风险分析),fPortfolio(Rmetrics系组合优化), fExtremes(Rmetrics系数据处理)等。
基于上文中列出的R包，我们可以选择使用独立地第三方R包来构建我们的量化交易的系统，也可以选用完整的Rmetrics体系来构建量化交易的系统。这两类R包也可以混合使用，如果在混用时，由于他们基于的时间序列的底层对象是不一样的，那么类型转换的时候，可以你需要花点功夫处理一下。
上文中列出的R语言，并不是所有的R语言量化投资的R包，仅仅我关注的一些包。还有很多其他的，比如用于配对交易的包PairTrading；在Github上发布的，我并没有发现的R包等。
对于我自己来说，倾向于用独立地第三方R包来做量化交易系统，会用到其中的几个独立的R包。这样选择的主要原因有2个，一是中国市场比较特别，很多规则并不完全符合世界的标准。比如，股票T+1交易就是全球唯一的。另外一点是第三方的开源包，有一些可能有错误，所以你不应该把程序完全依赖于第三方包，要有独立的思考和判断，第三方包只是给我们提供了便利性。
那么常用的第三方R包的组合为：zoo, xts, TTR, quantmod, FinancialInstrument, quantstrat, blotter, PortfolioAnalytics, PerformanceAnalytics。这其中的任何一个包，都可以被替换或自己实现，从而保证自己量化交易系统的独特性。引用国外量化的教材上的一张图，国外用R来研究量化交易已经体系。
到此，关于“R语言量化投资常用包有哪些”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
