第一章为绪论，介绍量化投资及其相关概念，并论述回测操作方法和实盘操作方法及其相关软件，同时对R语言和Java的相关初级问题进行简单介绍。第二章是R语言基础与实战，介绍在Ｒ语言环境下，如何使用不同的方法获取不同来源的数据，并对数据的质量进行相关比较和分析。 第三章是金融数据获取与处理，介绍如何利用R语言实现通达信的相关选股功能，进一步介绍时间序列相关的模型在投资中的运用和简单的策略分析。 第四章是技术性投资策略，具体介绍R语言中以Quantstrat与PortfolioAnalytics为主的工具包系统，以及如何利用此系列的工具包构建策略，进行回测并优化投资组合。 第五章是量化投资策略框架，利用第四章的工具包系统，构建经典和前沿的策略，比如趋势策略、均值反转策略、人工神经网络策略、支持向量机策略和对冲策略。 第六章是系统性投资策略案例，主要介绍基于R语言的量化投资实盘系统及其操作过程。
第1章 绪论 1
1．1 投资与量化投资 2
1．2 量化投资产生与发展 25
1．3 量化投资工具选择 31
1．4 R语言及其集成开发环境 42
1．5 Java语言及其集成开发环境 60
第2章 R语言基础与实战 71
2．1 语法简介 72
2．2 R语言操作初探 89
2．3 工具包安装 101
2．4 帮助 112
2．5 R语言数据处理实战 119
第3章 金融数据获取与处理 162
3．1 利用quantmod工具包获取数据 163
3．2 下载网易链接数据 170
3．3 网络爬虫抓取新浪数据 182
3．4 获取通达信软件的股票数据 194
3．5 不同来源数据质量比较 206
3．6 获取上市公司财务报表数据 210
3．7 获取期货和外汇数据 211
3．8 金融终端系统化交易 221
第4章 技术性投资策略 224
4．1 相关性分析 225
4．2 排名统计分析 241
4．3 财务报表统计分析 252
4．4 统计模型分析 263
4．5 简单策略构建及分析 274
第5章 量化投资策略框架 292
5．1 量化回测系统――以quantstrat为核心的工具包 293
5．2 投资组合系统――以PortfolioAnalytics为核心的工具包 352
第6章 系统性投资策略案例 369
6．1 系统性策略案例――经典方法 370
6．2 系统性策略案例――前沿方法 416
6．3 投资组合策略案例 448
