quantmod：金融分析手册
前言
作者简介
1
数据获取指南
1.1
股票日交易数据获取指南
1.1.1
中国市场数据获取
1.1.2
获取美国市场数据
1.2
交易数据的管理与重命名
1.3
股息与拆股数据获取指南
1.4
期权交易数据获取取指南
1.5
汇市数据获取指南
1.6
贵重金属数据获取指南
1.6.1
黄金价格获取
1.6.2
钯金数据获取
1.6.3
铂金数据获取
1.6.4
批量获取多种贵金属数据
1.7
美联储经济数据获取指南
1.8
数据库数据获取指南
1.9
查看和移除数据
1.9.1
查看数据
1.9.2
移除数据
2
基本数据操作
2.1
验证数据的函数
2.1.1
验证数据类型
2.1.2
验证数据完整性
2.2
提取数据
2.3
数据的简单计算
2.4
序列计算函数
2.5
计算收益率
2.6
序列的滞后/前移与选取
2.7
计算峰值/峰谷
2.8
计算极值
2.9
差分/阈值函数
2.10
日期转换函数
2.10.1
日/周转换及日/月转换
2.10.2
数据周期的智能识别
2.10.3
周期特征计算
2.10.4
计算周期最大值
3
图形分析
3.1
基本绘图函数
3.1.1
全能绘图引擎 chartSeries
3.1.2
动态更新的可视化效率工具 reChart
3.2
三种基本图形
3.2.1
条形图
3.2.2
蜡烛图
3.2.3
线图
3.3
图形主题定制
3.4
图形缩放
3.5
图形存储
4
技术分析图
4.1
趋势类指标图
4.1.1
抛物线指标 SAR：趋势跟踪与止损策略的动态平衡器
4.1.2
平均趋向指标 ADX：趋势强度的精确度量与交易时机过滤器
4.1.3
简单移动平均线 SMA：趋势识别与动态支撑阻力的基石
4.1.4
指数移动平均线 EMA：价格动量的灵敏捕捉器与趋势拐点先行指标
4.1.5
双指数移动平均线 DEMA：消除滞后的趋势加速引擎与拐点确认利器
4.1.6
加权移动平均线 WMA：精细价格权重分配的趋势度量衡与短期波动过滤器
4.1.7
零滞后指数移动平均线 ZLEMA：消除趋势滞后的短线交易利器
4.1.8
弹性成交量加权移动平均线 EVWMA：量价结合的趋势确认利器
4.2
震荡类指标
4.2.1
相对强弱指标 RSI：市场动量的均衡天平
4.2.2
随机指标 KDJ：价格动量的精准度量衡
4.2.3
威廉指标 WPR：反向视角下的超买超卖探测器
4.2.4
Chande 动量摆动指标 CMO：价格动能的精确测量仪
4.2.5
随机动量指标 SMI：精准过滤噪音的趋势反转探测器
4.2.6
价格变动率指标 ROC：市场动能的测速仪
4.3
波动率类指标
4.3.1
布林带 BBands：市场波动的动态标尺
4.3.2
包络线 Envelope：价格波动的固定区间标尺
4.3.3
平均真实波幅 ATR：市场波动性的精准度量
4.3.4
区间震荡线 DPO：价格周期与超买超卖的精准度量
4.4
成交量类指标
4.4.1
成交量指标 Vo：市场动能与趋势确认的核心工具
4.4.2
Chaikin 资金流量 CMF：量价结合的资金动能指标
4.5
特殊技术指标
4.5.1
移动平均收敛发散指标 MACD：趋势与动量的双重度量
4.5.2
动量指标 Momentum：价格变动速度的精准度量
4.5.3
顺势指标 CCI：价格偏离度与趋势反转的动态监测
4.5.4
合约终止线 Expiry：期货市场时间维度的风险管理工具
4.6
辅助函数：quantmod 包的指标定制与图表管理工具
4.6.1
设置默认绘图指标
4.6.2
添加自定义指标
4.6.3
创建新指标
4.6.4
查看已添加的指标
4.6.5
构建综合分析图表
5
量化建模与回测：从模型设定到策略验证
5.1
模型构建流程
5.1.1
设定模型形式
5.1.2
查看模型数据
5.1.3
估计模型参数
5.1.4
模型结果提取
5.2
策略回测与评估
结语
附录
A
R 量化投资系列书籍
参考文献
本书由邓一硕出品
quantmod：金融分析手册
A
R 量化投资系列书籍
《AI时代R语言与技术分析全景应用指南》
《R与金融时间序列分析常见问题集》