Learning Quantitative Finance with R

Description

Learning Quantitative Finance with R......Page 9 Credits......Page 10 About the Authors......Page 11 About the Reviewer......Page 12 www.PacktPub.com......Page 13 Why subscribe?......Page 14 Customer Feedback......Page 15 Preface......Page 16 What this book covers......Page 17 What you need for this book......Page 18 Who this book is for......Page 19 Conventions......Page 20 Reader feedback......Page 21 Customer support......Page 22 Downloading the example code......Page 23 Errata......Page 24 Piracy......Page 25 Questions......Page 26 1. Introduction to R......Page 27 The need for R......Page 28 How to download/install R......Page 29 How to install packages......Page 30 Installing directly from CRAN......Page 31 Installing packages manually......Page 32 Data types......Page 33 Vectors......Page 35 Lists......Page 36 Matrices......Page 38 Arrays......Page 39 Factors......Page 40 DataFrames......Page 41 Importing and exporting different data types......Page 42 How to read and write a CSV format file......Page 43 XLSX......Page 44 Web data or online sources of data......Page 45 Databases......Page 46 How to write code expressions......Page 47 Conditional expression......Page 48 Functional call expression......Page 49 Symbols and assignments......Page 50 Keywords......Page 51 Naming variables......Page 52 Functions......Page 53 Calling a function without an argument......Page 55 Calling a function with an argument......Page 56 How to execute R programs......Page 57 How to run a saved file through R Window......Page 58 How to source R script......Page 59 Loops (for, while, if, and if...else)......Page 60 if statement......Page 61 if...else statement......Page 62 for loop......Page 63 while loop......Page 64 apply()......Page 65 sapply()......Page 66 Loop control statements......Page 67 break......Page 68 next......Page 69 Questions......Page 70 Summary......Page 71 2. Statistical Modeling......Page 72 Probability distributions......Page 73 norm......Page 74 qnorm......Page 75 rnorm......Page 76 dlnorm......Page 77 qlnorm......Page 78 rlnorm......Page 79 Poisson distribution......Page 80 Uniform distribution......Page 81 Extreme value theory......Page 82 Sampling......Page 85 Random sampling......Page 86 Stratified sampling......Page 87 Statistics......Page 88 Mean......Page 89 Median......Page 90 Mode......Page 91 Summary......Page 92 Moment......Page 93 Kurtosis......Page 94 Skewness......Page 95 Correlation......Page 96 Autocorrelation......Page 97 Partial autocorrelation......Page 98 Cross-correlation......Page 99 Hypothesis testing......Page 100 Lower tail test of population mean with known variance......Page 101 Upper tail test of population mean with known variance......Page 103 Two-tailed test of population mean with known variance......Page 104 Lower tail test of population mean with unknown variance......Page 105 Upper tail test of population mean with unknown variance......Page 106 Two tailed test of population mean with unknown variance......Page 107 Parameter estimates......Page 108 Maximum likelihood estimation......Page 109 Linear model......Page 111 Outlier detection......Page 112 Boxplot......Page 113 LOF algorithm......Page 114 Standardization......Page 116 Normalization......Page 117 Questions......Page 118 Summary......Page 119 3. Econometric and Wavelet Analysis......Page 120 Simple linear regression......Page 121 Scatter plot......Page 122 Coefficient of determination......Page 124 Significance test......Page 125 Confidence interval for linear regression model......Page 126 Residual plot......Page 127 Normality distribution of errors......Page 128 Multivariate linear regression......Page 129 Confidence interval......Page 131 Multicollinearity......Page 132 ANOVA......Page 133 Feature selection......Page 136 Removing irrelevant features......Page 137 Stepwise variable selection......Page 139 Variable selection by classification......Page 140 Ranking of variables......Page 142 Wavelet analysis......Page 143 Fast Fourier transformation......Page 149 Hilbert transformation......Page 152 Questions......Page 156 Summary......Page 157 4. Time Series Modeling......Page 158 General time series......Page 159 Converting data to time series......Page 160 zoo......Page 162 Constructing a zoo object......Page 163 Reading an external file using zoo......Page 164 Plotting zoo objects......Page 165 Disadvantages of a zoo object......Page 167 xts......Page 168 Construction of an xts object using as.xts......Page 169 Constructing an xts object from scratch......Page 170 Linear filters......Page 171 AR......Page 173 MA......Page 175 ARIMA......Page 177 GARCH......Page 183 EGARCH......Page 185 VGARCH......Page 187 Dynamic conditional correlation......Page 189 Questions......Page 191 Summary......Page 192 5. Algorithmic Trading......Page 193 Momentum or directional trading......Page 194 Distance-based pairs trading......Page 203 Correlation based pairs trading......Page 209 Co-integration based pairs trading......Page 212 Capital asset pricing model......Page 216 Multi factor model......Page 218 Portfolio construction......Page 221 Questions......Page 224 Summary......Page 225 6. Trading Using Machine Learning......Page 226 Logistic regression neural network......Page 227 Neural network......Page 231 Deep neural network......Page 236 K means algorithm......Page 238 K nearest neighborhood......Page 240 Support vector machine......Page 243 Decision tree......Page 245 Random forest......Page 248 Questions......Page 251 Summary......Page 252 7. Risk Management......Page 253 Market risk......Page 254 Portfolio risk......Page 255 VaR......Page 259 Parametric VaR......Page 260 Historical VaR......Page 262 Monte Carlo simulation......Page 265 Hedging......Page 267 Basel regulation......Page 268 Credit risk......Page 269 Fraud detection......Page 275 Liability management......Page 278 Questions......Page 279 Summary......Page 280 8. Optimization......Page 281 Dynamic rebalancing......Page 282 Periodic rebalancing......Page 283 Walk forward testing......Page 286 Grid testing......Page 287 Genetic algorithm......Page 290 Questions......Page 294 Summary......Page 295 9. Derivative Pricing......Page 296 Option pricing......Page 297 Black-Scholes model......Page 298 Cox-Ross-Rubinstein model......Page 300 Greeks......Page 303 Implied volatility......Page 305 Bond pricing......Page 306 Credit spread......Page 309 Credit default swaps......Page 312 Interest rate derivatives......Page 314 Exotic options......Page 315 Questions......Page 319 Summary......Page 320