Learning Quantitative Finance with R

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