Értékelés:
A „Reprodukálható pénzügyek R-rel” című könyv elsöprően pozitív kritikákat kapott az olvasóktól, kiemelve annak hatékonyságát, mint az R programozáson keresztül történő pénzügyi elemzés tanulási eszközét. A könyv világos bevezetést nyújt a pénzügyi fogalmakba, és gyakorlati alkalmazásokat mutat be az R különböző csomagjainak segítségével. A szerző szisztematikus megközelítése lehetővé teszi az olvasók számára, hogy az összetett témákat könnyen kezelhető módon ragadják meg, így a könyv egyaránt alkalmas a pénzügyek kezdő és haladó felhasználói számára.
Előnyök:⬤ A pénzügyi fogalmak és R-alkalmazások átfogó lefedettsége.
⬤ Többféle kódolási megközelítést (xts, tidyverse, tidyquant) kínál a problémák megoldásához.
⬤ A valós pénzügyi elemzéshez kapcsolódó gyakorlati példákat nyújt.
⬤ Tartalmazza a Shiny webalkalmazások fejlesztését az interaktív adatvizualizációhoz.
⬤ Megközelíthető a némi R-tudással és pénzügyi háttérrel rendelkező olvasók számára.
⬤ Ösztönzi a helyes kódolási gyakorlatokat és a reprodukálhatóságot.
⬤ Világos és tömör írás, könnyen követhető kóddal.
⬤ Feltételezhet némi előzetes R-tudást, ami kihívást jelenthet az abszolút kezdők számára.
⬤ Néhány kritikus szerint a könyvnek a jövőbeni kiadásokban további haladó témák vagy komplexitás lenne a javára.
(28 olvasói vélemény alapján)
Reproducible Finance with R: Code Flows and Shiny Apps for Portfolio Analysis
A Reprodukálható pénzügyek R-rel: Kódfolyamatok és Shiny alkalmazások a portfólióelemzéshez egyedülálló bevezetés a befektetési menedzsmentre vonatkozó adattudományba, amely feltárja a három fő R/pénzügyi kódolási paradigmát, hangsúlyozza az adatvizualizációt, és elmagyarázza, hogyan lehet működő Shiny alkalmazások összefüggő csomagját felépíteni. A teljes forráskód, az eszközáradatok és az élő Shiny-alkalmazások a reproduciblefinance.com oldalon érhetők el. Az ideális olvasó a pénzügyek területén dolgozik vagy szeretne dolgozni, és vágyik arra, hogy egyszerű, de gyakorlatias, valós példákon keresztül megtanulja az R-kódot és a Shiny-t.
A könyv az adattudomány első lépésével kezdődik: az adatok importálásával és feldolgozásával, ami a befektetési kontextusban az eszközárak importálását, hozamokká való átalakítását és egy portfólió felépítését jelenti. A következő fejezet a kockázatot tárgyalja, és olyan leíró statisztikákkal foglalkozik, mint a standard eltérés, a ferdeség, a kurtózis és ezek gördülő előzményei. A harmadik szakasz a portfólióelméletre összpontosít, elemezve a Sharpe-arányt, a CAPM-et és a Fama-Francia modelleket. A könyv az egyes eszközök kockázathoz való hozzájárulásának megállapítására és Monte Carlo-szimulációk futtatására szolgáló alkalmazásokkal zárul. Mindegyik feladathoz a három fő kódolási paradigmát vizsgáljuk, és a munkát interaktív Shiny műszerfalakba csomagoljuk.
.
.