跨界知识聚会系列文章，“知识是用来分享和传承的”，各种会议、论坛、沙龙都是分享知识的绝佳场所。我也有幸作为演讲嘉宾参加了一些国内的大型会议，向大家展示我所做的一些成果。从听众到演讲感觉是不一样的，把知识分享出来，你才能收获更多。
关于作者
- 张丹，数据分析师/程序员/Quant: R,Java,Nodejs
- blog: http://fens.me
- email: bsspirit@gmail.com
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http://blog.fens.me/meeting-r-dev-20230617
前言
2023年的金融市场，一言难进。
量化投资大家都不陌生了，就是程序来做股票基金等的投资策略。
在R语言中开发者社区中，不仅有大量统计学和机器学习的算法支撑，还内置了多种用于指标计算和量化投资的策略算法，同时我们可以结合个人的行业知识，把自己熟悉的其他领域的算法模型借鉴过来，与基金投资组合的业务目标结合起来，形成新的策略思路，创造属于自己的交易机会。
借助R语言的能力，我们自己可以轻松地构建各种投资组合的策略。从零起步，开始构建自己的投资组合。在瞬息万变金融市场，你要不要来自己试一下呢？
本次分享不构成任何投资建议，仅从技术角度交流！
目录
- 我分享的主题：用AI选基金，构建自己的投资组合
- 会议体验和照片分享
1. 我分享的主题：用AI选基金，构建自己的投资组合
AI技术继续引领科技创新，R语言机器学习作为可落地的技术，将帮我们利用数据向着智能化的方向前进。在金融领域，R语言也有着丰富第三方包支持，金融数据也是比较容易获得。那么，我们可以利用R语言做一些数据分析，帮助我们一手了解金融市场的情况。
本次分享的PPT：http://doc.fens.me/用AI选基金构建自己的投资组合-张丹.pdf。
我主要为分三个部分进行介绍：
- 基金市场总体情况
- 基金基本投资策略
- 投资策略：资本资产定价模型
FOF的概念，基金中的基金。
基金净值计算举例：
收益率曲线的详细系数。
2. 会议体验和照片分享
本次会议官方报名页：https://www.huodongxing.com/event/8706770141611
活动日志：
2.1 会议主题
本次活动由 3位MVP和一位外员参加：张丹、谢佳标、任坤、晁亚伟 一起作为分享嘉宾。
晁亚伟，主题：用RMarkdown实现自动化报告模板，实现高效文档撰写。
R语言应用者，北京青萌数海科技有限公司开发工程师。R语言新人，日常工作R、Python、Vue都有涉及。经常使用RShiny和Rmarkdown技术。
自动化办公已经家喻户晓，就是用程序来简化日常工作中重复的数据处理工作，简化工作过程。R语言社区已经有很多丰富的包来实现文档中的各种功能，各种指标的计算以及图表格式的编写，以及文档格式的设定，所以我们可以通过Rmarkdown的功能和我们要实现的业务逻辑进行结合，实现上传，生成，下载等一系列操作。借助R语言的这一能力，我们自己可以轻松地构建各种自动化报告模板。
任坤，主题：R 语言的生态系统现状于展望。
微软MVP，就职于国内顶尖量化对冲基金。vscode-R 和 R Language Server 项目的主要维护/开发者，著有《Learning R Programming》，中文版为《R语言编程指南》。
R语言经过多年的发展，从一个在统计学术圈流行的数据分析、统计计算和建模以及可视化的工具，逐渐成长为了一个有更多开发者、开源贡献者和许多开源扩展包的生态。本次分享主要介绍R语言自身的发展、开发环境的优化，以及其在数据处理、统计建模、机器学习、数据可视化、报告展示等多个方面形成的最受欢迎的工具集，以及近期最新的发展动态，帮助用户和开发者更全面地了解R开源社区和众多开源项目的图景和巨大的发展潜力。
谢佳标，主题：如何使用 R 语言进行数据科学
微软MVP，资深数据挖掘专家。著有《R语言与数据挖掘》、《R语言游戏数据分析与挖掘》、《Keras深度学习：入门、实践与进阶》、《R语言数据分析与挖掘（微课版）》、《深度学习入门到精通：基于Tensorflow2》（2023年下半年出版）
数据科学涵盖数据处理、数据分析、数据挖掘、数据可视化，R语言均可轻松实现。本次分享主要介绍如何使用R语言进行数据处理、数据分析、数据建模及数据可视化各环节。包含以下内容：
1）利用R语言进行数据处理
2）利用R语言进行数据分析与挖掘
3）利用R语言进行可视化
4）利用R语言进行深度学习
张丹，主题：用 AI 选基金，构建自己的投资组合。【视频回看】
微软MVP，R语言实践者，北京青萌数海科技有限公司CTO。10年以上互联网应用架构经验，在R、大数据、数据分析等方面有深厚的积累。精通量化投资交易策略，熟悉中国金融二级市场、交易规则和投研体系。 熟悉数据学科方法论，在海关、外汇等监管科技领域均有落地项目。
在R语言中开发者社区中，不仅有大量统计学和机器学习的算法支撑，还内置了多种用于指标计算和量化投资的策略算法，同时我们可以结合个人的行业知识，把自己熟悉的其他领域的算法模型借鉴过来，与基金投资组合的业务目标结合起来，形成新的策略思路，创造属于自己的交易机会。
2.2 相关照片
现场大合照
还是线下会议好啊，有互动性，能看到大家的反应，专注在技术本身。微软技术直通车，每季度都带来新的技术分享。
