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2016CDAS中国数据分析师行业峰会:如何用R语言进行量化分析

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, 程序员R,Nodejs,Java
  • weibo:@Conan_Z
  • blog: http://blog.fens.me
  • email: bsspirit@gmail.com

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cdas2016

前言

今年的数据分析师大会,非常火爆!所说报名有5000人,到时参会达到3000+人的规模,比去年的场面大了10倍。分享主题也开拓到15个,包括了 大数据与金融,大数据与人工智能,大数据与生物医疗,大数据人力资源管理,电子表格应用大会,CDA数据分析师专场,大数据与云计算,数据库技术与实战,大数据与交通旅游,网络与通讯大数据,数据可视化与商业BI,电商大数据,互联网大数据,大数据与人才培养,大数据与共享。其中,大数据与金融 和 大数据与人工智能爆满,不仅坐位坐满,而且地面都坐了满,盛况空前。

我非常有幸参加2016年的中国数据分析师行业峰会,作为大数据与金融场的分享嘉宾,分享R语言在金融领域中的应用。

目录

  1. 我的演讲主题:如何用R语言进行量化分析
  2. 会议体验和照片分享

1. 我的演讲主题:如何用R语言进行量化分析

如何用R语言进行量化分析,PPT下载,主要内容来自我的一篇博文:R语言为量化而生

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本次分享的主题全面的论述了,为什么我们要用R来做量化投资这件事,从理论到操作方法,再到实战案例;从研究方法到工程实践的过程。

R语言适合做量化分析的5个理由:

  • R语言是统计语言,对数学计算和统计计算有良好的支持。
  • R语言是面向数据的,金融玩的就是数据。
  • R语言有完善第三方包体系,提供很多的量化工具包支持。
  • R语言本身很简单,易学易上手。
  • R语言有清晰的体系结构。

看上去5个理由很清晰和简单,我也是花了很长的时间才得出的总结。为了让现场的听众,能快速理解主题,我加了不少的数据分析方法和例子。比如,用R解一个一元二次方程组,用R计算移动平均线,根据期货黑色系的上下游关系进行多元回归分析等。R语言给了我们非常大的帮助,短短的几行代码就可以设计一个复杂的模型出来。

我还是一直延续了一贯的演讲风格,有内容,有图片,有代码,有互动。从方法理论的思路开始,到市场特征检验,再到数学公式,R语言建模,把知识和市场操作联系起来,听完我的分享,你回去把上就可以动手实践。利用IT人的技术优势,可以真正地与实际操作结合起来,实现从IT技术到价值的转变。

2. 会议体验和照片分享

今年的数据分析师大会太火爆了,比去年的场面大很多,从分享嘉宾规模,分享主题,到参会人员都达到了大型会议的组织规模。不得不说一句,所有的工作人员辛苦了!

“万象尽说,慧聚未来”是本次会议的主题,会议主页:http://cdas.cda.cn/。本次大会结实了,很多不同领域对于数据的高手,特别是大数据人力资源管理,让我了解到了一个新的方向。

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去年的数据分析师大会,我也参加了分享,请参考文章,2015CDAS中国数据分析师行业峰会:R语言量化投资数据分析应用

2.1 我的分享是在9月3日下午的大数据与金融,第五位分享嘉宾。

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鲍忠铁,本场的主持人,Talkingdata首席金融行业专家,主题:深度商业分析在金融行业的实践
曹犟,神策数据联合创始人,主题:数据驱动与指标体系构建。
丁磊,汇百川信用CTO,主题:人工智能助力新金融。
于建明,京东金融量化交易研发负责人,主题:京东股票之量化交易实践。
张丹,R语言资深用户,系统架构师,前况客创始人兼CTO,主题:如何用R语言做量化分析。

我在分享的照片(照相技术差了点)
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金融会场照片
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2.2 会议相关照片

大会开幕式
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最后,感谢CDAS工作人员的辛苦劳动,希望保持高水平会议越办越好!

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2015CDAS中国数据分析师行业峰会:R语言量化投资数据分析应用

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(Conan), 程序员Java,R,Javascript
  • weibo:@Conan_Z
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前言

第一次在以数据分析为切入点的会议上做演讲,感觉还是挺不一样的。大会分为“金融数据洞察”,“医疗数据洞察”,“电商数据洞察”,“大小数据洞察”的4个部分,分别介绍了数据分析在不同行业的应用情况。当然,这次我是在“金融数据洞察”分论坛。

我非常有幸作为分享嘉宾参加2015年的中国数据分析师行业峰会,分享R语言在金融领域中的应用。

目录

  1. 我的演讲主题:R语言量化投资数据分析应用
  2. 会议体验和照片分享

1. 我的演讲主题:R语言量化投资数据分析应用

R语言量化投资数据分析应用,PPT下载,主要内容来自我的一篇博文:R语言构建追涨杀跌量化交易模型

由于本次的演讲时间为20-30分钟,所以思来想去演讲内容,要简单而且直接,才能听众听得明白。那么追涨杀跌策略就成为,最好的一个初门策略的切入点。其他的几位嘉宾,有介绍量化行业背景的,有介绍量化基础知识的,有介绍量化产品布局的,有介绍P2P征信的,那么我介绍是实现一个交易模型,真是让听众全方位的了解了量化的各个知识点,是一场有含金量的会议。

我一直延续了一贯的演讲风格,有内容,有图片,有代码,有互动。从 追涨杀跌 的思路开始,到市场特征检验,再到数学公式,R语言建模,再到历史数据回测。通过R语言,很简单地就实现了一个我们脑子中的投资想法。类似的投资想法其实谁都有,利用IT人的技术优势,可以真正地与实际操作结合起来,实现从IT技术到价值的转变。

2. 会议体验和照片分享

本次大会不仅结识了很多同行的高手,同时听到不同领域对于数据的声音。群贤汇聚 思想碰撞,这也是对我最大收获。会议主页:http://cdas.pinggu.org/index.html

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2.1 我的分享是在9月12日的金融数据洞察分论坛,第五位分享嘉宾。

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王安,钱方首席分析师,是本场的主持人。从事金融业定量化管理咨询工作,参与多家银行,保险公司,证券公司的定量管理咨询工作,包括数据分析挖掘,预测模型建立,管理策略发展,分析培训等工作,同时关注图表设计,演讲技巧的内容。

郑志勇(Ariszheng),北京和晶睿智执行合伙人,中国量化投资学会专家委员会成员,北京理工大学运筹学与控制论硕士,先后就职于中国银河证券、银华基金、方正富邦基金,从事金融产品研究与设计工作。十余年MATLAB编程经验,专注于产品设计、量化投资等相关领域的研究,尤其对结构化产品、分级基金产品有着深入的研究,已出版《运筹学与最优化MATLAB编程》和《金融数量分析:基于MATLAB编程》等书籍。

李洋(Faruto),中国量化投资学会专家委员会成员,MATLAB技术论坛联合创始人,北京师范大学应用数学硕士,先后就职于私募、期货公司、保险公司,从事量化投资相关工作。十年MATLAB编程经验,对机器学习、量化投资等相关领域有深入研究,已出版《MATLAB神经网络30个案例分析》和《MATLAB神经网络43个案例分析》等书籍。

薛昆,通联金融董事总经理,计算机背景,毕业进入对冲基金,这家对冲基金被UBS收购了,在2008年很不幸被关掉了,因为当时在做最复杂的相关研究,当时入行的时候,旁边同事2006年拿1亿美元的资金,好事不会再有。之后加入摩根大通做内部平台,后来又加入通联数据,做不一样的事情。

刘时斌,数信互融联合创始人,在SAS风险研发,2012—2014年在北大联合办学,北大教三个学期统计分析和商务智能课程,去年搭上互联网金融风潮下来创业,2014年12月份正式成立,到今年7月份已经到A轮融到2000多万,估值两个多亿。

张丹,R语言资深用户,系统架构师,况客联合创始人(qutke.com)。《R的极客理想-工具篇》、《R的极客理想-高级开发篇》图书作者。有10年IT程序开发和系统架构设计的经验,精通Java, R, Javascript 三种编程语言,熟悉数据挖掘、统计和金融的多种算法。目前在互联网金融量化投资方向创业中,博客(http://blog.fens.me) Alexa全球排名8万。

王吉培,中国人民银行征信中心专家,中国人民大学博士,是关于征信方面想法和一些思考在这里跟大家分享一下。我给大家介绍四部分两个方面,主要通过介绍想达到一个目的,让大家知道什么是征信?什么是征信业务?我们国家有哪些征信机构?我们国家发展什么样子、未来发展什么样?第二部分主要分享一下,在我们征信体系下,我们一些应用和案例,主要想达到这个目的。

圆桌会议:数据分析,是技术也是艺术。

王安是主持人,各位嘉宾就以下3个问题进行不同角度的回答:1. 开源数据。 2. 数据价值。 3. 学习路线。

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照片座位排序:左1 薛昆,左2 郑志勇, 左3 李洋, 左4 张丹, 左5 王吉培,左6 刘时斌, 左7 王安。

2.2 签名售书

本此会议对于我来说还有一个不同的点,就是签名售书。我的第二本书《R的极客理想-高级开发篇》出版之际,能够近距离与读者的小伙伴们畅聊数据分析的各种技术,以及R语言与其他语言的比较,是非常有意思的一件事情。虽然一共签售了10多本书,我还是非常开心地。如果签售图书,能再降到8折-9折,估计会有更好的效果。嘿嘿!同时欢迎已购书的同学,带书前来签名。

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最后,感谢CDAS工作人员的辛苦劳动,希望保持高水平会议越办越好!

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