前　　言

大数据时代已经到来，如何基于数据完成科学、有效的决策是多数人应该学习和掌握的新技能。开源软件R是世界上流行的数据分析、统计计算及制图语言，几乎能够完成任何数据处理工作。近来R在编程语言排行榜的排名也逐渐上升，可见R的影响力和受欢迎程度都有提升。R可安装并运行于所有主流平台，为我们提供了成千上万的专业模块和实用工具，是数据挖掘、数据分析领域的好工具。

本书注重基础知识和实用技能，系统地介绍了R的特性和它的强大功能，引导读者由浅入深地学习R语言并掌握R在金融领域的应用。本书的作者不仅有丰富的教学经验，而且对R的金融应用有着深入的见解。

读者对象

本书的读者对象如下：

● 想用R语言完成金融分析任务的读者；

● 想用R语言完成金融量化建模的读者；

● 有金融相关背景，想学习R语言的读者；

● 高校统计学、金融学等相关专业的师生。

如何阅读本书

本书的结构是基于作者丰富的教学经验和学生反馈来搭建的。全书分为5篇，共30章。

第1篇（第1～5章）是R语言基础，由浅入深地介绍了R语言的基础知识，包括如何下载和安装R、如何启动和退出R、一些基本的R命令、日期变量、循环语句、条件语句、用R作图以及一些常用的R包等内容。

第2篇（第6～10章）是金融模型及基础知识，介绍了金融财务相关的公式和知识点，并通过编写R程序完成基本的计算，同时结合R完成财务报表分析、资本资产定价模型，并讲解了多因子线性模型和夏普比率等知识点。

第3篇（第11～19章）是数据及相关操作，介绍了各种开源数据接口、如何获取数据、数据的处理及相关操作、矩阵、数据框和数据列、R和Excel的互动、读写二进制数据、字符串变量的操作等内容。

第4篇（第20～28章）是R在金融建模中的应用，介绍了各类检验及事件研究、期权定价模型、蒙特卡罗随机模拟法、投资组合理论、在险价值、信用风险、买卖价差、交易成本、流动性、文本处理、金融学相关的R包等内容。

第5篇（第29、30章）是R高级技能，介绍了如何用R对内容加密，如何用R读取压缩文件。

每章还提供了练习题，以便读者巩固当前章节所学的知识点，夯实基础。

关于勘误

虽然作者花了很多时间和精力去核对书中的文字、代码和图片，但因为时间仓促和水平有限，书中仍难免会有一些错误和纰漏。如果大家发现什么问题，恳请反馈给作者，他的邮箱是pyan@geneseo.edu。