Bewertung:
Das Buch „Reproducible Finance with R“ hat überwältigend positive Kritiken von Lesern erhalten, die seine Effektivität als Lernwerkzeug für Finanzanalysen durch R-Programmierung hervorheben. Es bietet eine klare Einführung in Finanzkonzepte und demonstriert praktische Anwendungen mit verschiedenen Paketen in R. Der systematische Ansatz des Autors ermöglicht es den Lesern, komplexe Themen auf überschaubare Weise zu erfassen, so dass es sowohl für Anfänger als auch für fortgeschrittene Nutzer im Finanzbereich geeignet ist.
Vorteile:⬤ Umfassende Abdeckung von Finanzkonzepten und R-Anwendungen.
⬤ Bietet mehrere Kodierungsansätze (xts, tidyverse, tidyquant) für die Lösung von Problemen.
⬤ Bietet praktische Beispiele, die für die Finanzanalyse in der Praxis relevant sind.
⬤ Enthält die Entwicklung von Shiny-Webanwendungen für die interaktive Datenvisualisierung.
⬤ Zugänglich für Leser mit einigen R-Kenntnissen und finanziellem Hintergrund.
⬤ Ermutigt zu guten Programmierpraktiken und Reproduzierbarkeit.
⬤ Klarer und prägnanter Text mit leicht nachvollziehbarem Code.
⬤ Setzt gewisse Vorkenntnisse in R voraus, was für absolute Anfänger eine Herausforderung sein könnte.
⬤ Einige Rezensenten wiesen darauf hin, dass das Buch von weiteren fortgeschrittenen Themen oder Komplexität in zukünftigen Ausgaben profitieren könnte.
(basierend auf 28 Leserbewertungen)
Reproducible Finance with R: Code Flows and Shiny Apps for Portfolio Analysis
Reproducible Finance with R: Code Flows and Shiny Apps for Portfolio Analysis ist eine einzigartige Einführung in die Datenwissenschaft für das Anlagemanagement, die die drei wichtigsten R-/Finanz-Codierungsparadigmen untersucht, den Schwerpunkt auf die Datenvisualisierung legt und erklärt, wie man eine zusammenhängende Suite funktionierender Shiny-Anwendungen erstellt. Der vollständige Quellcode, Daten zu Vermögenspreisen und Live-Shiny-Anwendungen sind unter reproduciblefinance.com verfügbar. Der ideale Leser arbeitet im Finanzwesen oder möchte im Finanzwesen arbeiten und hat den Wunsch, R-Code und Shiny durch einfache, aber praktische Beispiele aus der Praxis zu erlernen.
Das Buch beginnt mit dem ersten Schritt in der Datenwissenschaft: dem Importieren und Verarbeiten von Daten, was im Investitionskontext das Importieren von Vermögenspreisen, die Umwandlung in Renditen und die Konstruktion eines Portfolios bedeutet. Der nächste Abschnitt befasst sich mit dem Risiko und geht auf deskriptive Statistiken wie Standardabweichung, Schiefe, Kurtosis und deren rollierende Historie ein. Der dritte Abschnitt konzentriert sich auf die Portfoliotheorie und analysiert die Sharpe Ratio, das CAPM und das Fama-French-Modell. Das Buch schließt mit Anwendungen zur Ermittlung des Risikobeitrags einzelner Vermögenswerte und zur Durchführung von Monte-Carlo-Simulationen. Für jede dieser Aufgaben werden die drei wichtigsten Kodierungsparadigmen untersucht, und die Arbeit wird in interaktive Shiny-Dashboards verpackt.
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| ISBN: | 9781138484030 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2018 |
| Seitenzahl: | 230 |
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