打算写本书《金融数据分析》------ 暂定书名

开端

发现网上在这方面的书籍并不是很多，大部分都用 MATLAB 或者其他的软件去做，没有自己的核心程序或者产品，MATLAB 在性能上出其的慢，我帮我朋友做过一些生物数据方面的分析，他写的代码需要运行6个小时左右才能产生结果。并且MATLAB没有开源，需要商业版权，在开发过程中运行有太多的限制。

本人前期对金融系统进行深入的研究和分析，也算不上太高深的研究，发现国内在开发金融量化的公司并不多，也并没有完善的系统，只有少数基金公司在运作这样的系统，金融公司缺少那种互联网公司的创新性和产品周期的快速迭代。最重要的一点，金融系统肯定是追求着较高的稳定性去开发,因为金融系统中最重要的就是风险控制，只有能够有效的控制系统的风险才能谈得上盈利。

本人并非涉足金融行业，但是觉得金融系统上面还有很多的创新性和独到性，尤其对于跨领域的分析和研究上，很少能够有人去多角度的考虑问题，深入的去进行探索性的研究和真实系统的开发。

国外有很多家做金融方面的系统的，但是开发的系统只能被专业人员所运用，专业人员需要深入的理解金融行业和数据方面才能够进行操作。尤其是针对于金融的数据的准确性和实时性，能不能做到100%的数据无误？低延时率和降低操作门槛，可视化数据分析上还有很大的创新性。针对于国内的金融股票市场，大部分都晦涩难懂，包括数据的准确性都是有待考证（如果认为我说的不准确可以去进行平台的数据对比）。

本书会以探索性的方式去进行讲解，希望会有更多人去了解金融市场。对于金融数据分析，是一个跨领域跨学科之间的研究，需要深度的学习金融市场，程序，数据，算法，模型，以及统计学理论才能够真正的了解什么是量化投资，如何在市场进行风险把控和盈利。

本书并不会公开盈利的算法和数据模型，因为一个盈利的金融量化系统和模型肯定是封闭，这些都属于公司的商业机密和个人的研究。书中会以探索性和验证性的方式去讲解如何来设计一个金融量化系统。

程序会以 Python 和 R 还有 c 进行围绕讲解，期间也会讲解如何利用 python 的库和 R 的库进行分析。包括Python和c之间的对接，R和Python之间的对接进行数据分析。

初步

国内的对于金融量化的书籍并不全面，都是一些简单的介绍和一些初步的算法，由于一些急功近利的想法会让出书变得内容上和质量上会非常的粗糙，所以这是为什么国内的书籍和国外的书籍上针对于内容的原创性和探索性还缺失很多，本身技术方面的书籍就是需要反复的修改和验证才能够减少书中的错误。
本书适合于资深人士，具备python，C语言以及R语言，以及金融市场知识理论的基础。简单的基础知识概念以及程序上的语法讲解并不会涉及。也可以这么说，本书是一个综合性，实用性，和探索性结合的书籍，更针对于实践的运用和研究。

目录

没有排序

金融市场初步
开端
何为量化分析
风险控制
时间序列数据
金融数据算法
检验市场有效性
高频交易
CUDA计算-并发性
统计学模型
数据可视化
利用R搭建统计模型
如何进行数据回测
时间序列数据库系统
系统架构方案
CEP系统

等一些列内容书目，不完善的会继续添加。

这里吐槽一下，我去过几家公司面试，面试官各种讽刺和讥笑，说我不靠谱，说金融市场本身就是不能检验的。那么我就要打算写本书好好的反驳你一下，然后开发一个不会赔钱的系统，不赔钱才能谈得上盈利。

由于13年度过各种坑爹的事情，本书会以2014年为开端，期限为期一年左右，完成初步稿件，后期会优化文章条理和内容质量，保证最小的错误。然后再决定出版发行。