学习 R 语言对金融分析人士有何意义？
总之，多学一点东西总是没错的。至于，学了之后会有哪些好处呢，我们就来看看专业人士有什么看法。
对于金融人士来讲，R也许能被我片面地概括几个领域：时间序列，模拟预测，最优化，制图(其实最终还是要归总到贝叶斯，最优化，和simulation的问题)。这些R的工具涵盖的金融方面有：资产组合，量化风险，资产定价，交易模拟，制图报告等。几乎可以满足所有机构投资人与个体投资人的需求。“听起来好诱人哦，好像万金油一样，R好强大哦~“大家心里可能会这么想。不过实话说，这并不是R的功劳，这是给R写包的人的功劳。
学习的意义
如果作为一个量化分析师，学R的意义在于，你可以对你的分析更可控。可是你千万想好这几点再去深学： 1. 你同事愿意读代码还是愿意读excel?如果其他人都用vba，会显得你格格不入，甚至降低团队效率。2. 你真的需要那么多可控性吗?真的有必要用单反相机照午餐放到微博去吗?如果真的需要(代表你不是因为刻意用R才用R)，用尼康(比喻成R)与用佳能(比喻成matlab)真的那么重要吗? 绝不是打消各位学R的积极性，或者居高临下给大家喝鸡汤。这些是亲身感悟。很多时候为了自己装高贵冷艳，总会学一些冷门的手艺，这样用不熟的技术闭门造车，其实很耽误事。毕竟分析师的最终结果是分析，最注重的是分析效率。
总之，学习了还是有很多好处的，学到的东西是你的了，不是吗？
技术指标虽然没什么预测的能力，但技术指标可以告诉我们已经发生的事情，所以有时候需要绘制蜡烛图，可能还需要添加一些自定义的指标。R语言中的quantmod包是一个非常强悍的金融计算包，它可以帮助股票分析人员进行定量化交易的研发、测试和部署。有兴趣的同学可以参见它的官方网站，不过作者似乎很长时间没有更新了。另外，邓一硕在其博客中也对quantmod包作了很完整的总结，除了关键的交易系统建模部分。#首先加载必要的扩展包library(quantmod)library(e1071)#读取2010年到2012年间的上证指数getSymbols('^SSEC',skew.ind <-function(quotes,n.days=20){diff<- Cl(quotes)-Op(quotes)r <-matrix(NA,ncol=n.days,在quantmod包里面；getSymbols(Symbols = NULL,
env = parent.frame(),
reload.Symbols = FALSE,
verbose = FALSE,
warnings = TRUE,
src = "yahoo",
symbol.lookup = TRUE,
auto.assign = getOption('getSymbols.auto.assign',TRUE),
...)
auto.assign=F表示不自动赋值；需要手动指定变量去存储数据。否则就是自动赋值给Symbols变量。
