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Quantitative Trading with R

Praktisches Lehrwerk für Quant-Trading mit R — von Datenbeschaffung und -aufbereitung über statistische Analyse bis zu systematischem Backtesting und Strategie-Entwicklung. Verbindet mathematische Konzepte mit R-Implementierung.

Kernthesen

  • R als Quant-Werkzeug: Comprehensive Einführung in quantitative Trading-Methoden mit R — nicht nur als Tool-Tutorial, sondern als Denkrahmen.
  • Vollständiger Workflow: Datenbeschaffung → Exploration → Modellierung → Backtesting → Risikomanagement in einem konsistenten System.
  • Zeitreihen-Zentral: ARIMA, GARCH, Kointegration als Kerninstrumente für Preis-Modellierung.

Inhalt

Bereich Thema
Datenvorbereitung Bloomberg/Yahoo Finance in R; xts-Objekte; Datenbereinigung
Statistische Grundlagen Renditeverteilungen, Autokorrelation, Kointegration
Strategieentwicklung Mean Reversion, Momentum, Pair Trading
Backtesting Performance-Metriken; Overfitting-Erkennung
Risikomanagement Value at Risk; Position Sizing in R

Einordnung

Ergänzt 2026-05-13_geron_hands_on_machine_learning (Python/ML-Seite) und 2026-05-13_fabozzi_probability_statistics_finance (Statistik-Fundament). Für R-affine Quant-Trader direkter Einstieg.