Hodnocení:
Kniha „Reproducible Finance with R“ získala od čtenářů převážně kladné recenze, které zdůrazňují její účinnost jako učebního nástroje pro finanční analýzu pomocí programování v jazyce R. Poskytuje srozumitelný úvod do finančních konceptů a ukazuje praktické aplikace pomocí různých balíčků v R. Autorův systematický přístup umožňuje čtenářům pochopit složitá témata zvládnutelným způsobem, takže je vhodná jak pro začátečníky, tak pro pokročilé uživatele v oblasti financí.
Klady:⬤ Komplexní pokrytí finančních konceptů a aplikací v R.
⬤ Nabízí několik přístupů ke kódování (xts, tidyverse, tidyquant) pro řešení problémů.
⬤ Poskytuje praktické příklady relevantní pro reálnou finanční analýzu.
⬤ Obsahuje vývoj webových aplikací Shiny pro interaktivní vizualizaci dat.
⬤ Přístupné pro čtenáře s určitou znalostí R a finančním zázemím.
⬤ Podporuje správné postupy kódování a reprodukovatelnost.
⬤ Jasné a stručné psaní s přehledným kódem.
⬤ Může předpokládat určité předchozí znalosti jazyka R, což by mohlo být náročné pro úplné začátečníky.
⬤ Někteří recenzenti uvedli, že by knize prospěla další pokročilá témata nebo složitost v příštích vydáních.
(na základě 28 hodnocení čtenářů)
Reproducible Finance with R: Code Flows and Shiny Apps for Portfolio Analysis
Reproducible Finance with R: Code Flows and Shiny Apps for Portfolio Analysis je jedinečný úvod do datové vědy pro správu investic, který zkoumá tři hlavní paradigmata kódování v jazyce R/finance, klade důraz na vizualizaci dat a vysvětluje, jak vytvořit ucelenou sadu funkčních aplikací Shiny. Úplný zdrojový kód, data o cenách aktiv a živé aplikace Shiny jsou k dispozici na adrese reproduciblefinance.com. Ideální čtenář pracuje nebo chce pracovat v oblasti financí a má chuť naučit se kód R a Shiny na jednoduchých, ale praktických příkladech z reálného světa.
Kniha začíná prvním krokem v datové vědě: importem a zpracováním dat, což v investičním kontextu znamená import cen aktiv, převod na výnosy a sestavení portfolia. Další část se zabývá rizikem a řeší popisné statistiky, jako je směrodatná odchylka, šikmost, kurtóza a jejich klouzavé historie. Třetí oddíl se zaměřuje na teorii portfolia a analyzuje Sharpeho poměr, CAPM a Fama Frenchův model. Knihu uzavírají aplikace pro zjišťování příspěvku jednotlivých aktiv k riziku a pro provádění simulací Monte Carlo. Pro každou z těchto úloh jsou prozkoumána tři hlavní paradigmata kódování a práce je zabalena do interaktivních ovládacích panelů Shiny.
.
.