本课程为专业选修课，主要面向金融学、投资学、金融工程、保险学、CFA等专业本科高年级学生。主要目的是使学生掌握R语言的编程语言，用于进行数据分析。课程涵盖金融领域中的一些实际问题，其中包括R语言编程，R语言读取数据，加载R语言程序包，编写R语言函数，调试以及R语言代码的组织与注释。针对金融领域的数据分析和优化的内容，我们会提供实操示例。
本课程包含了相关的金融投资技术的理论、模型和思想，并利用R众多程序包中的内置函数，将抽象的金融模型通过R的数据处理和图形形式进行解释、验证和求解，旨在使学生既熟悉当前投资技术的理论背景，又能够熟练使用R处理量化投资过程中的定量计算与分析。
第一章：R简介
1.1 R是什么
1.2 RStudio介绍
1.3 R的扩展包
1.4 如何获取帮助
1.5 工作空间
1.6 文件输入输出
1.7 数据类型
1.8 数据结构
PPT所提问题的代码
第一章测试
第一章作业
第二章：R基本操作
2.1 数据输入
2.2 数据输出和特殊数据处理
2.3 数据预处理
2.4 数据重塑
第二章测试
第二章作业
第三章：R编程基础
3.1 流程控制
3.2 函数编制
3.3.1 统计回归函数
3.3.2 回归分析
3.3.3 lapply系列函数
3.4.1 金融时间序列模型：理论基础（视频1）
3.4.2 金融时间序列模型：ARMA模型 （视频2）
3.4.3 金融时间序列模型：GARCH模型
第三章作业
第四章：R做图基础
4.1 初建图形
4.2 图形参数
4.3 图形工具
4.4 多图环境
第四章作业
第四章测试
第五章：R软件与固定收益分析
5.1固定收益证券基础（理论）
5.2债券的久期和凸性（理论）
5.3债券应计利息计算的R语言实现
5.4债券内在价值和收益率计算的R语言实现
5.5债券久期和凸性计算的R语言实现
5.6用R语言综合分析债券
第五章作业
第六章：R软件与金融风险管理
6.1风险与风险度量概述（理论）
6.2市场风险与VaR（理论）
6.3历史模拟法计算VaR（理论）
6.4信用风险度量（理论）
6.5正态分布VaR的R语言实现
6.6厚尾分布VaR的R语言实现
6.7历史分布VaR的R语言实现
6.8Merton模型的R语言实现
6.9补充案例
第六章作业
第七章： R软件在股票市场的应用
7.1 估计资产β系数（理论）
7.2 估计资产β系数（代码实现）
7.3 资产组合优化（理论）
7.4 资产组合优化（代码实现）
第八章 ：R软件与量化投资
8.1 案例1：Fama-French多因子选股策略
8.2 案例2：简单的配对交易策略