Puntuación:
El libro 'Reproducible Finance with R' ha recibido críticas abrumadoramente positivas por parte de los lectores, destacando su eficacia como herramienta de aprendizaje para el análisis financiero a través de la programación en R. Proporciona una introducción clara a los conceptos financieros y demuestra aplicaciones prácticas utilizando varios paquetes en R. El enfoque sistemático del autor permite a los lectores comprender temas complejos de una manera manejable, por lo que es adecuado tanto para principiantes como para usuarios avanzados en finanzas.
Ventajas:⬤ Cobertura exhaustiva de conceptos financieros y aplicaciones de R.
⬤ Ofrece múltiples enfoques de codificación (xts, tidyverse, tidyquant) para resolver problemas.
⬤ Proporciona ejemplos prácticos relevantes para el análisis financiero del mundo real.
⬤ Incluye el desarrollo de aplicaciones web Shiny para la visualización interactiva de datos.
⬤ Accesible para lectores con algunos conocimientos de R y de finanzas.
⬤ Fomenta las buenas prácticas de codificación y la reproducibilidad.
⬤ Redacción clara y concisa con código fácil de seguir.
⬤ Puede suponer cierto conocimiento previo de R, lo que podría ser un reto para los principiantes absolutos.
⬤ Algunos revisores indicaron que el libro podría beneficiarse de temas más avanzados o de mayor complejidad en futuras ediciones.
(basado en 28 opiniones de lectores)
Reproducible Finance with R: Code Flows and Shiny Apps for Portfolio Analysis
Reproducible Finance with R: Code Flows and Shiny Apps for Portfolio Analysis es una introducción única a la ciencia de datos para la gestión de inversiones que explora los tres principales paradigmas de codificación R/finanzas, hace hincapié en la visualización de datos y explica cómo construir un conjunto cohesivo de aplicaciones Shiny funcionales. El código fuente completo, los datos de precios de activos y las aplicaciones Shiny en vivo están disponibles en reproduciblefinance.com. El lector ideal trabaja en finanzas o quiere trabajar en finanzas y tiene ganas de aprender código R y Shiny a través de ejemplos sencillos pero prácticos del mundo real.
El libro comienza con el primer paso de la ciencia de datos: importar y manejar datos, lo que en el contexto de la inversión significa importar los precios de los activos, convertirlos en rendimientos y construir una cartera. La siguiente sección trata del riesgo y aborda estadísticas descriptivas como la desviación típica, la asimetría, la curtosis y sus historias móviles. La tercera sección se centra en la teoría de carteras y analiza los modelos Sharpe Ratio, CAPM y Fama French. El libro concluye con aplicaciones para determinar la contribución de cada activo al riesgo y para realizar simulaciones de Monte Carlo. Para cada una de estas tareas, se exploran los tres principales paradigmas de codificación y el trabajo se envuelve en cuadros de mando interactivos Shiny.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)