学习R语言对金融分析人士有什么帮助

说一说我的背景，大学里c入门，转入R。在学校里弄了一阵生统与经济。现在搞云端理财的网站，后端是用R实现的，搞量化风险管理和资产组合的，其中要用到很多运算。R已用了有些年头，见过一些写金融包的男神女神，时常会通信见面（@任坤，github看过了，拜拜你哈哈），去过芝加哥的 Rfinance大会，看看R在金融保险的前沿是什么样的。网站已经进入了第二开发周期。对R有了另一种感悟。

对于量化金融分析师，R是拿来用的。对于金融软件开发者，R是用来拆的。。。请听我慢慢道来。。。

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。在cran上的包，是有多少人不（xian）辞（de）辛（dan）劳（teng），大（ai）公（mu）无（xu）私（rong）堆上去的啊。

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。具体怎么得到结果的，你只会看图表的老板才不管呢。~_~ 。。。如果以上答案都是yes，那你还在这里看我的帖子干什么，赶紧去cran看包裹吧。这个是一个知乎的传送门，各位神们讲的很好了，不在这里卖骚了：

该如何学习 R 语言？

如果作为一个金融统计软件开发者，R会让你很失望，因为它追求的是概括性以及抽象性，并不是performance。开发时你会经历这样几个循环：

第一步：哇，别人已经写了这个问题的解决方案了，我能偷懒了

第二步：这个包裹好像没有我想要的方程 / 这个方程写的太烂了 / 多余运算太多了 / 靠，O（n^4）啊有木有，总之就是各种不满意

第三步： 自己去啃包裹里面c和fortran的代码，重复劳动

问题终于被攻克，下一问题，请回到第一步。所以如果你做软件开发，请端正心态。R不像java那样什么class都为你写好了拿过来就用，R不是一站式服务。如果可以的话，请仔细阅读源代码，领会作者，取其所需，没有赘肉的移植到底层语言c或fortran，再用OO类语言裹上一层API以便团队使用。我有一阵子走上了邪路，总要把R本身性能提高，想尽一切办法，比如共享内存，毫无必要的平行运算，减少reference，甚至尝试过compile R的代码。这些蛋疼的执着也就顶多把性能提高一点点。与其这样，还不如用底层语言直接写。为什么要逼刘翔去摘跳水冠军呢？大家各有所长。我的回答也是我走弯路的小结：

在牢骚一点，也是提醒自己不要在钻死牛犄角，运算架构优化 远大于 方程优化 远大于 语言选择。从下往上的优化是邪路，容易走火入魔。把mapreduce写好一点，storm的topology些精巧一点比死扣R强多了。

说了那么多也许没有很好的扣题，不过就当作我对R新的领悟的自我整理吧。下一阶段的开发，R实在是胜任不了。不过不代表R不是一款好的软件。如果再想起什么在交流吧。