時間序列數據分析股票用r語言

⑴ 如何用R 語言 建立 股票價格的時間序列

在下想用R語言對股票價格進行時間序列分析。
問題出在第一步，如何將股票價格轉換為時間序列。
我想用的語句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 項該如何填？
因為股票的交易日是一周五天的。 那麼這個frequency 該如何設置呢？
我知道通常frequency= 12 為月度數據，frequency= 4 為季度數據，frequency= 1 為年度數據 但日數據怎麼寫我就不知道了

初學R語言，還望各位大俠多多幫助。

⑵ 金融時間序列分析用R語言畫簡單收益率和對數收益率的ACF圖！

acf(int[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly

acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
log return')

Box.test(int[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")

運行結果有以下錯誤，怎麼辦？

> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
錯誤於file(file, "rt") : 無法打開鏈結
此外: 警告信息：
In file(file, "rt") :
無法打開文件'd-intc7208.txt': No such file or directory

+ acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
錯誤: 意外的符號 in:
"
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"
> log return')
錯誤: 意外的符號 in "log return"

⑶ 用r語言進行時間序列分析如何顯示最終的方程

時間序列（time series）是一系列有序的數據。通常是等時間間隔的采樣數據。如果不是等間隔，則一般會標注每個數據點的時間刻度。
time series data mining 主要包括decompose（分析數據的各個成分，例如趨勢，周期性），prediction（預測未來的值），classification（對有序數據序列的feature提取與分類），clustering（相似數列聚類）等。
這篇文章主要討論prediction（forecast，預測）問題。 即已知歷史的數據，如何准確預測未來的數據。

⑷ R語言畫時間序列圖

用xlim或者ylim命令。比如：
# Specify axis options within plot()
plot(x, y, main="title", sub="subtitle",
xlab="X-axis label", ylab="y-axix label",
xlim=c(xmin, xmax), ylim=c(ymin, ymax))

⑸ 數據分析用r還是python

使用Python：

Python最初是作為用於軟體開發的編程語言開發的（後來添加了數據分析工具），因此具有計算機科學或軟體開發背景的人們可能會更舒適地使用它。

因此，從其他流行的編程語言（例如Java或C ++）到Python的過渡比從那些語言到R的過渡容易。

使用R：

R有一組稱為Tidyverse的軟體包，這些軟體包提供了功能強大但易於學習的工具，用於導入，操作，可視化和報告數據。使用這些工具，沒有任何編程或數據分析經驗（至少是軼事）的人可以比Python更快地提高生產力。

總體而言，如果我們或我們的員工沒有數據分析或編程背景，R可能更有意義。

⑹ 金融時間序列分析用R語言建立AR模型！

對R做平穩性檢驗，結果顯示，在5%的顯著性水平下接受拒絕原假設，表明不存在 ... 在建立計量經濟模型時，總要選擇統計性質優良的模型
對上證指數收益率序列AR（3）模型進行條件異方差的ARCHLM檢驗（滯後8階），結果給出
AR模型的參數估計 GARCH模型可以消除金融時間序列的ARCH效應，模擬和預測其波動性。

⑺ 求教如何使用R語言應用GAM進行時間序列

金融數據必須是時間序列，才可進行經濟統計分析。建立時間序列，必須有日期作為數據框的一列。R語言建立時間序列的兩個函數是ts()和as.xts()。

⑻ 如何在r語言中抓取股票數據並分析論文

用quantomd包
然後getsymbols函數

分析論文 要看你研究方向
如果是看影響因素 一般回歸就行
如果看股票波動和預測 可能需要時間序列

⑼ 用R語言做時間序列分析時，模型為指數時R語言怎麼寫

動平均法的基本原理，是通過移動平均消除時間序列中的不規則變動和其他變動，從而揭示出時間序列的長期趨勢。 說指數平滑法是在移動平均法基礎上發展起來的一種時間序列分析預測法，它是通過計算指數平滑值，配合一定的時間序列預測模型對現象