『壹』 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。
『貳』 R語言怎麼把股票日收盤價轉換成對數收益率
知道一系列收盤價向量X,length=1000,求對數收益率的R語言代碼
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")
運行結錯誤辦
> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
錯誤於file(file, "rt") : 打鏈結
外: 警告信息：
In file(file, "rt") :
打文件'd-intc7208.txt': No such file or directory
+ acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
錯誤: 意外符號 in:
"
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"
> log return')
錯誤: 意外符號 in "log return"
『叄』 【R語言】--- 各類數據的導入
通常情況下，我們會在excel中對數據進行預處理，然後將處理好的數據導入R中進行分析、作圖。但隨著數據源和數據格式的多樣化，將多種數據源和數據格式導入R中進行分析、作圖顯得尤為必要，因為這對於數據分析、作圖是最基礎的。
R可導入鍵盤（利用鍵盤輸入）、文本文件、excel、access、spss、sas等各類數據格式。
利用R中的edit()函數手動輸入數據的文本編輯器：
（1）創建一個空數據框（或矩陣），其中變數名和變數的模式需與理想中的最終數據集一致；
（2）針對這個數據對象調用文本編輯器，輸入你的數據，並將結果保存回此數據對象中。
函數edit()事實上是在對象的一個副本上進行操作的。若不將其賦值到一個目標，則所有修改將會全部丟失！
用read.table()從帶分隔符的文本文件中導入數據。此函數可讀入一個表格格式的文件並將其保存為一個數據框。
參數sep允許你導入那些使用逗號以外的符號來分隔行內數據的文件。你可以使用sep="\t"讀取以製表符分隔的文件。此參數的默認值為sep=""，即表示分隔符可為一個或多個空格、製表符、換行符或回車符。
我習慣用readxl包的read_excel()函數進行導入：
SPSS數據集可以通過foreign包中的函數read.spss()導入到R中，也可以使用Hmisc包中的spss.get()函數。
use.value.labels=TRUE表示讓函數將帶有值標簽的變數導入為R中水平對應相同的因子。
R中設計了若干用來導入SAS數據集的函數，包括foreign包中的read.ssd()和Hmisc包中的sas.get()。這里我們使用sas7bdat包的read.sas7bdat()函數進行導入sas數據。
Robert I. Kabacoff (著). R語言實戰(高濤/肖楠/陳鋼 譯). 北京: 人民郵電出版社.
『肆』 如何在R語言中讀入數據和導出存儲數據
1.R數據的保存與載入
可通過save()函數保存為.Rdata文件，通過load()函數將數據載入到R中。
[ruby]view plain
>a<-1:10
>save(a,file='d://data//mData.Rdata')
>rm(a)#將對象a從R中刪除
>load('d://data//mData.Rdata')
>print(a)
[1]12345678910
下面創建df1的數據框，通過函數write.csv()保存為一個.csv文件，然後通過read.csv()將df1載入到數據框df2中。
[ruby]view plain
>var1<-1:5
>var2<-(1:5)/10
>var3<-c("Rand","DataMining","Examples","Case","Studies")
>df1<-data.frame(var1,var2,var3)
>names(df1)<-c("VariableInt","VariableReal","VariableChar")
>write.csv(df1,"d://data//mmmyData.csv",row.names=FALSE)
>df2<-read.csv("d://data//mmmyData.csv")
>print(df2)
110.1Rand
220.2DataMining
330.3Examples
440.4Case
550.5Studies
RODBC提供了ODBC資料庫的連接。
3.1從資料庫中讀取數據
odbcConnect()建立一個資料庫連接，sqlQuery()向資料庫發送一個SQL查詢，odbcClose()關閉資料庫連接。
[ruby]view plain
library(RODBC)
connection<-odbcConnect(dsn="servername",uid="userid",pwd="******")
query<-"SELECT*FROMlib.tableWHERE..."
#orreadqueryfromfile
#query<-readChar("data/myQuery.sql",nchars=99999)
myData<-sqlQuery(connection,query,errors=TRUE)
odbcClose(connection)
3.2從Excel文件中導入與導出數據
[ruby]view plain
library("RODBC")
conn<-odbcConnectExcel("D:/data/Amtrak.xls")
Amtrak<-sqlFetch(conn,"Data")
close(conn)
『伍』 R語言的數據導入和導出
一、將excel中數據導入的做法：
1.將excel的數據另存為csv文件（下面圖片中紅色方框中的為另存為）
由圖可以看出第一行的年齡作為了變數的名字，表示年齡等於後面的一系列整數
二、將R中數據導出excel的方法：
write.csv(a,file="C:/Users/lenovo/Desktop/resialsofCSVD.csv")
a為想要導出的數據，file=表示導出的目的位置及文件名稱，此例為保存到桌面，文件名稱為resialsofCSVD，文件類型為csv文件。
『陸』 R語言如何從外部讀取數據到R中
R語言如何從外部讀取數據到R中
R語言可以從鍵盤，文本，excel，access，資料庫，專業處理軟體sas
一、使用鍵盤的輸入
mydata<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0))
mydata<-edit(mydata)
二、讀入帶有分隔符文本格式的數據
data<-read.table(文件，header=true/false,sep="delimeter",row.names=列名)
其中文件可以有很多選項的
file（）gzfile（），bzfile（），等一些壓縮文件以及url（http：//,ftp://,smtp://）
例子：
默認的時候，字元串會自動使用factor轉化為數值型
data<-read.table("student.csv",header=TRUE,sep=",",row.names="studentid"，stringsAsFactors=FALSE)
三、將xls文件導入到R中
（1）將xls變成csv的格式導入
（2）在Windows系統中，你也可以使用RODBC包來訪問Excel文件。
library(RODBC)
channel <- odbcConnectExcel("student.xls")
mydataframe<-sqlFetch(channel,"Sheet1")
odbcClose(channel)
四、抓取網頁並且提取信息
五、導入spss數據
library（Hmisc）
mydata<-spss.get("mydata.sav",use.value.labels=TRUE)
六、導入SAS數據
將sas格式的數據轉換為csv格式的數據 然後用read.table()形式導入
七、導入關系型資料庫的數據
R中有多種面向關系型資料庫管理系統（DBMS）的介面，包括Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、Sybase、Teradata以及SQLite。其中一些包通過原生的資料庫驅動來提供訪問功能，另一些則是通過ODBC或JDBC來實現訪問的。
（1）使用ODBC的方式導入數據
『柒』 在r語言中用什麼命令讀取全部數據
使用R語言的時候，如果是少量數據，不妨使用c()或其他函數進行創建；但是對於大量數據，最好還是先通過其他更方便的軟體創建數據文件，然後使用R讀入這個文件。
.csv是非常好的數據文件格式，跨平台支持非常好。我在Excel或者SPSS中創建的數據，只要存為csv格式，就可以使用幾乎任何數據處理軟體對這些數據進行處理了。使用通用格式在多人合作、不同版本兼容等常見行為中，優勢十分明顯。另外，之所以使用不同的數據處理軟體，第一，可以取長補短。比如有些工作SPSS很復雜的，可以用R語言幾行命令搞定。第二，可以進行軟體間處理結果對照，發現問題。
R語言中讀取外部文件的最基本函數是read.table()，還有用來讀csv的read.csv()， .csv是非常好的數據文件格式，跨平台支持非常好。。
輸入help（read.table）命令，就看到了關於數據輸入函數的說明。
『捌』 如何利用r語言進行讀取數據文件，並繪制散點圖
首先，下載並安裝好R軟體。打開R軟體，可以看到R軟體主窗口。
2
為了方便編輯代碼，一般不在主窗口直接輸入程序。我們可以點擊「文件——新建程序腳本」，出現R編輯器。我們將在此輸入需要運行的命令。
3
使用因子格式輸入數據。這里輸入兩組數據，以便後面說明詳細使用方法。
4
輸入命令plot(x)，表示繪制序列x的散點圖。選中程序，右鍵，點擊「運行當前行或選中代碼」，運行程序。按F5鍵或者Ctrl+R鍵也可以實現。在圖標顯示框出現散點圖了。
5
輸入命令plot(x,y)，其中x表示自變數，y是因變數,生成y關於x的散點圖。運行命令，即出現散點圖。
6
再增加一組數據，用coplot函數繪制多變數的散點圖。coplot(x~m|y)表示在不同的y值下，x關於m的散點圖。
7