r語言畫股票走勢

⑴ 股票價格的隨機遊走的含義

隨機遊走模型的提出是與證券價格的變動模式緊密聯系在一起的。最早使用統計方法分析收益率的著作是在 1900年由路易·巴舍利耶（Louis Bachelier）發表的，他把用於分析賭博的方法用於股票、債券、期貨和期權。在巴舍利耶的論文中，其具有開拓性的貢獻就在於認識到隨機遊走過程是布 朗運動。1953年，英國統計學家肯德爾在應用時間序列分析研究股票價格波動並試圖得出股票價格波動的模式時，得到了一個令人大感意外的結論：股票價格沒 有任何規律可尋，它就象「一個醉漢走步一樣，幾乎宛若機會之魔每周仍出一個隨機數字，把它加在目前的價格上，以此決定下一周的價格。」即股價遵循的是隨機 遊走規律。
這也跟市場有效原則有關
弱有效證券市場是指證券價格能夠充分反映價格歷史序列中包含的所有信息，如有關證券的價格、交易量等。如果這些歷史信息對證券價格變動都不會產生任何影響，則意味著證券市場達到了弱有效。

⑵ 什麼是量化交易

量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術磨氏族從龐大的歷史數據中海核燃選能帶來超額收益的多種「大概率」事件以制定策略，極大地減少了投資者情緒瞎弊波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

⑶ 正在學慣用R語言編寫股票自動交易軟體，但是對股票以及R語言都知之甚少。求高手指點。

我和你一樣，也在學，大智慧新一代，通達信，和飛狐這幾個你任選一個先學，以後慢慢的都會了。飛狐相對要復雜一些，要想編出功能更強大的公式，飛狐里還會用到VBS和JS腳本，還會用到C語言，別的公式不會用到這些。

⑷ 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"

⑸ 什麼是波動率指數

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19129

摘要

在學術界和金融界，分析高頻財務數據的經濟價值現在顯而易見。它是每日風險監控和預測的基礎，也是高頻交易的基礎。為了在財務決策中高效利用高頻數據，高頻時代採用了最先進的技術，用於清洗和匹配交易和報價，以及基於高收益的流動性的計算和預測。

高頻數據的處理

在本節中，我們討論高頻金融數據處理中兩個非常常見的步驟：（i）清理和（ii）數據聚合。

> dim(dataraw);[1] 48484 7> tdata$report;initial number no zero prices select exchange48484 48479 20795sales condition merge same timestamp20135 9105> dim(afterfirstclean)[1] 9105 7

高頻數據的匯總

通常不會在等間隔的時間點記錄價格，而許多實際波動率衡量方法都依賴等實際間隔的收益。有幾種方法可以將這些非同步和/或不規則記錄的序列同步為等距時間數據。
最受歡迎的方法是按照時間匯總，它通過獲取每個網格點之前的最後價格來將價格強制為等距網格。

> # 載入樣本價格數據> data("sample");> # 聚合到5分鍾的采樣頻率：> head(tsagg5min);PRICE2008-01-04 09:35:00 193.9202008-01-04 09:40:00 194.6302008-01-04 09:45:00 193.5202008-01-04 09:50:00 192.8502008-01-04 09:55:00 190.7952008-01-04 10:00:00 190.420> # 聚合到30秒的頻率：> tail(tsagg30sec);PRICE2008-01-04 15:57:30 191.7902008-01-04 15:58:00 191.7402008-01-04 15:58:30 191.7602008-01-04 15:59:00 191.4702008-01-04 15:59:30 191.8252008-01-04 16:00:00 191.670

在上面的示例中，價格被強制設置為5分鍾和30秒的等距時間網格。此外，aggregates函數內置於所有已實現的度量中，可以通過設置參數align.by和align.period來調用該函數。在這種情況下，首先將價格強制等間隔的常規時間網格，然後根據這些常規時間段內執行觀察值的收益率來計算實際度量。這樣做的優點是，用戶可以將原始價格序列輸入到實際度量中，而不必擔心價格序列的非同步性或不規則性。

帶有時間和波動率計算的價格示例：

> #我們假設stock1和stock2包含虛擬股票的價格數據：> #匯總到一分鍾：> Price_1min = cbind(aggregatePrice(stock1),aggregatePrice(stock2));> #刷新時間聚合：refreshTime(list(stock1,stock2));> #計算跳躍魯棒的波動性指標> #基於同步數據rBPCov(Price_1min,makeReturns=TRUE);> #計算跳躍和雜訊魯棒的波動性度量> #基於非同步數據：

實際波動性度量

高頻數據的可用性使研究人員能夠根據日內收益的平方來估計實際波動性（Andersen等，2003）。實際上，單變數波動率估計的主要挑戰是應對（i）價格的上漲和（ii）微觀結構雜訊。因此多變數波動率估計也引起了人們的注意。高頻軟體包實施了許多新近提出的實際波動率方法。

下面的示例代碼說明了日內周期的估計：

> #計算並繪制日內周期> head(out); returns vol dailyvol periodicvol2005-03-04 09:35:00 -0.0010966963 0.004081072 0.001896816 2.1515392005-03-04 09:40:00 -0.0005614217 0.003695715 0.001896816 1.9483792005-03-04 09:45:00 -0.0026443880 0.003417950 0.001896816 1.801941

最受歡迎的見解

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9.R語言對S＆P500股票指數進行ARIMA + GARCH交易策略

⑹ 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。

⑺ 有哪些值得推薦的數據可視化工具

奧 威 推 出的跨平台大數據可視化工具（OurwayBI）

OurwayBI採用Node.js。Node.js是一個Javascript運行環境(runtime)，它實際上是對Google V8引擎進行了封裝。V8引擎執行Javascript的速度非常快，利用基於時間序列的內存計算技術，減少與資料庫的交互，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI為了讓用戶不進行任何培訓即可掌握常用操作，設置了操作指引，智能引導用戶逐步掌握基本操作及各項技巧。整個產品的UI進行了大量細節優化，以增加使用者的美觀要求與使用體驗等。

⑻ earch模型結果怎麼看

根據股票市場收益率序列呈尖峰厚尾、偏態、波動集聚和杠桿效應等特徵,本文構建Skew-GED(SGED)分布下的變參數ARIMA+EGARCH動態混合預測模型來挖掘和分析收益率序列的內在規律，運用r語言通過實時最優化動態模型的參數估計，分別對5隻股票日對數收益率序列的未來收益情況進行每日預測每日更新，輸出交易信號；最後通過滾動時間窗進行推進分析，解決可能存在的過度擬合問題，結果表明動態模型能更好地描述收益率特性，提高預測准確性。

【關鍵詞】變參數ARIMA+EGARCH動態模型；參數優化；推進分析；股票收益率預測

一、引言
波動性是股票市場最為重要特性之一，因此，探討其波動規律、把握其運行趨勢成為當今學術界與實務界研究的熱點。

股票收益率波動模型的研究主要有：ARMA 類模型、ARCH 類模型及二者的混合模型，模型中波動誤差分布的假定主要有正態分布、T 分布、GED 分布和SKT 分布。國內外大量研究表明，收益率序列波動通常具有集聚性、分布的尖峰厚尾性以及有偏性逗褲。本文以5隻股票為例，通過對股票日對數收益率序列的分析，發現股票日對數收益率波動存在明顯的「尖峰厚尾」現象、波動集聚和非對稱特徵。通過建立收益率序列的ARIMA 模型處理中期記憶特徵，然後再利用EGARCH模型處理異方差的非對稱以及波動率聚集特徵，採用S-GED分布解決股票收益率波動的「尖峰厚尾」現象以及有偏分布問題，就能夠很好地解決股票收益率的這些特性，取得較理想的擬合及預測效果。

本文利用Skew-GED(SGED)分布下的變參數ARIMA+EGARCH動態預測模型對給定的5隻股票收益率進行預測，為股票收益率預測和股票投資提供一種思路。任何一種預測方法都要回歸現實，接受實踐的檢驗，本文的預測部分證明了該模型具有一定的預測精度，在一定程度上能夠為投資者和金融市場相關人員及機構提供決策依據。

二山宴簡、股票收益率預測建模
2.1模型建立原理
2.1.1進行股票收益率的預測

在股票市場中，准確的股票收益率預測是市場交易各方共同關心的重要問題。多數金融研究針對的是資產收祥姿益率而不是資產價格。Campbell，Lo和MacKinlay（1997）給出了使用收益率的兩個主要理由：第一、對普通投資者來說，資產收益率完全體現了該資產的投資機會，且與其投資規模無關；第二，收益率序列比價格序列更容易處理，因為前者有更好的統

⑼ 實際波動率的概念

要明確實際波動率，首先要從波動率的概念入手。波動率（Volatility）：是指關於資產未來價格不確定性的度量。它通常用資產回報率的標准差來衡量。也可以指某一證券的一年最高價減去最低價的值再除以最低價所得到的比率。業內將波動率定義為價格比率自然對數的標准差。波動率的種類有：實際波動率，隱含波動率，歷史波動率等等，實際波動率便是波動率的一種。