时间序列数据分析股票用r语言

⑴ 如何用R 语言 建立 股票价格的时间序列

在下想用R语言对股票价格进行时间序列分析。
问题出在第一步，如何将股票价格转换为时间序列。
我想用的语句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 项该如何填？
因为股票的交易日是一周五天的。 那么这个frequency 该如何设置呢？
我知道通常frequency= 12 为月度数据，frequency= 4 为季度数据，frequency= 1 为年度数据 但日数据怎么写我就不知道了

初学R语言，还望各位大侠多多帮助。

⑵ 金融时间序列分析用R语言画简单收益率和对数收益率的ACF图！

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")

运行结果有以下错误，怎么办？

> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
错误于file(file, "rt") : 无法打开链结
此外: 警告信息：
In file(file, "rt") :
无法打开文件'd-intc7208.txt': No such file or directory

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

⑶ 用r语言进行时间序列分析如何显示最终的方程

时间序列（time series）是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔，则一般会标注每个数据点的时间刻度。
time series data mining 主要包括decompose（分析数据的各个成分，例如趋势，周期性），prediction（预测未来的值），classification（对有序数据序列的feature提取与分类），clustering（相似数列聚类）等。
这篇文章主要讨论prediction（forecast，预测）问题。 即已知历史的数据，如何准确预测未来的数据。

⑷ R语言画时间序列图

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 数据分析用r还是python

使用Python：

Python最初是作为用于软件开发的编程语言开发的（后来添加了数据分析工具），因此具有计算机科学或软件开发背景的人们可能会更舒适地使用它。

因此，从其他流行的编程语言（例如Java或C ++）到Python的过渡比从那些语言到R的过渡容易。

使用R：

R有一组称为Tidyverse的软件包，这些软件包提供了功能强大但易于学习的工具，用于导入，操作，可视化和报告数据。使用这些工具，没有任何编程或数据分析经验（至少是轶事）的人可以比Python更快地提高生产力。

总体而言，如果我们或我们的员工没有数据分析或编程背景，R可能更有意义。

⑹ 金融时间序列分析用R语言建立AR模型！

对R做平稳性检验，结果显示，在5%的显着性水平下接受拒绝原假设，表明不存在 ... 在建立计量经济模型时，总要选择统计性质优良的模型
对上证指数收益率序列AR（3）模型进行条件异方差的ARCHLM检验（滞后8阶），结果给出
AR模型的参数估计 GARCH模型可以消除金融时间序列的ARCH效应，模拟和预测其波动性。

⑺ 求教如何使用R语言应用GAM进行时间序列

金融数据必须是时间序列，才可进行经济统计分析。建立时间序列，必须有日期作为数据框的一列。R语言建立时间序列的两个函数是ts()和as.xts()。

⑻ 如何在r语言中抓取股票数据并分析论文

用quantomd包
然后getsymbols函数

分析论文 要看你研究方向
如果是看影响因素 一般回归就行
如果看股票波动和预测 可能需要时间序列

⑼ 用R语言做时间序列分析时，模型为指数时R语言怎么写

动平均法的基本原理，是通过移动平均消除时间序列中的不规则变动和其他变动，从而揭示出时间序列的长期趋势。 说指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象