r语言离线股票数据

1. r语言已保存工作空间中的数据如何导出，重新查看

R保存工作空间映像：一下都显示是不能通过保存工作空间映像来实现的，但如果保存了工作空间映像，在下次打开R时，可以通过↑键一条一条翻看之前的所有代码；

退出控制台时如果选择保存工作空间映像，这种情况不会打开文件浏览器来命名文件，但是会在工作路径中创建（或覆盖）一对未命名或扩展名为R Workspace和RHISTORY的文件，当下次你打开一个新的R实例时。

如果默认工作目录中有未命名的扩展名（属性里看）为.RData的文件，即R Workspace名字的文件，程序会自动加载该默认工作空间。注：即使保存了工作空间映像，只是说之前的变量可以用（可以用 ls（） 来查看），但程序包还是要重新加载的

(1)r语言离线股票数据扩展阅读：

1、管道函数的作用：

％>％来自dplyr包的管道函数，其作用是将前一步的结果直接传参给下一步的函数，从而省略了中间的赋值步骤，可以大量减少内存中的对象，节省内存。

符号%>%，这是管道操作，其意思是将%>%左边的对象传递给右边的函数，作为第一个选项的设置（或剩下唯一一个选项的设置）

2、管道函数的语法

在普通的函数中，使用dbms_output输出的信息，需要在服务器执行完整个函数后一次性的返回给客户端。如果需要在客户端实时的输出函数执行过程中的一些信息，在oracle9i以后可以使用管道函数(pipeline function)。

2. R语言基本数据分析

R语言基本数据分析
本文基于R语言进行基本数据统计分析，包括基本作图，线性拟合，逻辑回归，bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。
不多说，直接上代码，代码中有注释。
1. 基本作图（盒图，qq图）
#basic plot
boxplot(x)
qqplot(x,y)
2. 线性拟合
#linear regression
n = 10
x1 = rnorm(n)#variable 1
x2 = rnorm(n)#variable 2
y = rnorm(n)*3
mod = lm(y~x1+x2)
model.matrix(mod) #erect the matrix of mod
plot(mod) #plot resial and fitted of the solution, Q-Q plot and cook distance
summary(mod) #get the statistic information of the model
hatvalues(mod) #very important, for abnormal sample detection
3. 逻辑回归

#logistic regression
x <- c(0, 1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(0, 9, 21, 47, 60, 63) # the number of successes
n <- 70 #the number of trails
z <- n - y #the number of failures
b <- cbind(y, z) # column bind
fitx <- glm(b~x,family = binomial) # a particular type of generalized linear model
print(fitx)

plot(x,y,xlim=c(0,5),ylim=c(0,65)) #plot the points (x,y)

beta0 <- fitx$coef[1]
beta1 <- fitx$coef[2]
fn <- function(x) n*exp(beta0+beta1*x)/(1+exp(beta0+beta1*x))
par(new=T)
curve(fn,0,5,ylim=c(0,60)) # plot the logistic regression curve
3. Bootstrap采样

# bootstrap
# Application: 随机采样，获取最大eigenvalue占所有eigenvalue和之比，并画图显示distribution
dat = matrix(rnorm(100*5),100,5)
no.samples = 200 #sample 200 times
# theta = matrix(rep(0,no.samples*5),no.samples,5)
theta =rep(0,no.samples*5);
for (i in 1:no.samples)
{
j = sample(1:100,100,replace = TRUE)#get 100 samples each time
datrnd = dat[j,]; #select one row each time
lambda = princomp(datrnd)$sdev^2; #get eigenvalues
# theta[i,] = lambda;
theta[i] = lambda[1]/sum(lambda); #plot the ratio of the biggest eigenvalue
}

# hist(theta[1,]) #plot the histogram of the first(biggest) eigenvalue
hist(theta); #plot the percentage distribution of the biggest eigenvalue
sd(theta)#standard deviation of theta

#上面注释掉的语句，可以全部去掉注释并将其下一条语句注释掉，完成画最大eigenvalue分布的功能
4. ANOVA方差分析

#Application：判断一个自变量是否有影响 (假设我们喂3种维他命给3头猪，想看喂维他命有没有用)
#
y = rnorm(9); #weight gain by pig(Yij, i is the treatment, j is the pig_id), 一般由用户自行输入
#y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1)
Treatment <- factor(c(1,2,3,1,2,3,1,2,3)) #each {1,2,3} is a group
mod = lm(y~Treatment) #linear regression
print(anova(mod))
#解释：Df（degree of freedom）
#Sum Sq: deviance (within groups, and resials) 总偏差和
# Mean Sq: variance (within groups, and resials) 平均方差和
# compare the contribution given by Treatment and Resial
#F value: Mean Sq(Treatment)/Mean Sq(Resials)
#Pr(>F): p-value. 根据p-value决定是否接受Hypothesis H0：多个样本总体均数相等(检验水准为0.05)
qqnorm(mod$resial) #plot the resial approximated by mod
#如果qqnorm of resial像一条直线，说明resial符合正态分布，也就是说Treatment带来的contribution很小，也就是说Treatment无法带来收益（多喂维他命少喂维他命没区别）
如下面两图分别是
（左）用 y = matrix(c(1,10,1,2,10,2,1,9,1),9,1)和
（右）y = rnorm(9);
的结果。可见如果给定猪吃维他命2后体重特别突出的数据结果后，qq图种resial不在是一条直线，换句话说resial不再符合正态分布，i.e., 维他命对猪的体重有影响。

3. 如何用R语言的quantmod包获取一系列股票的历史日线数据

我举个例子供你参考：
> install.packages('quantmod') # 安装安装quantmod包
> require(quantmod)#引用quantmod包
> getSymbols("GOOG",src="yahoo",from="2013-01-01", to='2013-04-24') #从雅虎财经获取google的股票数据
> chartSeries(GOOG,up.col='red',dn.col='green') #显示K线图

4. 用R语言分析数据，请问哪能找到原始数据，最好是那种

是指sql之类的数据库吗，可以用RODBC包与数据库连接，将数据库中的表读入R中，接下来就可以按照常规的代码解决问题了，也可以安装sqldf包，这样就可以在R中用sql语句对数据操作。install.packages("RODBC")library(RODBC)

5. 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。

6. R语言如何数据库读取数据

R 对于基于 SQL 语言的关系型数据库有良好 的支持，这些数据库既有商业数据库 Oracle、Microsoft SQL Server、IBM DB2 等，也包含在 GNU General Public License (GPL) 下发布的 MySQL 等开源数据库。 RMySQL 包中提供了到 MySQL 数据库的接口；RODBC 包提供了更为广泛数据库接口的解 决方案 支持所有标准 ODBC 接口的数据库。通过这种方式，相同的 R 代码可以方便地应用于 不同类型的数据库。 library (RODBC) ch <- odbcConnect("stocksDSN",uid = "myuser",pwd = "mypassword") stocks <- sqlQuery(ch ,"select * from quotes") odbcClose(ch) 经测试，Windows 平台上的 Microsoft SQL Server、Access、Oracle、MySQL、PostgreSQL，和

7. R语言如何从外部读取数据到R中

R语言如何从外部读取数据到R中
R语言可以从键盘，文本，excel，access，数据库，专业处理软件sas

一、使用键盘的输入
mydata<-data.frame(age=numeric(0),gender=character(0),weight=numeric(0))
mydata<-edit(mydata)
二、读入带有分隔符文本格式的数据
data<-read.table(文件，header=true/false,sep="delimeter",row.names=列名)
其中文件可以有很多选项的
file（）gzfile（），bzfile（），等一些压缩文件以及url（http：//,ftp://,smtp://）
例子：
默认的时候，字符串会自动使用factor转化为数值型
data<-read.table("student.csv",header=TRUE,sep=",",row.names="studentid"，stringsAsFactors=FALSE)
三、将xls文件导入到R中
（1）将xls变成csv的格式导入
（2）在Windows系统中，你也可以使用RODBC包来访问Excel文件。
library(RODBC)
channel <- odbcConnectExcel("student.xls")
mydataframe<-sqlFetch(channel,"Sheet1")
odbcClose(channel)
四、抓取网页并且提取信息
五、导入spss数据
library（Hmisc）
mydata<-spss.get("mydata.sav",use.value.labels=TRUE)
六、导入SAS数据
将sas格式的数据转换为csv格式的数据 然后用read.table()形式导入
七、导入关系型数据库的数据
R中有多种面向关系型数据库管理系统（DBMS）的接口，包括Microsoft SQL Server、Microsoft Access、MySQL、Oracle、PostgreSQL、DB2、Sybase、Teradata以及SQLite。其中一些包通过原生的数据库驱动来提供访问功能，另一些则是通过ODBC或JDBC来实现访问的。
（1）使用ODBC的方式导入数据

8. 如何用R语言提取股票行情数据

你好，关于股票价格有关的开盘价格，当日最高价格，当日最低价格，收盘价格，股票交易量；和调整后的价格；

DIA.Open 当日开盘价格

DIA.High 当日最高价格

DIA.Low 当日最低价格

DIA.Close 当日收盘价格

DIA.Volume 当日股票交易量

DIA.Adjusted 当日调整后的价格

9. 怎么学习用r语言进行数据挖掘

首先R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较慢。

掌握基本语法和操作，推荐国内的已经翻译的比如《R语言实战》《R语言编程艺术》，这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东西。如果需要可视化的话，强烈不推荐学习R本身的作图系统，实在是太不友好了.....还是用ggplot2吧。

掌握了上面的，就可以深入一些了，如果是做数据分析和可视化，推荐《ggplot2：数据分析与图形艺术》，这个才是作图的神器啊.....如果是空间分析相关的，推荐《Applied Spatial Data Analysis with R》，这个如果可以的话看英文版，而且要有地学的一些知识背景，中文版翻译的太次了，尽量不要看。数据挖掘机器学习之类的，可以看看比如《数据挖掘与R语言》、《机器学习——实用案例解析》，不过我觉得这几本书没上面的那几本好，但是可以大概看看是咋回事，最好还是看看专门的相关书籍，熟悉各种算法和流程，到时候搜索R的package，照着文档和例子搞定，不是特别难。
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10. R语言怎么把股票日收盘价转换成对数收益率

知道一系列收盘价向量X,length=1000,求对数收益率的R语言代码
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")

运行结错误办

> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
错误于file(file, "rt") : 打链结
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
错误: 意外符号 in:
"
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"
> log return')
错误: 意外符号 in "log return"