❶ 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
❷ RSI选股策略详解
（1）RSI金叉：股票的多头力量开始强于空头力量，股价将大幅扬升，这是RSI指标指示的中线买入信号。（2）突破均线，放量：当股票同时带量向上突破中长期均线时出现的买入信号比较准确，投资者可逢低买入。
❸ 正在学习用R语言编写股票自动交易软件，但是对股票以及R语言都知之甚少。求高手指点。
我和你一样，也在学，大智慧新一代，通达信，和飞狐这几个你任选一个先学，以后慢慢的都会了。飞狐相对要复杂一些，要想编出功能更强大的公式，飞狐里还会用到VBS和JS脚本，还会用到C语言，别的公式不会用到这些。
❹ 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"
❺ 股票价格的随机游走的含义
随机游走模型的提出是与证券价格的变动模式紧密联系在一起的。最早使用统计方法分析收益率的着作是在 1900年由路易·巴舍利耶（Louis Bachelier）发表的，他把用于分析赌博的方法用于股票、债券、期货和期权。在巴舍利耶的论文中，其具有开拓性的贡献就在于认识到随机游走过程是布 朗运动。1953年，英国统计学家肯德尔在应用时间序列分析研究股票价格波动并试图得出股票价格波动的模式时，得到了一个令人大感意外的结论：股票价格没 有任何规律可寻，它就象“一个醉汉走步一样，几乎宛若机会之魔每周仍出一个随机数字，把它加在目前的价格上，以此决定下一周的价格。”即股价遵循的是随机 游走规律。
这也跟市场有效原则有关
弱有效证券市场是指证券价格能够充分反映价格历史序列中包含的所有信息，如有关证券的价格、交易量等。如果这些历史信息对证券价格变动都不会产生任何影响，则意味着证券市场达到了弱有效。
❻ 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
❼ 请问如何用R语言做大量次数的几何布朗运动的模拟（参数μ，σ已知）
这上网搜应该搜的到吧，比如这篇文章"
股票价格行为关于几何布朗运动的模拟--基于中国上证综指的实证研究
",照着几何布朗运动的公式直接写代码应该就行了吧，代码逻辑都很清晰。
下面是照着这片文章模拟一次的代码，模拟多次的话，外面再套个循环应该就行了。然后再根据均方误差(一般用这个做准则的多)来挑最好的。
话说你的数据最好别是分钟或者3s切片数据，不然R这速度和内存够呛。
N <- 2000 #模拟的样本数
S0 <- 2000 #初始值
mu <- 0.051686/100
sigma <- 1.2077/100
St <- rep(0,N)
epsion <- rnorm(N,0,1) #正态分布随机数
for(i in 1:N) {
if(i == 1) {
delta_St <- mu * S0 + sigma * S0 * epsion[i]
St[i] <- S0 + delta_St
}else {
delta_St <- mu * St[i-1] + sigma * St[i-1] * epsion[i]
St[i] <- St[i-1] + delta_St
}
}
Final_St <- c(S0,St) #最终结果
plot(Final_St,type = "l")
❽ 怎么用r语言实现var模型"测定var的值
static void(int[]group)
{
int temp;
int pos=0;
for(int i=0;i< group.Length-1;i++)
{