用r语言分析股票数据分析

⑴ r语言如何数据分析

r语言数据分析是查看数据的结构、类型，数据处理。根据查询相关资料信息显示：R语言是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包，具有丰富多样、强大的的统计功能和数据分析功能，数据可视化可以绘制直方图、箱型图、小提琴图等展示分数的分布情况可以通过散点图和线性拟合来展示分数和年龄之间的关系。

⑵ 用r语言做数据分析好学吗

非常好学。输入几行代码，即可得到结果。
R不但数据分析好用，而且作图能力极好，推荐你用。

下面是R数据分析的一些代码，包括数据导入、方差分析、卡方测验、线性模型及其误差分析。希望可以帮到你：
1.1导入数据
install.packages('xslx')
library(xlsx)
Sys.setlocale("LC_ALL", "zh_cn.utf-8")
a=read.xlsx2('d:/1.xlsx',1,header=F)
head(a)显示前六行
class(a$y)/str(a)查看列/全集数据类型
a$y=as.numeric(a$y)转换数据类型
1.2方差分析(F test)
with(a,tapply(liqi,tan,shapiro.test))正态性检验
library(car)leveneTest(liqi~tan,a)方差齐性检验
q=aov(liqi~tan*chong,a)方差分析(正态型)
summary(q)
TukeyHSD(q)多重比较
1.3卡方测验(Pearson Chisq)
a1=summarySE(a,measurevar='y', groupvars=c('x1','x2'))卡方检验(逻辑型/计数型)
aa=a1$y
aaa=matrix(a2,ncol=2)
aaa= as.table(rbind(c(56,44), c(36,64), c(48,52),c(58,42)))
dimnames(aaa)= list(group=c("不添加抗性","不添加敏感","添加抗性","添加敏感"),effect=c("存活","死亡"))
aaa=xtabs(data=a,~x+y)
chisq.test(a)误差分析(卡方测验，Pearson法)
install.packages("rcompanion")
library(rcompanion)
pairwiseNominalIndependence(a)多重比较
1.4线性模型及其误差分析(Wald Chisq)
q=lm(data=a,y~x1*x2)一般线性模型(正态性)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = gaussian(link='identity'))广义线性模型(正态性)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = binomial(link='logit'))广义线性模型(逻辑型，二项分布)
summary(q)
q=glm(data=a,y~x1*x2,family = poisson(link='log'))广义线性模型(计数型，泊松分布)
summary(q)
install.packages('lmerTest')一般线性混合效应模型(正态性)
library(lmerTest)
install packages(‘lme4’)
library(lme4)
q=lmer(data=a,y~x1*(1|x2))
q=lmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = gaussian(link='identity'))广义线性混合效应模型(正态性)
q=glmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = binomial(link='logit'))广义线性混合效应模型(逻辑型，二项分布)
q=glmer(data=a,y~x1*(1|x2),family = poisson(link='log'))广义线性混合效应模型(计数型，泊松分布)
summary(q)
install.packages('car')
install.packages('openxlsx')
library(car)
install.packages('nlme')
library(nlme)
Anova(q,test='Chisq')线性模型的误差分析(似然比卡方测验,Wald法)
lsmeans(q,pairwise~chuli,adjust = "tukey")线性模型的多重比较(tukey法)

⑶ 学习R 语言对金融分析人士有何意义

学习 R 语言对金融分析人士有何意义？

总之，多学一点东西总是没错的。至于，学了之后会有哪些好处呢，我们就来看看专业人士有什么看法。

总之，学习了还是有很多好处的，学到的东西是你的了，不是吗？

⑷ 用r语言做数据分析好学吗

分析数据，好学

认识的真理性只有在实践中才能得到检验和发展理论是否正确，在从感性认识到理性认识的第一次飞跃，终是没有得到正视，也不可能得到证实的，只有将已经获得的理论运用到实践中去，通过实践检验正确的理论才能得到证实错误的理论才能被发现，纠正或者推翻，憋在指导实践，实现自身的过程中得到完善和发展，这就是检验理论和发展理论的过程，是整个认识过程的继续

⑸ 基于r语言的dea分析的分析结果怎么看

方法/步骤

1.录入原始数据。如图所示，原始数据一般采用excel表格来录入，第一列为决策单元序列，比如公司、行业等；后续各列依次是产出和投入变量，切忌产出变量一定要在投入变量前面。

2.分析效率情况。如图所示，将原始数据的格式进行统一调整之后，导入deap分析软件中，设定好相应的程序和命令后，即可运行出数据分析的结果。其中firm是公司序号，crste是技术效率，vrste是纯技术效率，scale是规模效率，最后一列是规模报酬的状态，irs是规模报酬递增，drs是规模报酬递减，-是规模报酬不变。

3
2.分析冗余情况。如图所示，DEA数据分析结果会分别给出投入、产出的冗余量，其中产出冗余数值是表示产出少了多少，而投入冗余则是表示投入多了多少。

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4.分析参考单元。如图所示，peers表示的是可以作为效率改进参照的公司序号。由结果可见，5和13的决策单元的效率值为一，这样其他公司以此作为参照，对投入产出量进行调整，便可实现DEA有效。

⑹ 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"

⑺ 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。

⑻ 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"

⑼ 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

⑽ 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。