‘壹’ 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。
‘贰’ 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"
‘叁’ 【R语言】--- 各类数据的导入
通常情况下，我们会在excel中对数据进行预处理，然后将处理好的数据导入R中进行分析、作图。但随着数据源和数据格式的多样化，将多种数据源和数据格式导入R中进行分析、作图显得尤为必要，因为这对于数据分析、作图是最基础的。
R可导入键盘（利用键盘输入）、文本文件、excel、access、spss、sas等各类数据格式。
利用R中的edit()函数手动输入数据的文本编辑器：
（1）创建一个空数据框（或矩阵），其中变量名和变量的模式需与理想中的最终数据集一致；
（2）针对这个数据对象调用文本编辑器，输入你的数据，并将结果保存回此数据对象中。
函数edit()事实上是在对象的一个副本上进行操作的。若不将其赋值到一个目标，则所有修改将会全部丢失！
用read.table()从带分隔符的文本文件中导入数据。此函数可读入一个表格格式的文件并将其保存为一个数据框。
参数sep允许你导入那些使用逗号以外的符号来分隔行内数据的文件。你可以使用sep="\t"读取以制表符分隔的文件。此参数的默认值为sep=""，即表示分隔符可为一个或多个空格、制表符、换行符或回车符。
我习惯用readxl包的read_excel()函数进行导入：
SPSS数据集可以通过foreign包中的函数read.spss()导入到R中，也可以使用Hmisc包中的spss.get()函数。
use.value.labels=TRUE表示让函数将带有值标签的变量导入为R中水平对应相同的因子。
R中设计了若干用来导入SAS数据集的函数，包括foreign包中的read.ssd()和Hmisc包中的sas.get()。这里我们使用sas7bdat包的read.sas7bdat()函数进行导入sas数据。
Robert I. Kabacoff (着). R语言实战(高涛/肖楠/陈钢 译). 北京: 人民邮电出版社.
‘肆’ 如何在R语言中读入数据和导出存储数据
1.R数据的保存与加载
可通过save()函数保存为.Rdata文件，通过load()函数将数据加载到R中。
[ruby]view plain
>a<-1:10
>save(a,file='d://data//mData.Rdata')
>rm(a)#将对象a从R中删除
>load('d://data//mData.Rdata')
>print(a)
[1]12345678910
下面创建df1的数据框，通过函数write.csv()保存为一个.csv文件，然后通过read.csv()将df1加载到数据框df2中。
[ruby]view plain
>var1<-1:5
>var2<-(1:5)/10
>var3<-c("Rand","DataMining","Examples","Case","Studies")
>df1<-data.frame(var1,var2,var3)
>names(df1)<-c("VariableInt","VariableReal","VariableChar")
>write.csv(df1,"d://data//mmmyData.csv",row.names=FALSE)
>df2<-read.csv("d://data//mmmyData.csv")
>print(df2)
110.1Rand
220.2DataMining
330.3Examples
440.4Case
550.5Studies
RODBC提供了ODBC数据库的连接。
3.1从数据库中读取数据
odbcConnect()建立一个数据库连接，sqlQuery()向数据库发送一个SQL查询，odbcClose()关闭数据库连接。
[ruby]view plain
library(RODBC)
connection<-odbcConnect(dsn="servername",uid="userid",pwd="******")
query<-"SELECT*FROMlib.tableWHERE..."
#orreadqueryfromfile
#query<-readChar("data/myQuery.sql",nchars=99999)
myData<-sqlQuery(connection,query,errors=TRUE)
odbcClose(connection)
3.2从Excel文件中导入与导出数据
[ruby]view plain
library("RODBC")
conn<-odbcConnectExcel("D:/data/Amtrak.xls")
Amtrak<-sqlFetch(conn,"Data")
close(conn)
‘伍’ R语言的数据导入和导出
一、将excel中数据导入的做法：
1.将excel的数据另存为csv文件（下面图片中红色方框中的为另存为）
由图可以看出第一行的年龄作为了变量的名字，表示年龄等于后面的一系列整数
二、将R中数据导出excel的方法：
write.csv(a,file="C:/Users/lenovo/Desktop/resialsofCSVD.csv")
a为想要导出的数据，file=表示导出的目的位置及文件名称，此例为保存到桌面，文件名称为resialsofCSVD，文件类型为csv文件。
‘陆’ 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
‘柒’ 在r语言中用什么命令读取全部数据
使用R语言的时候，如果是少量数据，不妨使用c()或其他函数进行创建；但是对于大量数据，最好还是先通过其他更方便的软件创建数据文件，然后使用R读入这个文件。
.csv是非常好的数据文件格式，跨平台支持非常好。我在Excel或者SPSS中创建的数据，只要存为csv格式，就可以使用几乎任何数据处理软件对这些数据进行处理了。使用通用格式在多人合作、不同版本兼容等常见行为中，优势十分明显。另外，之所以使用不同的数据处理软件，第一，可以取长补短。比如有些工作SPSS很复杂的，可以用R语言几行命令搞定。第二，可以进行软件间处理结果对照，发现问题。
R语言中读取外部文件的最基本函数是read.table()，还有用来读csv的read.csv()， .csv是非常好的数据文件格式，跨平台支持非常好。。
输入help（read.table）命令，就看到了关于数据输入函数的说明。
‘捌’ 如何利用r语言进行读取数据文件，并绘制散点图
首先，下载并安装好R软件。打开R软件，可以看到R软件主窗口。
2
为了方便编辑代码，一般不在主窗口直接输入程序。我们可以点击“文件——新建程序脚本”，出现R编辑器。我们将在此输入需要运行的命令。
3
使用因子格式输入数据。这里输入两组数据，以便后面说明详细使用方法。
4
输入命令plot(x)，表示绘制序列x的散点图。选中程序，右键，点击“运行当前行或选中代码”，运行程序。按F5键或者Ctrl+R键也可以实现。在图标显示框出现散点图了。
5
输入命令plot(x,y)，其中x表示自变量，y是因变量,生成y关于x的散点图。运行命令，即出现散点图。
6
再增加一组数据，用coplot函数绘制多变量的散点图。coplot(x~m|y)表示在不同的y值下，x关于m的散点图。
7