① CAPM 在 R语言中实现
通过CAPM模型在R语言中实现计算贝塔系数，我们以三支股票的每日收盘价和上证指数每月收益，以及无风险利率Rf为输入数据，旨在计算出每只股票的收益R。随后，我们用R与Rm-Rf进行回归，从而得出贝塔系数。
步骤如下：
1. **计算股票收益**：首先，我们需要计算三只股票的收益。这一操作直接关系到后续CAPM模型的准确性。
2. **处理SSE指数的超额收益**：由于数据为每月的上证指数收盘价，我们需要将其转化为每日收益，并计算超额收益，即上证指数收益与无风险利率的差值。
3. **合并数据**：将股票收益与上证指数超额收益合并为同一表格，为后续的回归分析做好准备。
4. **回归分析**：使用R语言的lm函数进行回归分析，得到的输出结果包含截距和贝塔值。我们关注的是贝塔值，它代表了股票相对于市场组合的价格波动情况。
具体操作中，我们以单个资产为例，利用lm函数进行回归分析，通过summary(lm(a~b))得到的回归结果，我们可以用特定代码提取出贝塔值。在数据处理时，我们使用group_by(issue_id,yymm)对数据进行分组，计算每只股票每月的贝塔值。
整个过程不仅涉及数据的预处理、模型的构建与回归分析，还涵盖了对CAPM模型原理的理解与应用。个人笔记中的步骤和代码示例仅供参考，欢迎在实际操作中进行修正与优化。
② 镐庝箞鐪嬭偂绁ㄤ拱鍏ヨ惀涓氶儴
镐庝箞鐪嬭偂绁ㄤ拱鍏ヨ惀涓氶儴
镐庝箞鐪嬭偂绁ㄤ拱鍏ヨ惀涓氶儴锛岃繖闇瑕佹煡阒呯浉鍏宠祫鏂欐墠鑳借В绛斿嚭𨱒ワ纴镙规嵁澶氩勾镄勫︿範缁忛獙锛屽傛灉瑙ｇ瓟鍑烘庝箞鐪嬭偂绁ㄤ拱鍏ヨ惀涓氶儴锛岃兘璁╀綘浜嫔崐锷熷嶏纴涓嬮溃鍒嗕韩銆愭庝箞鐪嬭偂绁ㄤ拱鍏ヨ惀涓氶儴銆戠浉鍏虫柟娉旷粡楠岋纴渚涗綘鍙傝冨熼壌銆
镐庝箞鐪嬭偂绁ㄤ拱鍏ヨ惀涓氶儴
鍒ゆ柇镶＄エ涔板叆钀ヤ笟閮ㄦ槸楠楀眬镄勬柟寮忓备笅锛
1.瀹㈡埛鏄阃氲繃𨰾ㄦ墦浼佷笟瀹ｄ紶镄勯独镓扮数璇濆悗涓嬭浇骞舵墦寮APP锛屽彂鐜拌稿氩悎浣滈兘鏄阃犲亣镄勚
2.鍏舵★纴鍦ㄨ偂绁ㄤ氦鏄撹蒋浠朵笂镆ョ湅璇ヨ惀涓氶儴锛屽傛灉璇ヨ惀涓氶儴娌℃湁涓涓佺偣鍎跨殑鎴愪氦璁板綍锛屼篃鏄楠楀眬銆
3.链钖庯纴濡傛灉浠ヤ笂閮芥棤娉旷‘璁わ纴瀹㈡埛鍙浠ユ恶甯﹁韩浠借瘉铡昏ヨ惀涓氶儴镓鍦ㄧ殑鍒稿晢钀ヤ笟閮锛屽幓鐜板満镆ョ湅鍏朵氦鏄撶郴缁燂纴濡傛灉浜ゆ槗绯荤粺閮芥槸绌虹殑锛岄偅涔埚氨鏄楠楀眬銆
闇瑕佹敞镒忕殑鏄锛屼互涓婃柟娉曞彧鏄鍒ゆ柇镶＄エ涔板叆钀ヤ笟閮ㄦ槸楠楀眬镄勪竴绉嶆柟寮忥纴寤鸿鎶曡祫钥呰缮鏄搴旇ヨ皑鎱庢姇璧勶纴阆垮厤鎹熷け銆
镶＄エ鍒涘勾搴︽柊楂树拱鍏
镶＄エ鍒涘勾搴︽柊楂桦苟涓崭竴瀹氭剰锻崇潃鏄涔板叆镄勫ソ镞舵満銆傝偂绁ㄥ垱骞村害鏂伴珮鍙鑳芥槸锲犱负鍏鍙镐笟缁╁为暱銆佸竞鍦烘儏缁楂樻定绛夊洜绱狅纴浣嗕篃鍙鑳藉瓨鍦ㄩ庨橹銆
鍦ㄥ喅瀹氭槸钖︿拱鍏ヨ偂绁ㄤ箣鍓嶏纴寤鸿鎭ㄨ繘琛屾洿鍏ㄩ溃镄勫竞鍦哄垎鏋愪互鍙婅冭槛鎶曡祫缁勫悎镄勫氩厓鍖栥傛ゅ栵纴瀵逛簬鏂伴珮镄勮偂绁锛屽缓璁璁剧疆姝㈡崯镣逛互淇濇姢鎭ㄧ殑鎶曡祫銆
濡傛灉鎭ㄦ兂浜呜В镟村氩叧浜庤偂绁ㄤ氦鏄撶殑淇℃伅锛屽缓璁鎭ㄥ捝璇涓扑笟镄勯噾铻嶉【闂鎴栬繘琛岃嚜宸辩殑镰旂┒銆傚湪杩涜屼换浣曟姇璧勫喅绛栦箣鍓嶏纴璇风‘淇濇偍宸茬粡浠旂粏钥冭槛骞剁悊瑙ｄ简鐩稿叧镄勯庨橹鍜屾満浼氥
镶＄エ涔板叆鍗栧嚭鎶宸
镶＄エ镄勪拱鍏ュ拰鍗栧嚭鎶宸у备笅锛
1.浜呜В镶＄エ锛氩湪鍐冲畾璐涔拌偂绁ㄤ箣鍓嶏纴蹇呴’浜呜В杩椤跺叕鍙哥殑缁忚惀鐘跺喌銆佽储鏀跨姸鍐点佷骇鍝佺壒镣圭瓑鍐呭广傛偍鍙浠ラ氲繃阒呰诲叕鍙哥殑骞村害鎶ュ憡銆佸ｅ害鎶ュ憡銆佹柊闂绘姤阆撶瓑鏂瑰纺𨱒ヤ简瑙ｃ
2.瀵绘垒钖堥傜殑涔板叆镞舵満锛氩绘垒钖堥傜殑涔板叆镞舵満鏄镶＄エ鎶曡祫镄勯吨瑕佷竴姝ャ傛偍鍙浠ラ氲繃瑙傚疗镶＄エ浠锋牸銆佸竞鍦鸿秼锷裤佸叕鍙镐笟缁╃瓑鏂归溃𨱒ュ绘垒钖堥傜殑涔板叆镞舵満銆
3.鍒嗘暎鎶曡祫锛氩垎鏁ｆ姇璧勫彲浠ラ檷浣庢姇璧勯庨橹銆傛偍鍙浠ヨ喘涔颁笉钖岃屼笟銆佷笉钖屽叕鍙哥殑镶＄エ锛屼互闄崭绠鍗曚竴镶＄エ镄勯庨橹銆
4.鍗栫┖锛氩傛灉鎭ㄨや负镆愬彧镶＄エ镄勪环镙煎皢浼氢笅璺岋纴鎭ㄥ彲浠ュ厛鍊熷叆璇ヨ偂绁锛岀劧钖庡皢鍏跺崠鍑猴纴绛夊埌浠锋牸涓嬭穼钖庡啀涔板洖璇ヨ偂绁锛屽皢鍏惰缮缁椤师𨱒ョ殑鍊熷嚭钥呫
5.姝㈡崯锛氲惧畾涓涓鐗瑰畾镄勪环镙硷纴褰撹偂绁ㄤ环镙艰Е鍙婃や环镙兼椂锛岀珛鍗冲仠姝浜忔崯銆傝繖鍙浠ュ府锷╂偍阆垮厤杩涗竴姝ユ崯澶便
6.闀挎湡鎶曡祫锛氶暱链熸姇璧勬槸镶＄エ鎶曡祫镄勪竴绉岖瓥鐣ワ纴阃氲繃闀挎湡鎸佹湁镶＄エ锛屾偍鍙浠ヨ幏寰楀叕鍙哥殑鍒嗙孩鍜岃偂鎭锛屽悓镞朵韩鍙楄偂绁ㄤ环镙肩殑涓婃定甯︽潵镄勬敹鐩娿
璇锋敞镒忥纴镶＄エ鎶曡祫瀛桦湪椋庨橹锛屾姇璧勮呭簲镙规嵁镊宸辩殑椋庨橹镓垮弹鑳藉姏鍜屾姇璧勭洰镙囨潵鍐冲畾鎶曡祫绛栫暐銆
镶＄エ涔板叆鏁伴噺鏄浠涔
钬滆偂绁ㄤ拱鍏ユ暟閲忊濇槸鎸囨姇璧勮呭湪璇佸埜鍏鍙稿紑绔嬬殑镶＄エ浜ゆ槗璐︽埛涓锛屾疮娆′拱鍏ヨ偂绁ㄧ殑鏁伴噺銆傚湪涓锲藉ぇ闄嗙殑镶＄エ浜ゆ槗甯傚満涓锛屾姇璧勮呭彲浠ヨ嚜鐢遍夋嫨鍏朵拱鍏ヨ偂绁ㄧ殑鏁伴噺銆备竴鑸𨱒ヨ达纴鎶曡祫钥呭彲浠ラ夋嫨璐涔1镶°10镶°100镶°1000镶＄瓑鏁存暟鍊岖殑镶＄エ鏁伴噺銆
渚嫔傦纴濡傛灉镆愬彧镶＄エ镄勪环镙间负10鍏冿纴钥屾姇璧勮呮兂璐涔100镶¤ヨ偂绁锛岄偅涔埚叾闇瑕佹敮浠10000鍏冿纸鍗10鍏/镶x100镶★级銆
镶＄エ涔板叆绛栫暐閲忓寲
镶＄エ涔板叆绛栫暐閲忓寲鏄鎸囬氲繃閲忓寲鍒嗘瀽鎶链𨱒ョ‘瀹氭槸钖﹁喘涔版煇鍙镶＄エ浠ュ强浣曟椂璐涔般备笅闱㈡槸涓涓绠鍗旷殑镶＄エ涔板叆绛栫暐閲忓寲镄勪緥瀛愶细
1.纭瀹氩悎阃傜殑鎸囨爣锛氶栧厛闇瑕佺‘瀹氱敤浜庨噺鍖栧垎鏋愮殑鎸囨爣锛屼緥濡傚竞鐩堢巼锛圥E锛夈佸竞鍑鐜囷纸PB锛夈佽偂鎭鏀剁泭鐜囥佹疮镶℃敹鐩婄瓑銆傝繖浜涙寚镙囧彲浠ュ府锷╀綘浜呜В鍏鍙哥殑锘烘湰闱㈡儏鍐点
2.鏁版嵁鏀堕泦鍜岄勫勭悊锛氭敹闆嗙浉鍏虫暟鎹锛屽傚叕鍙歌储锷℃姤琛ㄣ佹柊闂绘姤阆撱佸竞鍦鸿皟镆ョ瓑锛屽苟瀵规暟鎹杩涜岄勫勭悊锛屼緥濡傛竻娲楅吨澶嶆暟鎹銆佹牸寮忓寲鏁版嵁绛夈
3.鏁版嵁鍒嗘瀽锛氢娇鐢ㄦ暟鎹鍒嗘瀽宸ュ叿锛屽侾ython銆丷璇瑷绛夛纴瀵规暟鎹杩涜屽勭悊鍜屽垎鏋愩傚彲浠ヤ娇鐢ㄥ悇绉岖畻娉曞拰妯″瀷𨱒ラ勬祴镶＄エ浠锋牸鍜屼氦鏄挞噺锛屼緥濡傚熀链闱㈠垎鏋愩佹妧链鍒嗘瀽銆侀噺鍖栧垎鏋愮瓑銆
4.椋庨橹璇勪及锛氩湪镶＄エ涔板叆绛栫暐閲忓寲涓锛岄庨橹璇勪及鏄镊冲叧閲嶈佺殑銆备綘闇瑕佽瘎浼版姇璧勯庨橹锛屼緥濡傚竞鍦洪庨橹銆佷俊鐢ㄩ庨橹銆佹祦锷ㄦч庨橹绛夈
5.鎶曡祫鍐崇瓥锛氩熀浜庝互涓婂垎鏋愮粨鏋滐纴鍒跺畾鎶曡祫鍐崇瓥銆傚湪鍒跺畾鍐崇瓥镞讹纴闇瑕佽冭槛椋庨橹鍜屾敹鐩婄殑骞宠锛屽苟阃夋嫨钖堥傜殑镶＄エ涔板叆绛栫暐锛屼緥濡备拱鍏ュ苟鎸佹湁绛栫暐銆佸畾链熷畾棰濈瓥鐣ャ佽秼锷胯窡韪绛栫暐绛夈
闇瑕佹敞镒忕殑鏄锛岃偂绁ㄤ拱鍏ョ瓥鐣ラ噺鍖栨槸涓绉嶅嶆潅镄勮繃绋嬶纴闇瑕佺患钖堣冭槛澶氱嶅洜绱犲拰鍙橀噺銆傚洜姝わ纴鍦ㄨ繘琛岃偂绁ㄤ拱鍏ョ瓥鐣ラ噺鍖栨椂锛岄渶瑕佽皑鎱庡垎鏋愶纴骞舵牴鎹瀹为檯𨱍呭喌杩涜岃皟鏁村拰浼桦寲銆
镐庝箞鐪嬭偂绁ㄤ拱鍏ヨ惀涓氶儴浠嬬粛灏卞埌杩欎简銆
③ 拓端tecdat|R语言股票收益分布一致性检验KS检验Kolmogorov-Smirnov、置换检验Permutation Test可视化
今年的收益是否真的与典型年份的预期不同？这是一个常见的问题，可以通过均值相等或方差相等的测试来回答。然而，问题进一步深化时，我们开始关注收益密度之间的差异，这涉及所有时刻和尾部行为的比较。这个问题的答案往往不那么直观。
在正式检验收益密度之间差异的方法中，Kolmogorov-Smirnov检验和置换检验（Permutation Test）是两种常用手段。Kolmogorov-Smirnov检验基于经典的统计理论，通过比较两个分布的累积分布函数（CDF）来评估它们的相似性。置换检验则是一种现代方法，它通过模拟来评估两个样本是否来自相同的分布。
首先，我们从价格数据中提取每日收益。通过计算均值和标准差，我们可以观察到2018年与其它年份的收益存在轻微差异。为了更直观地理解这些差异，我们可以估算收益密度。
接下来，我们通过Kolmogorov-Smirnov检验来评估2018年收益分布与其它年份收益分布之间的差异。这一检验通过计算累积分布函数之间的最大差异来量化分布的相似性。最大差异的分布已知，且作为检验统计量，如果该值在理论分布的尾部显着，则可以推断分布存在差异。
在R语言中，我们能够轻松执行Kolmogorov-Smirnov检验，得到最大差异为0.067和P值为0.3891，表明没有证据表明2018年的分布与其他年份的分布存在显着差异。
置换检验作为另一种方法，同样能够用于比较两个密度或分布的相似性。相比于Kolmogorov-Smirnov检验依赖于极限分布，置换检验通过模拟提供了一种不依赖于渐进性的方法。通过在假设下排列数据，我们可以估计实际差异是否显着大于预期差异，从而得出分布是否相同的结论。
在R语言中，执行置换检验后，我们得到的P值与Kolmogorov-Smirnov检验结果相当，进一步验证了我们的假设，即2018年的每日收益分布与其它年份的分布没有显着差异。
此外，我们还介绍了两种方法的R语言代码实现，以便读者能够直接在自己的环境中进行操作和验证。
最后，提及了关于Matlab、R语言在疾病制图、随机波动率模型、贝叶斯估计、生存分析等领域应用的其他文章，旨在提供更广泛的统计分析工具和方法。
④ 股票软件R是什么
股票软件R指的是R语言在股票分析领域的应用。
R语言是一种用于统计计算和图形的编程语言，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。在股票市场中，R语言可以用于股票数据分析、模型建立、策略开发等各个方面。下面是详细解释：
R语言在股票软件中的应用
1. 数据分析：股票软件R可以用于收集市场数据、公司财务数据等，并进行深入的分析。通过R语言，投资者可以处理大量的股票数据，找出隐藏在数据中的模式、趋势和关联，为投资决策提供依据。
2. 模型建立：R语言强大的统计和机器学习功能使其成为建立股票预测模型的理想工具。投资者可以利用R语言开发自己的交易策略，例如通过算法交易来自动执行买卖决策。
3. 可视化展示：R语言还可以帮助投资者以图形的方式展示股票数据。通过绘制股价走势图、技术指标图等，投资者可以更直观地理解市场动态，从而做出更明智的投资决策。
具体实例
例如，投资者可以使用R语言编写脚本，自动收集某只股票的历史数据，然后通过统计分析找出该股票的价格趋势、波动规律等。再进一步，他们可以利用这些分析结果为这只股票建立一个预测模型，预测未来的价格走势。这样，投资者就能更加理性地进行投资决策，减少盲目性。
总之，股票软件R是结合R语言强大功能在股票市场分析领域的一种应用，帮助投资者进行数据分析、模型建立和可视化展示，以提高投资决策的准确性和效率。