r语言画股票走势

⑴ 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。

⑵ 什么是量化交易

量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术磨氏族从庞大的历史数据中海核燃选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪瞎弊波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

⑶ 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。

⑷ 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"

⑸ 什么是波动率指数

原文链接：http://tecdat.cn/?p=19129

摘要

在学术界和金融界，分析高频财务数据的经济价值现在显而易见。它是每日风险监控和预测的基础，也是高频交易的基础。为了在财务决策中高效利用高频数据，高频时代采用了最先进的技术，用于清洗和匹配交易和报价，以及基于高收益的流动性的计算和预测。

高频数据的处理

在本节中，我们讨论高频金融数据处理中两个非常常见的步骤：（i）清理和（ii）数据聚合。

> dim(dataraw);[1] 48484 7> tdata$report;initial number no zero prices select exchange48484 48479 20795sales condition merge same timestamp20135 9105> dim(afterfirstclean)[1] 9105 7

高频数据的汇总

通常不会在等间隔的时间点记录价格，而许多实际波动率衡量方法都依赖等实际间隔的收益。有几种方法可以将这些异步和/或不规则记录的序列同步为等距时间数据。
最受欢迎的方法是按照时间汇总，它通过获取每个网格点之前的最后价格来将价格强制为等距网格。

> # 加载样本价格数据> data("sample");> # 聚合到5分钟的采样频率：> head(tsagg5min);PRICE2008-01-04 09:35:00 193.9202008-01-04 09:40:00 194.6302008-01-04 09:45:00 193.5202008-01-04 09:50:00 192.8502008-01-04 09:55:00 190.7952008-01-04 10:00:00 190.420> # 聚合到30秒的频率：> tail(tsagg30sec);PRICE2008-01-04 15:57:30 191.7902008-01-04 15:58:00 191.7402008-01-04 15:58:30 191.7602008-01-04 15:59:00 191.4702008-01-04 15:59:30 191.8252008-01-04 16:00:00 191.670

在上面的示例中，价格被强制设置为5分钟和30秒的等距时间网格。此外，aggregates函数内置于所有已实现的度量中，可以通过设置参数align.by和align.period来调用该函数。在这种情况下，首先将价格强制等间隔的常规时间网格，然后根据这些常规时间段内执行观察值的收益率来计算实际度量。这样做的优点是，用户可以将原始价格序列输入到实际度量中，而不必担心价格序列的异步性或不规则性。

带有时间和波动率计算的价格示例：

> #我们假设stock1和stock2包含虚拟股票的价格数据：> #汇总到一分钟：> Price_1min = cbind(aggregatePrice(stock1),aggregatePrice(stock2));> #刷新时间聚合：refreshTime(list(stock1,stock2));> #计算跳跃鲁棒的波动性指标> #基于同步数据rBPCov(Price_1min,makeReturns=TRUE);> #计算跳跃和噪声鲁棒的波动性度量> #基于异步数据：

实际波动性度量

高频数据的可用性使研究人员能够根据日内收益的平方来估计实际波动性（Andersen等，2003）。实际上，单变量波动率估计的主要挑战是应对（i）价格的上涨和（ii）微观结构噪声。因此多变量波动率估计也引起了人们的注意。高频软件包实施了许多新近提出的实际波动率方法。

下面的示例代码说明了日内周期的估计：

> #计算并绘制日内周期> head(out); returns vol dailyvol periodicvol2005-03-04 09:35:00 -0.0010966963 0.004081072 0.001896816 2.1515392005-03-04 09:40:00 -0.0005614217 0.003695715 0.001896816 1.9483792005-03-04 09:45:00 -0.0026443880 0.003417950 0.001896816 1.801941

最受欢迎的见解

1.HAR-RV-J与递归神经网络（RNN）混合模型预测和交易大型股票指数的高频波动率

2.WinBUGS对多元随机波动率模型：贝叶斯估计与模型比较

3.波动率的实现：ARCH模型与HAR-RV模型

4.R语言ARMA-EGARCH模型、集成预测算法对SPX实际波动率进行预测

5.使用R语言随机波动模型SV处理时间序列中的随机波动率

6.R语言多元COPULA GARCH 模型时间序列预测

7.R语言基于ARMA-GARCH过程的VAR拟合和预测

8.R语言随机搜索变量选择SSVS估计贝叶斯向量自回归（BVAR）模型

9.R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略

⑹ 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。

⑺ 有哪些值得推荐的数据可视化工具

奥 威 推 出的跨平台大数据可视化工具（OurwayBI）

OurwayBI采用Node.js。Node.js是一个Javascript运行环境(runtime)，它实际上是对Google V8引擎进行了封装。V8引擎执行Javascript的速度非常快，利用基于时间序列的内存计算技术，减少与数据库的交互，可大大提升效率。操作指引更易上手：OurwayBI为了让用户不进行任何培训即可掌握常用操作，设置了操作指引，智能引导用户逐步掌握基本操作及各项技巧。整个产品的UI进行了大量细节优化，以增加使用者的美观要求与使用体验等。

⑻ earch模型结果怎么看

根据股票市场收益率序列呈尖峰厚尾、偏态、波动集聚和杠杆效应等特征,本文构建Skew-GED(SGED)分布下的变参数ARIMA+EGARCH动态混合预测模型来挖掘和分析收益率序列的内在规律，运用r语言通过实时最优化动态模型的参数估计，分别对5只股票日对数收益率序列的未来收益情况进行每日预测每日更新，输出交易信号；最后通过滚动时间窗进行推进分析，解决可能存在的过度拟合问题，结果表明动态模型能更好地描述收益率特性，提高预测准确性。

【关键词】变参数ARIMA+EGARCH动态模型；参数优化；推进分析；股票收益率预测

一、引言
波动性是股票市场最为重要特性之一，因此，探讨其波动规律、把握其运行趋势成为当今学术界与实务界研究的热点。

股票收益率波动模型的研究主要有：ARMA 类模型、ARCH 类模型及二者的混合模型，模型中波动误差分布的假定主要有正态分布、T 分布、GED 分布和SKT 分布。国内外大量研究表明，收益率序列波动通常具有集聚性、分布的尖峰厚尾性以及有偏性逗裤。本文以5只股票为例，通过对股票日对数收益率序列的分析，发现股票日对数收益率波动存在明显的“尖峰厚尾”现象、波动集聚和非对称特征。通过建立收益率序列的ARIMA 模型处理中期记忆特征，然后再利用EGARCH模型处理异方差的非对称以及波动率聚集特征，采用S-GED分布解决股票收益率波动的“尖峰厚尾”现象以及有偏分布问题，就能够很好地解决股票收益率的这些特性，取得较理想的拟合及预测效果。

本文利用Skew-GED(SGED)分布下的变参数ARIMA+EGARCH动态预测模型对给定的5只股票收益率进行预测，为股票收益率预测和股票投资提供一种思路。任何一种预测方法都要回归现实，接受实践的检验，本文的预测部分证明了该模型具有一定的预测精度，在一定程度上能够为投资者和金融市场相关人员及机构提供决策依据。

二山宴简、股票收益率预测建模
2.1模型建立原理
2.1.1进行股票收益率的预测

在股票市场中，准确的股票收益率预测是市场交易各方共同关心的重要问题。多数金融研究针对的是资产收祥姿益率而不是资产价格。Campbell，Lo和MacKinlay（1997）给出了使用收益率的两个主要理由：第一、对普通投资者来说，资产收益率完全体现了该资产的投资机会，且与其投资规模无关；第二，收益率序列比价格序列更容易处理，因为前者有更好的统

⑼ 实际波动率的概念

要明确实际波动率，首先要从波动率的概念入手。波动率（Volatility）：是指关于资产未来价格不确定性的度量。它通常用资产回报率的标准差来衡量。也可以指某一证券的一年最高价减去最低价的值再除以最低价所得到的比率。业内将波动率定义为价格比率自然对数的标准差。波动率的种类有：实际波动率，隐含波动率，历史波动率等等，实际波动率便是波动率的一种。