डेली प्राइस रेंज

किसी स्टॉक की डेली प्राइस रेंज, उसकी मार्केट वोलैटिलिटी का एक अच्छा संकेतक होती है.

आप एक इन्वेस्टमेंट फर्म में डेटा एनालिस्ट के रूप में काम करते हैं. आपके बॉस दुनिया की टॉप दस टेक कंपनियों के स्टॉक्स के लिए डेली रेंज निकालना चाहते हैं. आपके पास डेली स्टॉक प्राइस के लिए CSV फ़ाइलों की एक लिस्ट stock_list है. हर फ़ाइल के लिए, आप एक range कॉलम जोड़ना चाहेंगे. एक जूनियर डेटा एनालिस्ट ने यह करने के लिए नीचे दिया R कोड लिखा है:

for (file in file_list) {

  df <- read.csv(file)
  df$range <- 0
  for (r in 1:nrow(df)) {
    df$range[r] <- df$High[r] - df$Low[r]
  }
  write.csv(df, file)
}

आप यह कोड एक डेडिकेटेड Apple Mac पर पैरेलल में चलाना चाहते हैं और बेहतर नतीजों के लिए FORK क्लस्टर इस्तेमाल करना चाहेंगे. parallel पैकेज आपके वर्कस्पेस में लोड है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

R में पैरेलल प्रोग्रामिंग

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

दिए गए कोड का उपयोग करके एक फंक्शन add_range() बनाएँ, जो फ़ाइल पथ को आर्ग्युमेंट के रूप में ले और उस फ़ाइल में range कॉलम जोड़ दे.
चार कोर का एक FORK क्लस्टर बनाएँ.
add_range() को stock_list के हर एलिमेंट पर पैरेलल में अप्लाई करें.
क्लस्टर बंद करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Make a function out of existing code
add_range <- function (file) {
  ___
  
  
  
  
  
}
# Make FORK cluster of four cores
cluster <- makeCluster(___, type = "___")
# Apply add_range to stock_list in parallel
out <- parLapply(___, ___, ___)
# Stop cluster
___

कोड संपादित करें और चलाएँ