いつ、ある銘柄の過去の全データを遡って調整する必要がありますか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
オンラインには豊富な金融・経済データがあります。getSymbols() と Quandl() を使って、さまざまなソースから簡単にデータへアクセスする方法を学びます。
オンラインソースからのデータのインポート方法を学んだら、次は取り込んだデータから列を抽出する方法を見ていきます。単一オブジェクトからの列抽出を学んだあと、複数のインストゥルメントについて、インポート・変換・抽出の手順を探っていきます。
getSymbols() のデフォルト引数をカスタマイズすることで、ワークフローを簡潔かつ効率的にする方法を学びます。まずはデータソースごとのデフォルト設定、次にシンボルごとのデフォルト設定のしかたを見ていきます。さらに、扱いづらいインストゥルメントのシンボルへの対処方法も学びます。
複数のデータソースからのデータをインポート・抽出・変換する方法を学びました。これらを1つのデータセットに結合するには、しばしばソースごとに異なるデータを操作する必要があります。まず、疎で不規則なデータを規則的な系列へ変換する方法を学びます。次に、高頻度の密なデータを低頻度へ集計する方法を復習します。最後に、日中足（イントラデイ）データで生じる課題への対処方法を学びます。
金融データのインポートと操作の基本的なワークフローを学びました。ここでは、さまざまな形式のテキストファイルからデータをインポートする方法を見ていきます。続いて、データの異常を確認し、欠損値を扱う方法を学びます。最後に、株式の分割や配当などのコーポレートアクションに合わせて株価を調整する方法を学びます。
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