불규칙한 데이터를 규칙적인 시계열로 만들기

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이 연습은 강의의 일부입니다

R에서 금융 데이터 가져오기와 관리

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온라인에는 방대한 금융·경제 데이터가 있습니다. getSymbols()와 Quandl()을 사용해 다양한 출처의 데이터에 쉽게 접근하는 방법을 배워 보세요.

Exercise 1: 코스에 오신 것을 환영합니다!Exercise 2: getSymbols() 소개 Exercise 3: 데이터 소스 Exercise 4: getSymbols()가 가져온 데이터를 반환하도록 설정하기 Exercise 5: 인터넷에서 데이터 찾기 Exercise 6: Yahoo Finance에서 주식 티커 찾기 Exercise 7: Oanda에서 환율 데이터 내려받기

온라인 소스에서 데이터를 가져오는 법을 배웠으니, 이제 가져온 데이터에서 열을 추출하는 방법을 살펴볼 차례예요. 단일 객체에서 열을 추출하는 방법을 익힌 뒤, 여러 종목에서 데이터를 가져오고 변환하며 추출하는 과정도 살펴봅니다.

Exercise 1: 금융 시계열에서 열 추출하기 Exercise 2: 하나의 종목에서 한 개 열 추출하기 Exercise 3: 하나의 종목에서 여러 열 추출하기 Exercise 4: 여러 종목 가져오기와 변환 Exercise 5: 여러 종목을 하나의 객체로 결합하기 Exercise 6: 여러 종목에서 Close 열 추출하기

getSymbols()의 기본 인수를 사용자 정의하는 기능을 활용해 워크플로를 단순화하고 효율화하는 방법을 배웁니다. 데이터 출처별로 기본값을 설정하는 방법을 살펴본 다음, 심볼별 기본값 설정 방법을 알아봅니다. 또한 문제가 있는 종목 심볼을 처리하는 방법도 학습합니다.

Exercise 1: getSymbols()의 기본 인수 설정하기 Exercise 2: 기본 데이터 소스 설정하기 Exercise 3: getSymbols 소스에 대한 기본 인수 설정 Exercise 4: 개별 종목별 기본 인수 설정하기 Exercise 5: 하나의 심볼에 기본 데이터 소스 설정하기 Exercise 6: 심볼 조회 테이블 저장 및 불러오기 Exercise 7: getSymbols() 소스를 지정하지 *말아야* 하는 방법 Exercise 8: 충돌하거나 R의 유효한 이름이 아닌 상품 심볼 처리하기 Exercise 9: get() 또는 백틱으로 객체에 접근하기 Exercise 10: 단일 종목에 대해 유효한 이름 만들기 Exercise 11: 여러 종목에 대해 유효한 이름 만들기

여러 데이터 소스에서 데이터를 가져오고, 추출하고, 변환하는 방법을 배웠습니다. 종종 서로 다른 출처의 데이터를 단일 데이터 세트로 결합하려면 추가 조작이 필요합니다. 먼저, 성긴(sparse)·불규칙 데이터를 규칙적인 시계열로 변환하는 방법을 배우고, 이어서 조밀한 데이터를 더 낮은 빈도로 집계하는 방법을 복습합니다. 마지막으로, 일중(intra-day) 데이터에서 발생하는 이슈를 다루는 방법을 배웁니다.

Exercise 1: 불규칙한 데이터를 규칙적인 시계열로 만들기

현재 연습

Exercise 2: 너비 0의 정규 xts 객체 만들기 Exercise 3: merge로 불규칙 인덱스를 규칙적으로 만들기 Exercise 4: 더 낮은 주기로 집계하기 Exercise 5: 일별 데이터를 집계하고 월별 데이터와 병합하기 Exercise 6: 시계를 월초/월말 날짜에 맞춰 정렬하기 Exercise 7: 수요일에 끝나는 주간 단위로 집계하기 Exercise 8: 장중 데이터를 집계하고 결합하기 Exercise 9: 시간대가 있는 데이터 결합하기 Exercise 10: 불규칙한 장중 데이터를 규칙적으로 만들기 Exercise 11: 거래일 기준으로 결측값 채우기 Exercise 12: 불규칙한 장중 데이터를 집계하기

금융 데이터의 가져오기와 조작에 대한 핵심 워크플로를 익히셨습니다. 이제 다양한 형식의 텍스트 파일에서 데이터를 가져오는 방법을 살펴봅니다. 그다음 데이터의 이상 여부를 확인하고 결측값을 처리하는 방법을 배웁니다. 마지막으로, 주식 분할과 배당을 반영해 주가를 조정하는 방법을 학습합니다.

Exercise 1: 텍스트 파일 가져오기 Exercise 2: 형식이 잘 갖춰진 일별 OHLC 데이터 가져오기 Exercise 3: 다른 형식의 텍스트 파일 가져오기 Exercise 4: 날짜와 시간을 서로 다른 열로 처리하기 Exercise 5: 여러 종목이 포함된 텍스트 파일 읽기 Exercise 6: 이상치 확인하기 Exercise 7: 결측값 처리하기 Exercise 8: 가져온 데이터 시각화하기 Exercise 9: 소스 교차 검증 Exercise 10: 기업행위 조정하기 Exercise 11: 주식 분할과 배당 조정하기 Exercise 12: 주식 분할 및 배당 데이터 다운로드 Exercise 13: 단변량 데이터를 주식 분할과 배당에 맞게 조정하기 Exercise 14: 데이터를 언제 조정할까요 Exercise 15: 축하합니다!