НачатьНачать бесплатно

Пакет tidyquant

Пакет tidyquant предназначен для получения, обработки и масштабирования финансовых данных — максимально удобным способом. Чтобы начать с ним работать, сначала нужно установить его.

install.packages("tidyquant")

Это действие помещает пакет на ваш локальный компьютер. Затем необходимо загрузить его в текущую сессию R — это откроет доступ ко всем функциям пакета.

library(tidyquant)

Установка и подключение через library() обязательны для любого пакета CRAN, который вы хотите использовать.

Код упражнения уже написан за вас. Вы познакомитесь с некоторыми функциями tidyquant для финансового анализа.

Это упражнение является частью курса

Средний уровень R для финансов

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Код уже написан, а инструкции ниже помогут вам разобраться в каждом шаге.

  • Сначала подключите пакет с помощью library(), чтобы получить доступ к его функциям.
  • Используйте функцию tq_get() из пакета tidyquant, чтобы получить данные о цене акций Apple.
  • Изучите возвращённый фрейм данных.
  • Постройте график изменения цены акций во времени.
  • Вычислите дневную доходность для скорректированной цены акций с помощью tq_mutate(). Эта функция «мутирует» фрейм данных, добавляя в него новый столбец — в данном случае со значениями дневной доходности.
  • Отсортируйте значения доходности.
  • Постройте график отсортированных значений. Вы увидите, что у Apple было несколько дней с убытками более 10% и ряд дней с прибылью более 5%.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Library tidquant
library(tidyquant)

# Pull Apple stock data
apple <- tq_get("AAPL", get = "stock.prices", 
                from = "2007-01-03", to = "2017-06-05")

# Take a look at what it returned
head(apple)

# Plot the stock price over time
plot(apple$date, apple$adjusted, type = "l")

# Calculate daily stock returns for the adjusted price
apple <- tq_mutate(data = apple,
                   select = "adjusted",
                   mutate_fun = dailyReturn)

# Sort the returns from least to greatest
sorted_returns <- sort(apple$daily.returns)

# Plot them
plot(sorted_returns)
Редактировать и запускать код