ПочатиПочніть безкоштовно

пакет tidyquant

Пакет tidyquant призначений для простого отримання, обробки та масштабування фінансового аналізу даних. Щоб отримати пакет tidyquant і почати з ним працювати, спершу встановіть його.

install.packages("tidyquant")

Це розмістить його на вашому локальному комп'ютері. Далі потрібно завантажити його в поточний сеанс R. Після цього ви отримаєте доступ до всіх функцій пакета.

library(tidyquant)

Такі кроки встановлення та підключення пакетів потрібні для будь-якого пакета з CRAN, який ви хочете використати.

Код для вправи вже написано за вас. Ви дослідите деякі функції, які tidyquant надає для фінансового аналізу.

Ця вправа є частиною курсу

Середній рівень R для фінансів

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Код уже написано, але ці інструкції проведуть вас крізь кроки.

  • Спочатку підключіть пакет, щоб отримати доступ до його функцій.
  • Використайте функцію tidyquant, tq_get(), щоб отримати дані про ціну акцій Apple.
  • Перегляньте датафрейм, який вона повернула.
  • Побудуйте графік ціни акцій у часі.
  • Обчисліть денну дохідність для скоригованої ціни акції за допомогою tq_mutate(). Ця функція «мутує» ваш датафрейм, додаючи до нього новий стовпець. Тут цей новий стовпець — денна дохідність.
  • Відсортуйте значення дохідності.
  • Побудуйте графік відсортованих значень. Ви побачите, що в Apple було кілька днів зі збитками >10% і низка днів із прибутком >5%.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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)
Редагувати та запускати код