報酬率的長條圖

單純畫出報酬率的走勢，通常看不出太多時間序列的特性；你常常需要用不同的方式呈現資料，才能看見有趣的特徵。

以報酬率的長條圖（histogram）呈現的機率密度可以不考慮時間順序，顯示時間序列中最常見的報酬水準。在 R 中，可以用 hist() 和 density() 這兩個函式計算並繪製。

在影片中，你看到如何建立一個有 20 個桶、含標題且沒有 Y 軸標籤的長條圖：

> hist(amazon_stocks,
       breaks = 20,
       main = "AMAZON return distribution",
       xlab = "")

另外請記得，你可以使用 lines() 函式在既有的圖上加入新的時間序列，即使線條的屬性（例如顏色與粗細）不同也可以。

在這個練習中，你會以 rtn 中過去兩年的 Apple 日報酬資料繪製長條圖。

本練習屬於課程

在 R 視覺化時間序列資料

繪製 rtn 的長條圖，標題設為「Apple stock return distribution」，並設定 probability = TRUE 以將長條圖縮放為機率密度。
在圖上新增一條線，顯示 rtn 的密度。
以紅色將密度線重畫一次，並將線寬設為預設值的 2 倍。

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Create a histogram of Apple stock returns


# Add a density line


# Redraw a thicker, red density line