计算机软件工程论文大学论文

基于R语言的在线金融分析系统的设计开发

Design and Development of Online Financial Analysis System Based on R Language

（以下均为宋体四号字）

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日期：2013 年月日

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论文级别：■硕士□博士

学科专业：计算机软件工程

论文题目：基于R语言的在线金融分析系统的设计开发

作者签名：指导教师签名：

2012年月日

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摘要

摘要

基于R语言的在线金融分析系统的设计开发

在金融分析过程中，利用现有的一般的统计和分析的工具，如常用的微软的excel 软件，来进行数据处理，不但步骤很繁琐，而且相对计算和分析功能较弱。这样的单独的软件分析方法，缺乏统一的数据统计、分析、管理与共享，容易导致数据的不一致和丢失。对于大众用户来说，这些桌面统计分析软件相对来说不易于使用，而且也不方便扩展和移植。

本系统就是在综合现有的传统软件的缺点，再结合目前比较流行的R语言和流web 跨平台架构，来设计的一个在线金融分析系统。它是由浏览器/服务器（B/S）架构下的在线金融分析系统，能够很好的适应各种平台环境，做到跨平台，高兼容性。而且无需安装，无需传统的软件更新等等，摆脱了传统软件系统的弊端。而且还具有，云端数据存储，在线数据抓等等，一些传统软件所不具有的功能。

本系统数据的分析处理以及统计都是基于R语言统计环境，R语言中有着强大的数据分析和统计的功能，能够完目前的人们所需求的各种金融分析。并且R语言还有强大的作图能力，可以让分析结果更加形象的展示出来。

采用Rapache来实现了Apache服务器与R语言系统的整合，用apache来做R语言的web接口，结合多种功能强大的R扩展包和当前比较流行的web前端ExtJS组件，通过web请求的方式来调用R语言程序处理数据。本系统依照MVC的系统结构，设计了许多灵活的、可扩展的模块化管理结构，具有数据分析、统计、管理和R语言扩展接口功能，为金融数据分析，实现了一个高效的统计分析管理平台和web形式的跨平台的数据抓取存储分析平台。

关键词：

金融分析，R语言，在线系统，数据分析

AbstractAbstractAbstract

Abstract

Design and Development of Online Financial Analysis System Based on R

Language

In the process of financial analysis, general statistics and analysis tools, such as the commonly used Microsoft excel software, data processing, not only cumbersome steps, and the relative calculation and analysis function is weak. Separate software analysis methods, the lack of a unified data statistics, analysis, management and sharing, and easily lead to inconsistencies and missing data. For public users, these desktop statistical analysis software is relatively not easy to use, and does not facilitate the expansion and transplantation.

The system is integrated to the shortcomings of the existing traditional software, combined with the relatively popular R language and stream web cross-platform architecture, to design an online financial analysis system. By the browser / server (B / S) architecture online financial analysis system can be good to adapt to a variety of platform environments, so that cross-platform, high compatibility. And no need to install, without the traditional software updates, etc., to get rid of the drawbacks of traditional software systems. But also has a cloud data storage, online data grasping, etc., does not have the function of some of the traditional software.

Analysis of the system's data processing and statistics are based on the R language statistical environment has a powerful data analysis and statistical functions in R language, be able to complete financial analysis of the current demand. And R language, there is a powerful mapping capabilities, allows the analysis of image display.

Using Rapache to achieve the integration of the Apache server with the R language system, with apache web interface to do the R language, through a web request to call the functions of the R language, combined with a variety of the R expansion pack with web front end ExtJS components system structure in accordance with the model view controller (MVC) design a flexible and extensible indicators management structure and system modular management, data management, and a wide variety of statistical analysis functions and R language extension interface functions for financial data analysis efficient statistical analysis and management platform, a web form data capture storage analysis platform.

Keywords:

Financial analysis, R language, online systems, data analysis

目录

摘要 .......................................................................................................................................................... I ABSTRACT ........................................................................................................................................................ II 目录 .......................................................................................................................................................... I 第1章绪论 (2)

1.1研究背景 (2)

1.2研究意义 (4)

1.3设计思路 (5)

1.4论文主要内容 (6)

第2章系统主体架构 (7)

2.1整体设计 (7)

2.2相关技术介绍 (9)

2.2.1 R语言 (9)

2.2.2 rapache (11)

2.2.3 ExtJS (12)

2.3实验环境 (14)

第3章系统的具体实现 (17)

3.1金融数据抓取 (17)

3.2R语言的金融分析 (20)

3.2.1 金融时间序列建模 (20)

3.2.2 金融风险度量 (21)

3.2.3 技术分析 (23)

3.2.4 期权 (25)

3.2.5 投资组合 (29)

3.3WEB接口实现 (34)

第4章系统结果和总结 (36)

4.1数据展示 (41)

4.2总结 (42)

参考文献 (44)

作者简介及在学期间所取得的科研成果 (45)

致谢 (46)

第1章绪论

1.1 研究背景

二十一世纪的世界经济发展的特点是全球化，数字信息技术和金融。合格的金融专业人士的蓬勃发展，全球的金融市场，当时的语言和公认的标准，世界各国的金融需求产生的高需求。培育了许多的机构投资者的资本市场，大幅提高了工作效率和管理的开放基金，创业板市场的设立和运作，商业银行股份化，推出股指期货及其他金融衍生工具及资产证券化操作的风险管理中的应用，并与国际接轨的迫切需要。现在的优先级是人才的培养与实践第一“人才国际化”和“国际商务”国际标准。投资，企业及财务管理需要一个统一的，规范的标准来衡量的金融分析师，道德和专业化程度的知识水平，以建立信任关系的金融服务和管理的金融资产。特许金融分析师（CFA）就是这样的一个标准。因此，代表金融专业人士的最高标准，成为金融分析师的外资金融机构竞争的第一个对象。

“钱能通神”的金融分析师眼中的这句话是真实的。金融分析师的工作是收集和分析财务信息，以确定趋势和经济预测。了详细的分析，他们提出一个报告，为客户提供金融和投资的咨询意见，为客户和同事。金融分析师的工作是至关重要的，因为他们的建议，以帮助企业作出财务决策，这通常意味着大量的资金投入。金融分析师的工作需要大量的狩猎各种的财经杂志，报纸，书籍和互联网，及时了解最新的新闻信息，市场动态和行业状况的变化调整。任何专业的学生可能最终成为金融分析师，但雇主更倾向于聘请专业的毕业生，如工商，金融，会计，金融，经济和统计理论。

金融分析是目前的一个热门课题，要做好金融分析。需要从大量的金融数据中分析和计算、推测结果。常规的软件和算法也无法完成海量数据的处理，在性能和结果上都不是令人满意。但是随着一个计算机语言的产生，改变了数据分析难的现状，它就是目前很火爆的R语言。

R是一个广受喜爱的程序语言的名字，越来越多的公司和学术界的数据分析师开始使用R语言。R语言能够成为他们的交际用语，一定程度上是因为数据挖掘已经进入了黄金时期，不仅可用于广告定价，还可用于更快地找到新药或是微调过的财务模型。很多不同类型的公司都在使用R语言，比如谷歌，辉瑞，默克，美国银行，洲际酒店集团

和壳牌。

但R语言也为它自己找到了一批追随者，因为缺乏电脑编程技能的统计师，工程师，和科学家们发现R语言很容易使用。统计师们不需要深度掌握计算机系统，就能够使用R语言做出复杂精细的分析。

R语言类似于诸如C，Java，Perl一类的程序语言，因为它允许人们使用各种不同的指令，来完成很多种类的计算任务。然而对统计师来说，R尤其的有用，因为它内置了大量模板，用来处理数据，根据信息进行计算，或是用图表表示数据集合。

有些很熟悉R语言的人说它是加强版的Microsoft Excel（电子制表软件），用比在行行列列中输入数据更好的方式阐明数据趋势。

R语言非常好用，而且很快就被广泛接受了，这是因为统计师，工程师和科学家们可以改进软件的代码，或者为某些特殊的任务改代码。R语言的包里有高级算法，有色有界面的图表，和数据挖掘技术，这样可以在数据库中挖掘的更深。

一个用R语言的网站中有将近1600多不同的包，包的数量也在指数级增长着。有个叫做BiodiversityR的包提供一个图形界面，这样计算环境趋势会更容易。

另外一个叫做Emu的包分析话语模型，一个叫做GenABEL的包用来研究人类基因组。

金融服务行业特别青睐R语言，光是衍生分析的包就有很多个。

很难计算到底有多少人使用R语言，那些最熟悉这个软件的人估算有大概250,000人经常在工作中使用它。大学里R的热门程度甚至可以威胁到SAS研究所，一个专门制作数据分析软件的私有商业软件公司。SAS的年收入达到2,000,000,000，曾经是学者和企业管理人员偏好的分析软件。等。）

1.2 研究意义

在金融业中，对于金融数据的分析、总结、和预测将能够更好的使得人们对于目前的金融形势作出估计，对于未来金融的发展做出预测。以及指导人们在未来的金融投资方向上提供数据分析的理论依据。

金融分析的重要性，在金融行业中举足轻重。然而，就目前而言，金融分析的数据量十分惊人，加之，数据变更十分迅速。无法靠人工完成，海量数据分析的任务。

因此，金融数据分析必须借助计算机的力量来完成，海量数据分析，数据统计和走势预测的。然而，对于传统的分析软件来说，做金融分析还是具有一定的困难的。

在金融分析过程中，利用现有的一般的统计和分析的工具，如常用的微软的excel 软件，来进行数据处理，不但步骤很繁琐，而且相对计算和分析功能较弱。这样的单独的软件分析方法，缺乏统一的数据统计、分析、管理与共享，容易导致数据的不一致和丢失。对于大众用户来说，这些桌面统计分析软件相对来说不易于使用，而且也不方便扩展和移植。

金融分析是目前的一个热门课题，要做好金融分析。需要从大量的金融数据中分析和计算、推测结果。常规的软件和算法也无法完成海量数据的处理，在性能和结果上都不是令人满意。但是随着一个计算机语言的产生，改变了数据分析难的现状，它就是目前很火爆的R语言。

本系统就是在综合现有的传统软件的缺点，再结合目前比较流行的R语言和流web 跨平台架构，来设计的一个在线金融分析系统。它是由浏览器/服务器（B/S）架构下的在线金融分析系统，能够很好的适应各种平台环境，做到跨平台，高兼容性。而且无需安装，无需传统的软件更新等等，摆脱了传统软件系统的弊端。而且还具有，云端数据存储，在线数据抓等等，一些传统软件所不具有的功能。

本系统数据的分析处理以及统计都是基于R语言统计环境，R语言中有着强大的数据分析和统计的功能，能够完目前的人们所需求的各种金融分析。并且R语言还有强大的作图能力，可以让分析结果更加形象的展示出来。

采用Rapache来实现了Apache服务器与R语言系统的整合，用apache来做R语言

的web接口，结合多种功能强大的R扩展包和当前比较流行的web前端ExtJS组件，通过web请求的方式来调用R语言程序处理数据。本系统依照MVC的系统结构，设计了许多灵活的、可扩展的模块化管理结构，具有数据分析、统计、管理和R语言扩展接口功能，为金融数据分析，实现了一个高效的统计分析管理平台和web形式的跨平台的数据抓取存储分析平台。

本研究不仅使得大众用户更加易于使用金融分析软件，也结合了目前金融业R语言的火爆和当前计算机业内十分流行web应用的两个流行的强强联合。让人们感受新技术的魅力。同时，也让传统的数据统计软件告别，传统的软件客户端形式。走向，现在日益流行的web，云服务模式，做到，在线更新，数据实时共享。等等一系列的革命性的飞跃。

同时，在系统设计上，本系统的web分析系统，也能产生很多对与金融分析的研究和理论提供良好的数据作为理论的依据，并且可以共享给许许多多的研究学者，供其研究和学习。在方便用户的同时，还能够为学科的研究，学术上的论证，一点一点的积累数据作为理论的依据。在实践和数据中总结积累知识，并提升理论来指导我们日常的行为，和生活。实践和理论相互扶持、相互促进，共同发展，为金融业和计算机业带来不小的贡献。

1.3 设计思路

在金融分析过程中，利用现有的一般的统计和分析的工具，如常用的微软的excel 软件，来进行数据处理，不但步骤很繁琐，而且相对计算和分析功能较弱。这样的单独的软件分析方法，缺乏统一的数据统计、分析、管理与共享，容易导致数据的不一致和丢失。对于大众用户来说，这些桌面统计分析软件相对来说不易于使用，而且也不方便扩展和移植。

本系统就是在综合现有的传统软件的缺点，再结合目前比较流行的R语言和流web 跨平台架构，来设计的一个在线金融分析系统。它需要能够很好的适应各种平台环境，做到跨平台，高兼容性。而且无需安装，无需传统的软件更新等等，摆脱了传统软件系统的弊端。而且还具有，云端数据存储，在线数据抓等等，一些传统软件所不具有的功

能。

本系统数据的分析处理需要强大的数据分析和统计的功能，能够完目前的人们所需求的各种金融分析。还必须有强大的作图能力，可以让分析结果更加形象的展示出来。

需要有设计了许多灵活的、可扩展的模块化管理结构，具有数据分析、统计、管理和R语言扩展接口功能，为金融数据分析，实现了一个高效的统计分析管理平台和web 形式的跨平台的数据抓取存储分析平台。

1.4 论文主要内容

本文主要记录了，基于R语言的在线金融分析系统的设计和开发。

论文的主要安排如下：

第一章，讲的是绪论。主要介绍了在线金融分析系统的相关背景和研究的意义以及系统设计的大致设计思路。

第二章，讲的是本系统的主体架构。主要介绍了系统的整体设计、相关的技术介绍：R语言、rapache服务器、ExtJS等等，以及本轮文的实验环境。

第三章，讲的是本系统的具体实现。主要详细的阐述了系统的实现，如：金融数据抓取模块的实现、R语言分析模块的实现、以及web接口和页面展示

数据的实现。

第四章，讲的是本系统的效果和本次论文的总结。

第2章系统主体架构

2.1 整体设计

系统的结构分为浏览器、服务器结构和客户端、服务器结构，这两种结构各有各的优点，传统的浏览器、服务器结构由网络带宽的限制，不利于大的数据量，网络传输的统计分析，甚至有许多潜在的安全问题，以及在用户界面并没有客户端的友好的，等等，但随着网络带宽的提升和web应用的发展，加上web2.0和AJAX技术的普及，越来越多的系统倾向于使用浏览器、服务器结构结构设计。

实际上，目前而言，浏览器、服务器结构更加适应于目前的网络环境。Web应用是基于HTTP协议的，HTTP协议是无状态的，无需维护和保持连接的。当一个HTTP请求完成时就能够立即释放资源。这样相比传统的客户端、服务器架构来说，能够实现在海量的连接中保持良好的服务器性能。而不会因为连接数过多，资源占用导致服务器不响应客户端的请求。

综上，本系统的设计采用B/S的架构，也就是浏览器和服务器的架构，传统的软件往往是CS的架构，那样就失去了跨平台性。更新和维护上也很不方便。然而BS的架构却没有传统CS架构的弊端，它可以跨平台运行，在线更新维护，客户端（就是浏览器）无需更新维护。十分的便捷和良好的用户体验。

服务端主要是由两部分构成：一个R语言的数据分析、处理程序；一个是rapache 的web服务器。

R语言脚本，用来处理数据。

Rapache是作为一个web服务器对外提供服务，接受并响应浏览器的请求。当rapache 接到请求后会对请求做简单的分类，并把请求转换为对应的R语言程序脚本，并传递给R语言程序执行，R语言程序进行一系列的分析和处理之后，再将结果数据返回给rapache服务器，最终由rapache服务器将处理后的数据响应到用户浏览器，并以图表的形式展示最终结果。出这样就完成了一次数据分析的过程。

当然，要做金融数据分析，自然是需要先获取金融数据。本系统将采用互联网数据抓取的形式来获取实时的动态的数据，并将原始数据存入数据库中。当需要数据分析时，实时的从数据库中取出数据，并调用R语言程序处理之后，将结果返回给前端展示。

本系统主要的逻辑模块有：

(1)数据抓取模块。定时的向互联网中抓取金融数据。

(2)数据存储模块。Mysql数据库用来存储抓取到的数据。

(3)数据分析模块。也就是R语言处理数据的脚本。

(4)Web接口模块。将http请求与R语言程序相映射。

(5)Web数据展示模块。Web前端extjs等技术展示数据和与服务器通信。

本系统的数据库设计上，需要两个库，一个是用来储存抓取的原始金融数据的数据库，一个是用来储存经过R语言分析处理之后的中间数据的数据库。

本系统的任务调度上，rapache作为web服务器的服务进程，需要一直运行。然而用来抓取数据的脚本任务却不需要一直处于运行状态。抓取数据的任务只需要在特定的时间间隔时启动即可，例如，每天的零点启动一次抓取数据的任务，用来更新或者添加新的金融数据到数据库中即可。

R语言在处理完数据后，将数据返回前端的同时，还需要将结果数据缓存在中间数据库中，便于相应其他客户端的相同请求以节约服务器开销，保证良好的性能。还有一个很重要的原因是，需要将中间数据保存起来，以便做进一步的分析和处理，还有就是对数据分析结果的评估，是不是达到程序预期的结果。通过结果和预期的比对来排查系统或者程序的bug，从而进一步完善系统，使得系统能够正确的运行。

Web前端上，采用ExtJS框架。服务器和页面的通信，因此，整个web界面将无需刷新当前的网页，整个浏览的过程就和真实的客户端一样，所有的action都是在一个页面响应，展现的。使用过程中、浏览器无需跳转页面。更加符合传统数据分析软件的使用习惯，而且也为服务器的通信节约了不少的流量。减少了一部分服务器开销，提高了服务器性能。通信的api接口全部是JSON数据的接口形式的。前端用ajax来发数据，后端服务器相应后，处理数据并将结果再转换成JSON的格式，返回到客户端中。