r语言股票下载 ar模型 描述统计 附代码数据
【原创】R语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类数据分析报告论文(含代码数据)
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogR语言k-Shape时间序列聚类方法对股票价格时间序列聚类数据分析报告来源：大数据部落| 有问题百度一下“”就可以了这次，我们将使用k-Shape时间序列聚类方法检查与我们有业务关系的公司的股票收益率的时间序列。
企业对企业交易和股票价格在本研究中，我们将研究具有交易关系的公司的价格变化率的时间序列的相似性，而不是网络结构的分析。
由于特定客户的销售额与供应商公司的销售额之比较大，当客户公司的股票价格发生变化时，对供应商公司股票价格的反应被认为更大。
k-Shapek-Shape [Paparrizos和Gravano，2015]是一种关注时间序列形状的时间序列聚类方法。
在我们进入k-Shape之前，让我们谈谈时间序列的不变性和常用时间序列之间的距离。
时间序列距离测度欧几里德距离（ED）和动态时间扭曲（DTW）通常用作距离测量值，用于时间序列之间的比较。
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablog两个时间序列x =（x1，...，xm）和y =（y1，...，ym）的ED，其中m是系列的长度如下。
DTW是ED的扩展，允许局部和非线性对齐。
k-Shape提出称为基于形状的距离（SBD）的距离。
k-Shape算法k-Shape聚类侧重于缩放和移位的不变性。
k-Shape有两个主要特征：基于形状的距离（SBD）和时间序列形状提取。
SBD互相关是在信号处理领域中经常使用的度量。
使用FFT（+α）代替DFT来提高计算效率。
归一化互相关（系数归一化）NCCc是互相关系列除以单个系列自相关的几何平均值。
检测NCCc最大的位置ω。
咨询QQ：3025393450有问题百度搜索“”就可以了欢迎登陆官网：/datablogSBD取0到2之间的值，两个时间序列越接近0就越相似。
形状提取通过SBD找到时间序列聚类的质心向量有关详细的表示法，请参阅文章。
【原创】R语言股票时间序列分析报告代码
有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了library(quantmod)# library(neuralnet)library(quantmod)library(plyr)library(TTR)library(ggplot2)library(scales)library(tseries)data=read.csv("600119.csv")a=data$收盘价a=diff(a)/a[-length(a)]a[a=="NaN"]=0a[a=="Inf"]=0##浏览数据data[,2]=data$日期data[,4]=c(0, a)##绘制时间序列图## 收集历史资料，加以整理，编成时间序列，并根据时间序列绘成统计图。
时间序列分析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类，传统的分类方法是按各种因素的特点或影响效果分为四大类：(1)长期趋势；(2)季节变动；(3)循环变动；(4)不规则变动。
data=data[nrow(data):1,]plot(data[,2],data[,4])##技术指标lines( data[,2], DEMA(data[,4]) ,col="green")lines( data[,2], SMA(data[,4]) ,col="red")legend("bottomright",col=c("green","red"),legend =c("DEMA","SMA"),lty= 1,pch=1)有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了## 从时间序列图形来看，序列有明显趋势，所以该序列一定不是平稳序列。
因为原序列为非平稳序列，所以选择一阶差分继续分析birthstimeseries=data[,4]birthstimeseries <-ts(birthstimeseries, frequency=300, start=c(1998,1 5))birthstimeseries=na.omit(birthstimeseries)## 2)Decompose the time series data into trend, seasonality and error components. （10 points）## 开始分解季节性时间序列。
【最新】R语言关联分析模型报告案例附代码数据
【最新】R语⾔关联分析模型报告案例附代码数据【原创】附代码数据有问题到淘宝找“⼤数据部落”就可以了关联分析⽬录⼀、概括 (1)⼆、数据清洗 (1)2.1公⽴学费（NPT4_PUB） (1)2.2毕业率（Graduation.rate） (1)2.3贷款率（GRAD_DEBT_MDN_SUPP） (2)2.4偿还率（RPY_3YR_RT_SUPP） (2)2.5毕业薪⽔（MD_EARN_WNE_P10）。
(3)2.6 私⽴学费（NPT4_PRIV） (3)2.7 ⼊学率（ADM_RATE_ALL） (4)三、Apriori算法 (4)3.1 相关概念 (5)3.2 算法流程 (6)3.3 优缺点 (7)四、模型建⽴及结果 (8)4.1 公⽴模型 (8)4.2 私⽴模型 (11)⼀、概括对7703条样本数据，分别根据公⽴学费和私⽴学费差异，建⽴公⽴模型和私⽴模型，进⾏关联分析。
⼆、数据清洗2.1公⽴学费（NPT4_PUB）此字段，存在4个负值，与实际情况不符，故将此四个值重新定义为NULL。
重新定义后，NULL值的占⽐为75%，占⽐很⼤，不能直接将NULL值删除或者进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
对⾮NULL的值按照等⽐原则进⾏分组，分组结果如下：A：[0,5896]B：(5896,7754]C：(7754, 9975]D：(9975, 13819]E：(13819, +]分组后取值分布为：2.2毕业率（Graduation.rate）将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占⽐为20%，占⽐较⼤，不适合直接删除或进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
对⾮NULL值根据等⽐原则进⾏分组，分组结果如下：A：[0,0.29]B：(0.29,0.47]C：(0.47, 0.61]D：(0.61, 0.75]E：(0.75, +]分组后取值分布为：2.3贷款率（GRAD_DEBT_MDN_SUPP）将PrivacySuppressed值重新定义为NULL，重新定义后，NULL值的占⽐为20%，占⽐较⼤，不适合直接删除或进⾏插补，故将NULL单独作为⼀个取值分组。
r语言arch模型分析报告_附数据代码
# R代码复制到相应后面（能附上运行得到的图不）# 数据读取和处理（为减少误差，估计时根据每个交易日的收盘价对日收益率进行自然对数处理，即收益率r=log(/)。
##读取数据golddata=read.csv("数据.csv")head(golddata)## 日期收盘价## 1 2008/1/2 5385.103## 2 2008/1/3 5422.034## 3 2008/1/4 5483.650## 4 2008/1/7 5556.593## 5 2008/1/8 5528.054## 6 2008/1/9 5613.758golddata=golddata[ ,2]head(golddata)## [1] 5385.103 5422.034 5483.650 5556.593 5528.054 5613.758Valuedata<-golddata ##Value dataValuedata=ts(Valuedata,start =c(2008,2),frequency=365)n<-length(Valuedata)### 为减少误差，在估计时，根据每个交易日的收盘价对日收益率进行自然对数处理，即将收益率根据以下公式进行计算：# 绘制收益率波动图Valuedata1 <-log(lag(Valuedata)) -log(Valuedata)# 即得到收盘价对数的一阶差分。
通过R软件，画出日对数收益率线形图（图1）plot.ts(Valuedata1)# 收益率的基本统计表# 通过计算收益率序列的均值，标准差，中位数最大值最小值等基本统计数据，得出下表summary(Valuedata1)## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.## -0.0915400 -0.0082590 0.0004899 -0.0002073 0.0090100 0.0893100library(asbio)#Functions for skewness and kurtosis.## Loading required package: tcltk#data description functiondatadesc =function(X) {result =list(0);#result list to returnmean =mean(X);#meanvar =var(X)#variance,pearsonskew =3*(mean(X)-median(X))/sd(X)#Pearson coefficient of skew nesskurt =kurt(X) #kurtosis,quantile1 =quantile(X,probs =0.25) # first quartile,med =median(X)# median,quantile3 =quantile(X,probs =0.25)# third quartile,max =max(X)# minimum andmin =min(X)# maximum.result =list(mean = mean,variance = var,skewness = pearsonskew,kurtosis = kurt,"first quartile" =quantile1,median = med,"third quartile" =quantile3,"maximum" =max,minimum = min)return(result)}datadesc(Valuedata1) ## $mean## [1] -0.0002073343 #### $variance## [1] 0.0003538641 #### $skewness## [1] -0.1111916#### $kurtosis## [1] 3.309377#### $`first quartile` ## 25%## -0.008258792#### $median## [1] 0.0004898845 #### $`third quartile` ## 25%## -0.008258792#### $maximum## [1] 0.08931021#### $minimum## [1] -0.09154204 ##直方图hist(Valuedata1)# 通过R软件得到指数日收益率直方图# 日收益率偏度为3.309377，其分布是右偏的，其峰度为 3.309377，远高于正态分布的峰度值3。
基于ARMA模型的股票收益率预测及R语言实现——以万科为例
理论研究
科技风 2019 年 8 月
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
DOI： 10．19392 / j．cnki．1671-7341．201923216
基于 AＲMA 模型的股票收益率预测及 Ｒ 语言实现
关键词： AＲMA 模型； 万科收益率； Ｒ 语言
一、绪论 自 2019 年 2 月初以来，我国股市一直呈良好态势，与此同 时，风险偏好者纷纷将资本投入到股市中，希望在股海中能有 个好收益。显然，在 投 资 过 程 中，投 资 者 都 期 望 股 票 收 益 率 越 高越好，风险越 低 越 好。因 此，故 若 能 通 过 相 关 工 具 预 测 股 票 未来收益率，这不仅能够让股民规避风险，也能为政府制定各 项宏观经济政策提供参考。近几十年来，学者们提出了许多不 同的股票点数或收益率预测方法，例如分析技术指标，包含了 成交量曲线图、指数平滑线、K 线图、移动平均线以及随机指数 等，最简图表法、AＲAM 模型、AＲFIMA 模型、Kalman 滤波方法 与神经网络模型等。这些方法都为股民在选股中起到了很好 的借鉴作用。 近年来，各级政府贯彻国家“房子是用来住的，不是用来炒 的”理念，纷纷采取有效措施遏制房价过快上涨，起到了积极作 用，目前各城市 房 价 基 本 平 稳，其 中 广 州 稳 中 略 降。而 对 房 地 产行业股票收益率的预测一直是投资者关注的热点，本文选取 万科 A 股作为研究对象，采用 AＲMA 模型对其未来 20 个工作 日的收益率进行预测，预测结果则可供投资者和政府部门做宏 观决策提供参考。 二、原理与方法 时间序列 AＲMA 模型是一种常用的随机时序模型，由 BoxJenkins 创立，亦称 B-J 方法。它是一种精度较高的时序短期预 测方法，现已广泛应用于经济分析与预测中，也是目前公认的 用于一个国家或地区经济预测中比较先进的科学的时间序列 模型之一。［1］AＲMA 模型基本形式如下： 设｛ Xt ｝ 为零均值的实 平稳时间序列，则 AＲMA（ p，q） 为： Xt = 1 Xt－1 + 2 Xt－2 + … + p Xt－p + εt － θ1 εt－1 － θ2 εt－2 － … － θqεt－q 变形为 Xt － 1 Xt－1 － 2 Xt－2 － … － p Xt－p = εt － θ1 εt－1 － θ2 εt－2 － … － θqεt－q 或者记为：
基于ARMA模型的股票收益率预测及R语言实现
基于ARMA模型的股票收益率预测及R语言实现作者：刘越黄敬王志坚来源：《科技风》2019年第23期摘要：文章选取万科公司2018年8月3日-2019年4月26日收益率共177个样本数据为研究对象，用R语言建立ARMA模型，并基于该模型对未来20个工作日收益率进行预测，预测结果可供投资者和政府部门做宏观决策提供参考。
关键词：ARMA模型;万科收益率;R语言一、绪论自2019年2月初以来，我国股市一直呈良好态势，与此同时，风险偏好者纷纷将资本投入到股市中，希望在股海中能有个好收益。
显然，在投资过程中，投资者都期望股票收益率越高越好，风险越低越好。
因此，故若能通过相关工具预测股票未来收益率，这不仅能够让股民规避风险，也能为政府制定各项宏观经济政策提供参考。
近几十年来，学者们提出了许多不同的股票点数或收益率预测方法，例如分析技术指标，包含了成交量曲线图、指数平滑线、K线图、移动平均线以及随机指数等，最简图表法、ARAM模型、ARFIMA模型、Kalman滤波方法与神经网络模型等。
这些方法都为股民在选股中起到了很好的借鉴作用。
近年来，各级政府贯彻国家“房子是用来住的，不是用来炒的”理念，纷纷采取有效措施遏制房价过快上涨，起到了积极作用，目前各城市房价基本平稳，其中广州稳中略降。
而对房地产行业股票收益率的预测一直是投资者关注的热点，本文选取万科A股作为研究对象，采用ARMA模型对其未来20个工作日的收益率进行预测，预测结果则可供投资者和政府部门做宏观决策提供参考。
从图2可以看出，模型（1）的残差部分不存在相关性，说明模型（1）拟合得很好，检验通过，可以用于收益率的预测。
为了说明模型（1）预测的准确性和有效性，我们将预测的最近两个值与 2019年4月25、26日两天的实际收益率作比较，比较结果如表2所示：从表2的比较结果可以看出，2019年4月25日与2019年4月26日两天预测值相对误差分别为5.9%和6.5%，两者均在6%左右波动，说明模型（1）的预测效果良好。
r语言订单分析报告附数据代码
r语言订单分析报告附数据代码 R 语言订单分析报告在当今的商业世界中，订单数据对于企业的决策制定和业务优化起着至关重要的作用。
通过对订单数据进行深入分析，企业可以了解客户需求、产品销售趋势、市场竞争态势等关键信息，从而制定更有效的营销策略和运营策略。
本报告将使用 R 语言对一组订单数据进行分析，并提供相应的数据代码，以便读者能够复现分析过程。
一、数据来源与预处理我们使用的订单数据来自于一家电商企业，包含了订单编号、客户ID、订单日期、产品 ID、产品数量、订单金额等字段。
为了进行有效的分析，我们首先需要对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。
｀｀｀R读取数据orders ＜ readcsv(＂orderscsv"）数据清洗orders ＜ naomit(orders) 处理缺失值orders ＜ ordersorders$order_amount ＞ 0, 处理异常值二、订单基本情况分析首先，我们对订单的基本情况进行分析，包括订单数量、订单金额的分布情况等。
｀｀｀R订单数量统计order_count ＜ nrow(orders)订单金额统计order_amount ＜ sum(orders$order_amount)订单金额分布hist(orders$order_amount, main ＝＂订单金额分布"， xlab ＝＂订单金额"）｀｀｀通过分析发现，订单数量为_____，订单总金额为_____。
订单金额的分布呈现出_____的特点。
三、客户分析客户是企业的重要资产，因此对客户进行分析是订单分析的重要内容之一。
客户订单数量统计customer_order_count ＜ table(orders$customer_id)客户订单金额统计customer_order_amount ＜ aggregate(orders$order_amount, by ＝list(orders$customer_id)， FUN ＝ sum)客户活跃度分析active_customers ＜ customer_order_countcustomer_order_count ＞ 1｀｀｀分析结果表明，活跃客户数量为_____，客户订单金额的分布情况为_____。
r语言马科维茨模型求股票收益率
r语言马科维茨模型求股票收益率（原创实用版）目录1.R 语言简介2.马科维茨模型简介3.使用 R 语言实现马科维茨模型4.应用马科维茨模型求股票收益率5.总结正文1.R 语言简介R 语言是一种功能强大的数据处理和统计分析语言，广泛应用于各个领域，如金融、生物、社会科学等。
R 语言的优势在于其丰富的库和扩展包，可以方便地处理和分析各种类型的数据。
2.马科维茨模型简介马科维茨模型是一种用于投资组合优化的经典模型，由美国经济学家哈里·马科维茨于 1952 年提出。
该模型主要通过计算投资组合的预期收益率和标准差，以最大化收益或最小化风险为目标，为投资者提供有效的投资建议。
3.使用 R 语言实现马科维茨模型在 R 语言中，可以使用诸如“portfolio”和“mvtnorm”等库来实现马科维茨模型。
以下是一个简单的示例：首先，安装并加载所需的库：```Rinstall.packages("portfolio")install.packages("mvtnorm")library(portfolio)library(mvtnorm)```然后，设置投资组合的权重和资产收益率：```Rweights <- c(0.5, 0.3, 0.2)returns <- c(0.1, 0.05, -0.02)```接下来，使用马科维茨模型计算投资组合的预期收益率和标准差：```Rmv_optimal_portfolio <- mvtnorm(returns, weights=weights, type="mean")mv_optimal_portfolio$meanmv_optimal_portfolio$var```4.应用马科维茨模型求股票收益率在实际应用中，我们可以使用马科维茨模型来计算股票的预期收益率。
例如，假设我们有三只股票，其收益率分别为 0.1、0.05 和 -0.02，权重分别为 0.5、0.3 和 0.2。
【原创】R语言数据挖掘预测模型的股票交易系统
4基于数据挖掘预测模型的股票交易系统根据上市保险公司的业务分析和财务分析来看，对投资者来投资中国平安的价值最高，由于实验运行时间较长，数据挖掘分析的方法相同，与选择哪家上市保险公司历史交易数据无关。
本文选择了中国人寿历史交易数据进行了数据挖掘与分析。
4.1数据来源本文所用数据为中国人寿（601628）历史交易数据，数据来源于雅虎财经网站（网址：https:// ）。
获取方法为如下R 代码：library(tseries)CLI_Web_1 <- as.xts(get.hist.quote("601628.ss",start="2007-01-09",quote=c("Open", "High", "Low", "Close","V olume","AdjClose")))head(CLI_Web_1)并将所下载数据转换为R 中的时间序列对象（xts 对象），本实验的数据开始时间为2007年1月9日，结束时间为2016年6月4日。
4.2建模过程4.2.1数据处理用R 函数colnames 将下载数据整理成如下统一格式：Open High Low Close V olume Adjusted2007-01-09 37.00 40.20 37.00 38.93 319018900 34.162007-01-10 39.80 40.30 38.72 39.46 68610200 34.632007-01-11 38.80 39.60 37.01 38.29 43902500 33.602007-01-12 37.79 39.74 37.50 39.50 42177400 34.662007-01-15 39.82 43.45 38.95 43.45 56131900 38.132007-01-16 45.28 46.88 44.06 45.05 44567700 39.534.2.2 定义数据挖掘任务本模型所要解决的数据挖掘任务为预测任务。
r语言基于arch模型对股票市场的实证分析代码
r语言基于arch模型对股票市场的实证分析代码```rlibrary(tseries)library(quantmod)library(rugarch)getSymbols("^GSPC", from = "2000-01-01", to = "2021-10-22") # 获取标普500指数数据sp500 <- as.numeric(GSPC$GSPC.Close) # 提取收盘价作为标普500指数的数据```接下来，我们可以进行数据的可视化分析：```rplot(sp500, type = "l", xlab = "Date", ylab = "Price", main = "S&P 500 Index") # 绘制标普500指数走势图```然后，我们可以运用ARCH模型进行波动率预测：```rarch_spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1,1)), mean.model = list(armaOrder = c(0,0))) # 定义ARCH模型sp500_arch_fit <- ugarchfit(spec = arch_spec, data = sp500) # 拟合模型```最后，我们可以得到预测结果并可视化：```rsp500_arch_forecast <- ugarchforecast(sp500_arch_fit, n.ahead = 20) # 预测未来20个交易日的波动率plot(sp500_arch_forecast) # 绘制预测结果图```以上代码只是一个示例，具体的分析流程和代码实现需要根据具体情况进行调整。
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christyxyu.R
Administrator
Wed Feb 08 23:39:24 2017
# a. Download the manual for Time Series Analysis with R, Part I by Wal ter Zucchini, Oleg Nenadi´ for reference
# as you may need it to complete the assignment.
# http://www.statoek.wiso.uni-goettingen.de/veranstaltungen/zeitreihen/ sommer03/ts_r_intro.pdf
# b. Download Quantmod manual
# c. Search for Microsoft symbol in Google finance
library(quantmod)
## Loading required package: xts
## Loading required package: zoo
##
## Attaching package: 'zoo'
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric
## Loading required package: TTR
## Version 0.4-0 included new data defaults. See ?getSymbols.
#Microsoft symbol in Google finance is MSFT
# d. Download Microsoft stock price data from Jan 3, 2010 to Jan 20, 20 16 in R using getSymbols command in
# Quantmod, check if data is read properly using head and tail command 5
getSymbols('MSFT', from ="2010-01-03", to ="2016-01-20")
## As of 0.4-0, 'getSymbols' uses env=parent.frame() and
## auto.assign=TRUE by default.
##
## This behavior will be phased out in 0.5-0 when the call will ## default to use auto.assign=FALSE. getOption("getSymbols.env") and ## getOptions("getSymbols.auto.assign") are now checked for alternate defaults
##
## This message is shown once per session and may be disabled by setti
ng
## options("getSymbols.warning4.0"=FALSE). See ?getSymbols for more de tails.
## [1] "MSFT"
head(MSFT)
## MSFT.Open MSFT.High MSFT.Low MSFT.Close MSFT.Volume
## 2010-01-04 30.62 31.10 30.59 30.95 38409100
## 2010-01-05 30.85 31.10 30.64 30.96 49749600
## 2010-01-06 30.88 31.08 30.52 30.77 58182400
## 2010-01-07 30.63 30.70 30.19 30.45 50559700
## 2010-01-08 30.28 30.88 30.24 30.66 51197400
## 2010-01-11 30.71 30.76 30.12 30.27 68754700
## MSFT.Adjusted
## 2010-01-04 25.71042
## 2010-01-05 25.71872
## 2010-01-06 25.56089
## 2010-01-07 25.29506
## 2010-01-08 25.46951
## 2010-01-11 25.14553
tail(MSFT)
## MSFT.Open MSFT.High MSFT.Low MSFT.Close MSFT.Volume
## 2016-01-12 52.76 53.10 52.06 52.78 36095500
## 2016-01-13 53.80 54.07 51.30 51.64 66883600
## 2016-01-14 52.00 53.42 51.57 53.11 52381900
## 2016-01-15 51.31 51.97 50.34 50.99 70739100
## 2016-01-19 51.48 51.68 50.06 50.56 43564500
## 2016-01-20 49.98 51.38 49.10 50.79 63273000
## MSFT.Adjusted
## 2016-01-12 51.37038
## 2016-01-13 50.26083
## 2016-01-14 51.69157
## 2016-01-15 49.62819
## 2016-01-19 49.20968
## 2016-01-20 49.43353
# e. Plot graph for stock price 5
plot(MSFT)
## Warning in plot.xts(MSFT): only the univariate series will be plotte d
# f. Calculate log returns for Adjusted Series and Plot simple time ser ies graph for returns 5
n <-length(MSFT[,4]);
lrest <-log(as.numeric(MSFT[,4])[-1]/as.numeric(MSFT[,4])[-n])
# g. Plot returns distribution graph 5
hist(lrest,breaks =50,col ="green",freq = F)
lines(density(lrest),col="red")
# h. What did you learn about the data in step (g) 5
#直方图来看,数据为左偏分布
# i. Calculate Basic Statistics for Return Series and report 5 summary(lrest)
## Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max. ## -0.1210000 -0.0076650 0.0000000 0.0003257 0.0081750 0.0994100
# j. Look at the basic stats and comment on the values for skewness and kurtosis 5
#
library(fBasics)
## Loading required package: timeDate
## Loading required package: timeSeries
##
## Attaching package: 'timeSeries'
## The following object is masked _by_ '.GlobalEnv':
##
## MSFT。