❶ R語言畫時間序列圖
用xlim或者ylim命令。比如：
# Specify axis options within plot()
plot(x, y, main="title", sub="subtitle",
xlab="X-axis label", ylab="y-axix label",
xlim=c(xmin, xmax), ylim=c(ymin, ymax))
❷ hchart 是什麼包 r語言
我舉個例子供你參考：
> install.packages('quantmod') # 安裝安裝quantmod包
> require(quantmod)#引用quantmod包
> getSymbols("GOOG",src="yahoo",from="2013-01-01", to='2013-04-24') #從雅虎財經獲取google的股票數據
> chartSeries(GOOG,up.col='red',dn.col='green') #顯示K線圖
❸ R語言怎麼把股票日收盤價轉換成對數收益率
知道一系列收盤價向量X,length=1000,求對數收益率的R語言代碼
acf(int[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
log return')
Box.test(int[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 5, type = "Ljung-Box")
Box.test(int.l[,2], lag = 10, type = "Ljung-Box")
運行結錯誤辦
> int <- read.table("d-intc7208.txt", head=T)
錯誤於file(file, "rt") : 打鏈結
外: 警告信息：
In file(file, "rt") :
打文件'd-intc7208.txt': No such file or directory
+ acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int monthly
錯誤: 意外符號 in:
"
acf(int.l[,2], lag.max = 15,type = "correlation", plot = TRUE,main='int"
> log return')
錯誤: 意外符號 in "log return"
❹ 如何用R 語言 建立 股票價格的時間序列
在下想用R語言對股票價格進行時間序列分析。
問題出在第一步，如何將股票價格轉換為時間序列。
我想用的語句是 pri <- ts (data, start=(), frequency= )
但是我不知道frequency 項該如何填？
因為股票的交易日是一周五天的。 那麼這個frequency 該如何設置呢？
我知道通常frequency= 12 為月度數據，frequency= 4 為季度數據，frequency= 1 為年度數據 但日數據怎麼寫我就不知道了
初學R語言，還望各位大俠多多幫助。
❺ 一個關於股票估値的問題
估值就是結合風險和收益，市場給出的價格。
這個價格是有參照的，3~5元的無風險利率，對應100元的價格。
以此為依據，估值就有了理論基礎。
比如一個公司 利潤30~50億，風險較低，且能維持10年以上，就可以對應1000億的市值，考慮到無風險和低風險的區別，差不多就可以給800億市值。
所以假設800億是均價，如果市場價遠低於800億就是低估，遠高於800億就是高估。
最後一切的前提是800億是准確的值，如果這個值因為信息不對稱產生偏差，那麼投資者自負結果。
❻ r語言lm函數可以做非線性回歸嗎
模型擬合
對於人口模型可以採用Logistic增長函數形式，它考慮了初期的指數增長以及總資源的限制。其函數形式如下。
首先載入car包以便讀取數據，然後使用nls函數進行建模，其中theta1、theta2、theta3表示三個待估計參數，start設置了參數初始值，設定trace為真以顯示迭代過程。nls函數默認採用Gauss-Newton方法尋找極值，迭代過程中第一列為RSS值，後面三列是各參數估計值。然後用summary返回回歸結果。
library(car)
pop.mod1 <- nls(population ~ theta1/(1+exp(-(theta2+theta3*year))),start=list(theta1 = 400, theta2 = -49, theta3 = 0.025), data=USPop, trace=T)
summary(pop.mod)
在上面的回歸過程中我們直接指定參數初始值，另一種方法是採用搜索策略，首先確定參數取值范圍，然後利用nls2包的暴力方法來得到最優參數。但這種方法相當費時。
還有一種更為簡便的方法就是採用內置自啟動模型(self-starting Models)，此時我們只需要指定函數形式，而不需要指定參數初始值。本例的logistic函數所對應的selfstarting函數名為SSlogis
pop.mod2 <- nls(population ~ SSlogis(year,phi1,phi2,phi3),data=USPop)
二、判斷擬合效果
非線性回歸模型建立後需要判斷擬合效果，因為有時候參數最優化過程會捕捉到局部極值點而非全局極值點。最直觀的方法是在原始數據點上繪制擬合曲線。
library(ggplot2)
p <- ggplot(USPop,aes(year, population))
❼ 明年一月股票價格屬於邏輯回歸問題嗎
是的，明年一月股票價格屬於邏輯回歸問題。邏輯回歸這個模型很神奇，雖然它的本質也是回歸，但是它是一個分類模型，並且它的名字當中又包含」回歸「兩個字，未免讓人覺得莫名其妙。
如果是初學者，覺得頭暈是正常的，沒關系，讓我們一點點捋清楚。
讓我們先回到線性回歸，我們都知道，線性回歸當中 y = WX + b。我們通過W和b可以求出X對應的y，這里的y是一個連續值，是回歸模型對吧。但如果我們希望這個模型來做分類呢，應該怎麼辦？很容易想到，我們可以人為地設置閾值對吧，比如我們規定y > 0最後的分類是1，y < 0最後的分類是0。從表面上來看，這當然是可以的，但實際上這樣操作會有很多問題。
最大的問題在於如果我們簡單地設計一個閾值來做判斷，那麼會導致最後的y是一個分段函數，而分段函數不連續，使得我們沒有辦法對它求梯度，為了解決這個問題，我們得找到一個平滑的函數使得既可以用來做分類，又可以解決梯度的問題。
很快，信息學家們找到了這樣一個函數，它就是Sigmoid函數，它的表達式是：
.png
它的函數圖像如下：
.png
可以看到，sigmoid函數在x=0處取值0.5，在正無窮處極限是1，在負無窮處極限是0，並且函數連續，處處可導。sigmoid的函數值的取值范圍是0-1，非常適合用來反映一個事物發生的概率。我們認為
σ(x) 表示x發生的概率，那麼x不發生的概率就是 1 - σ(x) 。我們把發生和不發生看成是兩個類別，那麼sigmoid函數就轉化成了分類函數，如果 σ(x) > 0.5 表示類別1，否則表示類別0.
到這里就很簡單了，通過線性回歸我們可以得到
.png
也就是說我們在線性回歸模型的外面套了一層sigmoid函數，我們通過計算出不同的y，從而獲得不同的概率，最後得到不同的分類結果。
損失函數
下面的推導全程高能，我相信你們看完會三連的(點贊、轉發、關注)。
讓我們開始吧，我們先來確定一下符號，為了區分，我們把訓練樣本當中的真實分類命名為y，y的矩陣寫成 Y 。同樣，單條樣本寫成 x , x 的矩陣寫成 X。單條預測的結果寫成 y_hat，所有的預測結果寫成Y_hat。
對於單條樣本來說，y有兩個取值，可能是1，也可能是0，1和0代表兩個不同的分類。我們希望 y = 1 的時候，y_hat 盡量大， y = 0 時， 1 - y_hat 盡量大，也就是 y_hat 盡量小，因為它取值在0-1之間。我們用一個式子來統一這兩種情況：
.png
我們代入一下，y = 0 時前項為1，表達式就只剩下後項，同理，y = 1 時，後項為1，只剩下前項。所以這個式子就可以表示預測准確的概率，我們希望這個概率盡量大。顯然，P(y|x) > 0，所以我們可以對它求對數，因為log函數是單調的。所以 P(y|x) 取最值時的取值，就是 log P(y|x) 取最值的取值。
.png
我們期望這個值最大，也就是期望它的相反數最小，我們令
.png
這樣就得到了它的損失函數：
.png
如果知道交叉熵這個概念的同學，會發現這個損失函數的表達式其實就是交叉熵。交叉熵是用來衡量兩個概率分布之間的」距離「，交叉熵越小說明兩個概率分布越接近，所以經常被用來當做分類模型的損失函數。關於交叉熵的概念我們這里不多贅述，會在之後文章當中詳細介紹。我們隨手推導的損失函數剛好就是交叉熵，這並不是巧合，其實底層是有一套資訊理論的數學邏輯支撐的，我們不多做延伸，感興趣的同學可以了解一下。
硬核推導
損失函數有了，接下來就是求梯度來實現梯度下降了。
這個函數看起來非常復雜，要對它直接求偏導算梯度過於硬核(危)，如果是許久不碰高數的同學直接肝不亞於硬抗葦名一心。
.png
為了簡化難度，我們先來做一些准備工作。首先，我們先來看下σ 函數，它本身的形式很復雜，我們先把它的導數搞定。
.png
因為 y_hat = σ(θX) ，我們將它帶入損失函數，可以得到，其中σ(θX)簡寫成σ(θ) ：
.png
接著我們求 J(θ) 對 θ 的偏導，這里要代入上面對 σ(x) 求導的結論：
.png
代碼實戰
梯度的公式都推出來了，離寫代碼實現還遠嗎？
不過巧婦難為無米之炊，在我們擼模型之前，我們先試著造一批數據。
我們選擇生活中一個很簡單的場景——考試。假設每個學生需要參加兩門考試，兩門考試的成績相加得到最終成績，我們有一批學生是否合格的數據。希望設計一個邏輯回歸模型，幫助我們直接計算學生是否合格。
為了防止sigmoid函數產生偏差，我們把每門課的成績縮放到(0, 1)的區間內。兩門課成績相加超過140分就認為總體及格。
.png
這樣得到的訓練數據有兩個特徵，分別是學生兩門課的成績，還有一個偏移量1，用來記錄常數的偏移量。
接著，根據上文當中的公式，我們不難(真的不難)實現sigmoid以及梯度下降的函數。
.png
這段函數實現的是批量梯度下降，對Numpy熟悉的同學可以看得出來，這就是在直接套公式。
最後，我們把數據集以及邏輯回歸的分割線繪制出來。
.png
最後得到的結果如下：
.png
隨機梯度下降版本
可以發現，經過了1萬次的迭代，我們得到的模型已經可以正確識別所有的樣本了。
我們剛剛實現的是全量梯度下降演算法，我們還可以利用隨機梯度下降來進行優化。優化也非常簡單，我們計算梯度的時候不再是針對全量的數據，而是從數據集中選擇一條進行梯度計算。
基本上可以復用梯度下降的代碼，只需要對樣本選取的部分加入優化。
.png
我們設置迭代次數為2000，最後得到的分隔圖像結果如下：
.png
當然上面的代碼並不完美，只是一個簡單的demo，還有很多改進和優化的空間。只是作為一個例子，讓大家直觀感受一下：其實自己親手寫模型並不難，公式的推導也很有意思。這也是為什麼我會設置高數專題的原因。CS的很多知識也是想通的，在學習的過程當中靈感迸發旁徵博引真的是非常有樂趣的事情，希望大家也都能找到自己的樂趣。
今天的文章就是這些，如果覺得有所收獲，請順手點個關注或者轉發吧，你們的舉手之勞對我來說很重要。
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在quantmod包裡面；
getSymbols(Symbols = NULL,
env = parent.frame(),
reload.Symbols = FALSE,
verbose = FALSE,
warnings = TRUE,
src = "yahoo",
symbol.lookup = TRUE,
auto.assign = getOption('getSymbols.auto.assign',TRUE),
...)
auto.assign=F表示不自動賦值；需要手動指定變數去存儲數據。否則就是自動賦值給Symbols變數。