第七期 大作业 C#调用R进行股票数据研究

 本帖最后由 ytjoh 于 2014-1-9 16:34 编辑

1. setSymbolLookup(SZ000001=list(src="csv",format="%Y/%m/%d"))
   
2. stock <- getSymbols("SZ000001",auto.assign=FALSE)
   
3. barChart(stock)
   

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本次作业将主要参考《数据挖掘与R语言》第三章的代码，并进行实用性扩展

终于能在R中读取到除权后的股票数据了，不过可以看到由于早期的交易规则与目前不尽相同，并且历史的行情数据也不尽规范，因此决定清洗掉部分历史数据。仅保留近5年的数据作为研究。本次作业以研究R的quantmod等为主，实用性目前暂不考虑，因此是否能取得正收益不在本次作业考虑范围之内（测试股票为平安银行)

1. stock <- last(stock,'60 months')
   
2. head(stock)

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          SZ000001.Open SZ000001.High SZ000001.Low SZ000001.Close SZ000001.Volume SZ000001.Adjusted
2008-12-01          5.38          5.56         5.38           5.53            1.14              5.53
2008-12-02          5.39          5.57         5.33           5.53            1.22              5.53
2008-12-03          5.63          5.87         5.61           5.86            3.10              5.86
2008-12-04          6.07          6.36         6.02           6.08            4.22              6.08
2008-12-05          6.06          6.31         6.05           6.28            2.41              6.28
2008-12-08          6.46          6.69         6.40           6.61            3.14              6.61

首先定义指标变量T，找出k天内，日平均价格明显高于目标变化的那些日期之和。正T值意味着有几天的日平均报价高于今天收盘的p%。这里k值以10天为例

1. T.ind <- function(quotes,tgt.margin=0.025,n.days=10) {
   
2.   v <- apply(HLC(quotes),1,mean)
   
3.   
   
4.   r <- matrix(NA,ncol=n.days,nrow=NROW(quotes))
   
5.   ## The following statment is wrong in the book (page 109)!
   
6.   for(x in 1:n.days) r[,x] <- Next(Delt(Cl(quotes),v,k=x),x)
   
7.   
   
8.   x <- apply(r,1,function(x) sum(x[x > tgt.margin | x < -tgt.margin]))
   
9.   if (is.xts(quotes)) xts(x,time(quotes)) else x
   
10. }
    
11. 
    
12. candleChart(last(stock,'6 months'),theme='white',TA=NULL)
    
13. avgPrice <- function(p) apply(HLC(p),1,mean)
    
14. addAvgPrice <- newTA(FUN=avgPrice,col=1,legend='AvgPrice')
    
15. addT.ind <- newTA(FUN=T.ind,col='red',legend='回报')
    
16. addAvgPrice(on=1)
    
17. addT.ind()

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指标T在较高的正值时，表明有潜在的机会发出买入指令；反之则为卖出指令 ；等于0时价格可能表现为涨跌互现