(x,start = c(2010,1), frequency=12 ) #12为按月份，4为按季度，1为按年度 zm = zooreg(x,start = c(2010,1), frequency=12...()和xts()会强制变换为正序（按照时间名称） timeSeries不会强制排序；其结果可以根据sort函数排序，也可以采用rev()函数进行逆序；参数recordIDs，可以给每个元素（行）标记一个...ID，从而可以找回原来的顺序 #预设的时间有重复的时间点时 zoo会报错 xts按照升序排列 timeSeries把重复部分放置在尾部； #行合并和列合并 #都是按照列名进行合并，列名不同的部分用NA代替...cbind() rbind() merge() 列合并 #取子集 xts()默认将向量做成了矩阵；其他与常规向量或者矩阵没有差别 #缺失值处理 na.omit(x) x[is.na(x)] = 0 x...中最长的连续无缺失值的序列片段，如果有两个等长的序列片段，则返回第一个。
在数据分析中，往往会遇到各种复杂的数据处理操作：分组、排序、过滤、转置、填充、移动、合并、分裂、去重、找重、填充等操作。这时候R语言就是一个很好的选择：R可以高效地、优雅地解决数据处理操作。...: xts() 1.5 因子Factor：factor（补充） 2.查看数据概况 summary()和str() 3.修改/替换/重定义数据 4.数据合并 3.1 向量合并 3.2 cbind列合并（等长...例如：合并来源不同，结构相似的两个表格 3.1 向量合并 #一维向量合并直接将要合并的变量以","分割放到c()中即可。...对于NA值的操作，主要都集中在了过滤操作和填充操作中，因此就不在单独介绍NA值的处理了。...可参考↓↓ R语言 | 第一部分：数据预处理 7.数据筛选和8.抽样 R语言数据管理与dplyr、tidyr | 第4讲 5 dplyr中5.1筛选filter和5.3选择select R
与每日和较低频率的收益不同，日内高频数据有某些特殊的特点，使得使用标准的建模方法是无效的。在这篇文章中，我将使用花旗集团2008年1月2日至2008年2月29日期间的1分钟收益率。...为了使绝对收益去季节化，文献中提出了几种方法，如Andersen和Bollerslev（1997）的灵活傅里叶方法，以及Bollerslev和Ghysels（1996）的定期GARCH模型。...预测 为预测编写代码的最大挑战是处理时间的对齐和匹配问题，特别是未来的时间/日期，因为该模型依赖于日内分量，而日内分量是特定的。与估计方法一样，预测程序也要求提供所考虑的时期的预测波动率。...滚动的回测和风险值 ugarchroll函数对于在回测应用中测试模型的充分性非常有用，下面的代码说明了模型在数据期间的情况。...展望 在乘法模型中增加额外的GARCH模型是非常 "容易 "的，如eGARCH、GJR等。另一个可能的扩展方向是分别处理一周中每一天的昼夜效应。
有些人专门追涨停板，追新股开板，追次新股开板等，对于2015年上半年IPO的新股来说收获颇丰，如暴风科技，中超电缆等，其他的时候可能用这套追涨停策略就行不通了。 ?...2.1 数据准备 R语言本身提供了丰富的金融函数工具包，时间序列包zoo和xts，指标计算包TTR，数据处理包plyr，可视包ggplot2等，我们会一起使用这些工具包来完成建模、计算和可视化的工作。...，由于数据所有股票都是混合在一起的，而进行计算时又需要按每支票股计算，所以在数据加载时我就进行了转换，按股票代码进行分组，生成R语言的list对象，同时把每支股票的data.frame类型对象转成XTS...我们把卖号信号和止损信号，合并画到一张图上。...最后总结，本文从 追涨杀跌 的思路开始，到市场特征检验，再到数学公式，R语言建模，再到历史数据回测。通过R语言，很简单地就实现了一个我们脑子中的投资想法。
R中针对高频数据的添加包highfrequency，用于组织高频数据， 高频数据的清理、整理，高频数据的汇总，使用高频数据建立相关模型 都非常方便。...该函数支持三类的高频数据： NYSE TAQ数据库中的.txt文件 WRDS数据库中的.csv文件 Tickdata.com的.asc文件 不易获取，因此，输入数据转换成xts，然后进行时间序列分析的过程中存在困难...对于时间序列数据要注意的一点是时间数据不单独作为一列，仅作为行名存在，否则在进行转换的过程中会出现colnames和列的数目不符合的错误。 因此对于数据可以先进行预处理。 ?...对于列数据间分隔建议使用tab制表符，否则在r读取的过程中会将时间的日期时间识别为两列。...这样xts格式的数据便可以继续使用 highfrequency包中的其他函数进行分析了。
概述 和Python计算环境中的tushare包一样，在R中我们使用quantmod包接入第三方数据源，实现自定义量化分析平台的构建。...]]) } # 基本配置 universes 日期...原理 分析底层数据结构后，我们知道quantmod包读取后的数据格式是 xts 和 zoo，我们只需要将csv文件按一定的格式读取到内存后再进行相应变换，quantmod强大的分析和作图能力就可以为我们所用...最后通过xts转化为可以被quantmod识别的xts时间序列对象。...零延迟指数移动平均线 ZLEMA addZLEMA 参考资料 quantmod官方文档 GitHub地址：https：//github.com/harryprince Harry Zhu，擅长用Python和R
题目： 有两个磁盘文件A.txt和B.txt，各存放一行字符，要求把这两个文件中的信息合并（按字母顺序排列），并输出到一个新文件C中。...代码： fp1, fp2 = open('A.txt', 'r'), open('B.txt', 'r') fp1_str, fp2_str = fp1.read(), fp2.read() fp1.close
p=20360 本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，Fama-French三因子（因素）模型的实现和使用。...LS拟合很容易在R中实现，如下所示： ?...，其alpha值几乎为零，beta值几乎为1：α= 7.142211×10-5和 β= 1.0071423。...显然，无论以哪种衡量标准，SPHB都是最差的：负α，负β比率和Sharpe比率。 JDK之所以能够取得最佳性能，是因为它的alpha值很好（尽管不是最好的），而同时具有0.88的中等beta值。...估计误差将根据PRIAL（平均损失提高百分比）进行评估： 加载训练和测试集： # 设置开始结束日期和股票名称列表 begin_date <- "2013-01-01" end_date <- "2015
本文将说明金融数学中的R 语言优化投资组合，Fama-French三因子（因素）模型的实现和使用具有单一市场因素的宏观经济因素模型我们将从一个包含单个已知因子（即市场指数）的简单示例开始。...，其alpha值几乎为零，beta值几乎为1：α= 7.142211×10-5和 β= 1.0071423。...显然，无论以哪种衡量标准，SPHB都是最差的：负α，负β比率和Sharpe比率。JDK之所以能够取得最佳性能，是因为它的alpha值很好（尽管不是最好的），而同时具有0.88的中等beta值。...估计误差将根据PRIAL（平均损失提高百分比）进行评估：加载训练和测试集：# 设置开始结束日期和股票名称列表begin_date R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告使用Python和Keras进行主成分分析、神经网络构建图像重建R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化
使用查找和替换：按Ctrl+F或Ctrl+H，进行查找和替换操作。 4. 查询数据 使用公式：在单元格中输入公式进行计算。 查找特定数据：按Ctrl+F打开查找窗口，输入要查找的内容。 5....条件格式 数据条：根据单元格的值显示条形图。 色阶：根据单元格的值变化显示颜色的深浅。 图标集：在单元格中显示图标，以直观地表示数据的大小。 公式和函数 数组公式：对一系列数据进行复杂的计算。...在R编程语言中 处理表格数据通常依赖于dplyr和tidyr这样的包，它们提供了强大的数据操作功能。以下是一些基础操作在R中的实现方式，以及一个实战案例。...以下是如何在Python中使用Pandas完成类似于R语言中的操作，以及一个实战案例。...在不使用Pandas的情况下，合并数据需要手动实现连接逻辑： # 假设 data1 和 data2 是两个已经加载的列表，我们要按 'common_column' 合并 data1_common =
我们将使用基础R函数进行这些计算，但是首先我们需要一些数据和R的一些库文件： 我们从Yahoo Finance使用quantmod或tidyquant的包装器将每日价格数据下载到了quantmod包中。...tk_xts函数将其添加到xts对象。...以上等式在基础R中的代码为： ? 现在我们有值。我们想要创建一个矩阵，其Sigma值位于对角线下方。 ? 这将是我们创建的对角矩阵，如下所示： ?...但是，这是一种按其值展示和排名ETFs并查看其相应值的好方法。 ? ? 我们还可以通过阿尔法和贝塔的比值来排名阿尔法和贝塔，并绘制结果。 ? ?...它从CAPM中获取了市场因子，并增加了两个新因子，SMB和HML或Small-minus-Big和High-minus-Low。SMB试图发挥规模效应，从长远来看，小型市值公司应跑赢市场。
有些人专门追涨停板，追新股开板，追次新股开板等，对于2015年上半年IPO的新股来说收获颇丰，如暴风科技，中超电缆等，其他的时候可能用这套追涨停策略就行不通了。...其中，为什么是20日最高和10日最低都是经验值，可以做为模型参数进行训练和优化。选择沪深300成分股为标的，是考虑到这些股票都是各个板块的强势股或龙头股，要符合追涨杀跌的假设条件。...2.1 数据准备 R语言本身提供了丰富的金融函数工具包，时间序列包zoo和xts，指标计算包TTR，数据处理包plyr，可视包ggplot2等，我们会一起使用这些工具包来完成建模、计算和可视化的工作。...，由于数据所有股票都是混合在一起的，而进行计算时又需要按每支票股计算，所以在数据加载时我就进行了转换，按股票代码进行分组，生成R语言的list对象，同时把每支股票的data.frame类型对象转成XTS...我们把卖号信号和止损信号，合并画到一张图上。
CTS和GTS测试基本操作步骤 CTS 全称 Compatibility Test Suite（兼容性测试），CTS的目的就是让各种Android设备（如手机）开发商能够开发出兼容性更好的Android...，因为在测试的过程中有几项是需要用到后摄像头对焦拍照等 三、GTS测试电脑端操作步骤 GTS的预置条件和CTS的是基本一样的，等测试机设置好后在PC端按以下步骤操作： ①ls ②cd android_sdk_linux4.4.../xts-tradefed ⑪ run xts –plan XTS（GTS4,0的运行命令为：run gts –plan GTS） 6、GTS替换失败项与执行失败项和CTS都是一样的道理，具体路径是...android_sdk_linux4.4——GTS 2.1——Android-cts——repository——results 7、复测时输入”l r”查询ID号 8、run xts –continue-session...八、在测试过程中如果有遇到关于蓝牙的测试项一直测试不过，可以尝试着安装 APP 后再进行测试。
3.R中缺失值的标记、重编码和排除 几乎所有项目中，都存在缺失值，在R中缺失值用NA代替（前面我们已经见过了）。R语言提供了一个简单而重要的函数is.na()来监测数据集中的缺失值。...图10:数据类型判断和转换函数的使用 数据中比较特殊的一类就是日期数据，R语言中日期值通常以字符串的形式输入，然后转换为数值形式存储。...6.数据集的按行、按列合并 有时候数据并不是一个整体，需要自己整合一下。R语言中常用的合并数据集的函数有merge()、cbind()、rbind()。...其中函数cbind()是将两个矩阵或者数据框直接横向合并，要求被合并的两个对象有同样的行数。...如果要在数据框中添加行（或者理解为将两个数据框纵向合并），使用函数rbind(),要求两个数据框有相同的变量，不过顺序不必要相同。一般用于向数据框中添加新的观测。
1、date：显示、设置系统的日期和时间。...etc 7、sort：按ascii码的行首字母对文件的行做排序 sort file1 ：按ascii码值增大的顺序 sort -r file1：按ascii码值减少的顺序 sort -n file1：...2个及其以后的字符 cut -d: -f3,4 passwd：从文件passwd中抽出每一行的第3个和第4个字段，-d：表明:为分割符 10、paste：把两个文件按行合并，默认以Tab分割 paste...-d'#' file1 file2：以#分割 paste -s file：file的每一行和自己的每一行合并 11、tr：转换和删除字符。...$tee -a filename 以追加的方式写入文件 14、diff：比较两个文件之间的差异 15、comm：以列和列的方式比较两个已排序好的文件 如： file1 文件的内容如下： 1 2 3 6
/interfaces:ActsOpenPosixTest(//build/lite/toolchain:linux_x86_64_clang) [1330/1338] STAMP obj/test/xts...下载源码时，就疑惑，鸿蒙和liteOS的关系，编译后，还有liteos.bin,疑惑。...不过里面有指导如何在vs code上安装DevEcoDeviceTool的文档。...安装完成后： 安装C/C++ 导入代码 ubuntu中设置共享文件夹 windows中能直接通过网络访问ubuntu中的文件夹 添加驱动网络映射器 按照IDE的指导导入...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
以下是我推荐的一些R语言时间序列分析的最佳实践：准备数据：确保数据按照时间顺序进行排序。检查并处理数据中的缺失值和异常值。...确定时间间隔（例如每日、每周、每月）并将数据转换为适当的时间序列对象（如xts或ts）。可视化数据：使用绘图工具（如ggplot2包）绘制时间序列的趋势图，以便直观地了解数据的整体情况。...绘制自相关图和部分自相关图以帮助确定适当的时间序列模型。拆分数据集：根据实际需求将数据集拆分为训练集和测试集。使用训练集进行模型拟合和参数估计，并使用测试集进行模型评估和预测。...模型评估和选择：使用测试集对模型进行评估和验证，计算预测误差指标（如均方根误差、均方误差等）。比较不同模型的性能，选择表现最好的模型作为最终模型。预测未来值：使用拟合好的时间序列模型对未来值进行预测。...这些最佳实践可帮助您在R语言中进行时间序列分析时更加规范和有效地工作。
在这篇文章中，我们将介绍流行的ARIMA预测模型，以预测股票的收益，并演示使用R编程的ARIMA建模的逐步过程。 时间序列中的预测模型是什么？...这由模型中的“d”值表示。如果d = 1，则查看两个时间序列条目之间的差分，如果d = 2，则查看在d = 1处获得的差分的差分，等等。...最后，我们交叉检查我们的预测值是否与实际值一致。 使用R编程构建ARIMA模型 现在，让我们按照解释的步骤在R中构建ARIMA模型。有许多软件包可用于时间序列分析和预测。...我们将在R中使用For循环语句，在此循环中，我们预测测试数据集中每个数据点的收益值。 在下面给出的代码中，我们首先初始化一个序列，它将存储实际的收益，另一个系列来存储预测的收益。...在最后一部分中，我们将每个预测收益和实际收益分别附加到预测收益序列和实际收益序列。
+ command 这是学习和使用R最常用到的命令。 help.search() 或者??...搜索包含制定字串或pattern的命令 R.Version() 查看系统情况和版本 compareVersion() source() 执行R脚本 demo() 运行R的演示脚本...cbind() 按列合并 rbind() 按行合并 merge() 按列或行合并dataframe dim() 对象的维数，返回值为一个list dimnames(...pretty() 计算一数值序列的等分位点 deparse() 以字符形式按原样输出表达式，对画图时的标注有用 substitute() 将表达式中的变量名替换为变量的值，其余部分不变...= 比较数值或向量或factor变量，返回逻辑向量 identical 比较两个变量，返回一个逻辑值，适合做if和while的条件判断式 all.equal 比较两个变量,返回真值或某种相似度的描述
); 注意 字段名是可选的，如省略则依次插入所有字段 多个列表和多个值之间使用逗号分隔 值列表和字段名列表一一对应 如插入的是表中部分数据，字段名列表必填 示例： INSERT INTO `student...(); 返回：19:19:26 NOW() 获取当前日期和时间 SELECT NOW(); 返回：2016-08-08 19:19:26 WEEK(date) 返回日期date为一年中的第几周 SELECT...*/ select * from `student` where `bornDate` > '1903-07-23'; /*方法二：子查询合并两个查询*/ select * from `student`...*/ select * from `student` where `bornDate` > '1903-07-23'; /*方法二：子查询合并两个查询*/ select * from `student...的用法 -- 使用union all 是将两个字段数量相等的表中查到的所有信息合并在一列,不会去重； --只使用union的话，就是将两个表中查到的信息合并到一个表中，并且将重复的字段去除 select
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