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。...本文用到的数据,包括A股日K线(向前复权)数据,从2014年7月到2015年日8月,以CSV格式保存到本地文件stock.csv。...数据格式如下:
000001.SZ,2014-07-02,8.14,8.18,8.10,8.17,28604171
000002.SZ,2014-07-02,8.09,8.13,8.05,8.12,40633122...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时间序列类型对象,方便后续的数据处理...> # 合并交易信号
> signal<-function(buy, sell){
+ selldfdata.frame(sell,op=as.character(rep("S",nrow(