在RStudio-1.1.463中尝试加载tidyquant包时,我收到以下错误消息: Error: package or namespace load failed for ‘tidyquant’:
.onAttach failed in attachNamespace() for 'tidyquant', details:
call: if (theme$dark) {
error: missing value where TRUE/FALSE needed 我没有使用最新版本,因为它与我的32位机器不兼容。当我使用最新的RStudio版本时,我没有这个问题,所
不确定发生了什么,我安装了tidyquant和quantmod来处理股票价格,现在得到以下错误消息 library(tidyverse)
Error: package or namespace load failed for ‘tidyverse’ in loadNamespace(i, c(lib.loc, .libPaths()), versionCheck = vI[[i]]):
namespace ‘rlang’ 0.4.5 is already loaded, but >= 0.4.7 is required** 我检查并更新了我所有的R包,并重新启动了R,但这两个都没有
我想计算R中一只股票的对数回报,问题是我的财政年度是从4月1日到3月31日。我尝试过使用tidyquant和tidyverse包。我试过的代码如下:
library(tidyquant)
RIL<- tq_get("RELIANCE.NS") # download the stock price data of Reliance Industries Limited listed on NSE of India. The data is from January 2011 to May 2021.
library(tidyverse)
RIL1<- RIL %>
我希望将一些XTS对象作为数据帧存储在R中的列表中。
XTS对象是使用tidyquant包收集的股票价格数据,我需要将这些对象转换为数据帧并将它们存储在列表中。我还有一个额外的要求,我只想保留每只股票的指数列和收盘价栏。
我尝试使用dplyr语法选择感兴趣的列,但我的代码未能选择大于2的列索引。
Error: Can't subset columns that don't exist.
x Locations 3 and 4 don't exist.
i There are only 2 columns.
这是我正在使用的代码,但是我很难理解为什么我不能从我的“强化”数
我从下面的代码中得到以下错误消息:
In to_period(xx, period = on.opts[[period]], ...) :
missing values removed from data*
它适用于一些股票,但一些股票得到的错误消息与此相同。我应该在使用tq_transmute之前先使用na.omit(N225)吗?
N225 <- tq_get("^N225",
from = "2016-01-01",
to = "2020-12-31",
我在读哈德利的:
然而,我仍然很难在提球中引用一只老虎。
> library(tidyquant)
> f <- tq_get("F", get="key.ratios")
> f
# A tibble: 7 x 2
section data
<chr> <list>
1 Financials <tibble [150 x 5]>
2 Profitability <tibb
我正在尝试使用quantmod将数据提取到r中。我收到一个使用"getQuote“函数的”fix.by(by.y,y)错误:'by‘必须指定一个唯一有效的列“。 当我使用几个股票的手写列表(tickers<-c("CCL","RCR","BA"))时,我没有得到这个错误,但当我尝试使用从交易所拉出的股票代码列表时,我得到了这个错误。 有人知道解决方案吗? 谢谢 library(tidyquant) # edited to be included/ it is needed
library(quantmod)
AMEX &
我试图为我的数据计算日股票回报率的年波动率,这些数据的每日观察时间为2005年1月1日至第31/2021号决定。我的数据包含数千个帐户,因此我需要一个代码来计算它,而不必重复每个帐户和年份的代码。并不是所有的帐户都是每年都遵守的。
我在互联网上看到的是计算单个账户日股票回报率年化波动率(标准差)的例子,但我不知道如何在数千个账户的一个代码中做到这一点。你能帮帮我吗?
我的数据看上去有点像这样,但是很多年和很多账户:
ID Year Day Return
1 1 1 a
1 1 2 b
1 2 1 c