❶ 如何用R語言提取股票行情數據
你好，關於股票價格有關的開盤價格，當日最高價格，當日最低價格，收盤價格，股票交易量；和調整後的價格；
DIA.Open 當日開盤價格
DIA.High 當日最高價格
DIA.Low 當日最低價格
DIA.Close 當日收盤價格
DIA.Volume 當日股票交易量
DIA.Adjusted 當日調整後的價格
❷ 利用R語言生成10000個隨機數（任何分布及數都可），並對這10000個數進行特徵或類別的描述。
什麼分布，這個很重要。
一般是正態分布，那麼就是
>num<-rnorm(10000,0,1) #生成10000個服從標准正態分布(正態(0,1))的數, rnorm是random normal的縮寫
>summary(num) #描述性的結果 有最大值最小值中位數均值四分位點什麼的
❸ 000開頭的股票代碼怎麼進行隨機抽樣
我覺得有兩個笨辦法：
如果原始數據是提取於某資料庫的，請將篩選范圍確定為深圳掛牌股票，導出只含000開頭的股票代碼，再用rand函數進行隨機抽樣；
復制股票代碼至一個新的列，將數據格式調整為數字，篩選出此時小於等於999的所有數字，及時000開頭的股票代碼了，再用rand函數進行隨機抽樣。
❹ R語言下有沒有好的辦法獲得股票的財務數據
可用RCurl包，從新浪財經等網站下載數據，然後再分析。
include <QtCore/QCoreApplication>
#include <QAxObject>
#include <Windows.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
//OleInitialize(0);
//CoInitialize(0);
QCoreApplication a(argc, argv);
QAxObject *asdfg = new QAxObject("Excel.Application");
return a.exec();
}
❺ 請問如何用excel對股票代碼進行隨機抽樣我需要從2603個代碼中抽出500個，怎麼做呢
在某列1-500行均使用函數RANDBETWEEN(1,2603)，會生成500個1-2603之間的隨機數，這些數就是備選股票代碼 ，希望對你有用。
❻ R語言中,生成10000個標准正態分布的隨機數,分別計算大於1.96,小於-1.96和-1.96到1.96之間的數各有多少個.
n<-1.96 這是R的bug，你想數n小於-1.96的個數， 但此時R會認為你把1.96賦值給n
這塊你要用length(n[n<(-1.96)])
length(n[abs(n)>1.96]) 這個是沒問題的，但是你前一步已經讓n=1.96了，所以這里只能是0
❼ 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"
❽ 怎麼用R語言生成0-1之間的隨機數
1、第一步，調用runif()函數，這時函數內的值為6，生成6個隨機數，如下圖所示：
❾ R語言生成隨機數問題
一般地，如果你已知一個連續隨機變數X的cdf F_X(x)（=P(X<=x)）的話，那麼F^(-1)(U)（F^(-1)為F的反函數）就符合這個分布（U為(0,1)上的均勻分布），反之亦然。證明很簡單，就是直接套定義。
所以你可以寫出來F^(-1)這個函數（比如說自定義函數名為FInverse），然後生成隨機數組：
randomSequence<-FInverse(runif(n))
對於指數分布來說，
FInverse<-function(p,lambda=1){
-log(1-p)/lambda
}
離散隨機變數類似吧。。。
當然，前提是你能寫出來F^(-1)。。。（所以我老師說這個方法沒啥用。。。）有的分布不好寫F^(-1)，但是有一些比較巧妙的辦法（比如正態分布），這種應該就只能具體問題具體分析了。