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R在数据挖掘的应用:以预测股票收益率为例
R在金融数据挖掘的应用在金融数据挖掘的应用
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————预测股票收益率预测股票收益率预测股票收益率预测股票收益率
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Why R?
1. 开源开源,免费,免费,用户贡献自己的包,用户贡献自己的包
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2. 灵活灵活,可处理多种事务,可处理多种事务、、OOP、泛型函数、泛型函数
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3. 有大量的函数有大量的函数、包、包,,不用再重新发明轮子不用再重新发明轮子
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4. 先用先用R实现算法原型实现算法原型,再用,再用C++、、C#等语言开发系统等语言开发系统
先用先用 实现算法原型实现算法原型,,再用再用 、、 等语言开发系统等语言开发系统
…………
传统的时间序列
Box-Jenkins: AR、MA、ARMA 、ARIMA
异方差模型异方差模型::ARCHARCH类类 ……
…
以交易为目的的以交易为目的的预测预测
以交易为目的的以交易为目的的预测预测
预测是为决策提供支持的
• 预测模型与交易系统整合
评价标准是交易系统的收益评价标准是交易系统的收益,,而不是预测而不是预测
的精确度
目录目录
目录目录
一、数据导入
二、预测模型
三、从预测到决策
四四、、模型评价和选择模型评价和选择
一、一、数据导入数据导入
一一、、数据导入数据导入
1. 数据的结构:交易的日期、开盘价、最高价、最
低价、收盘价、交易量、调整的收盘价
2. 为简单起见,用的是股票指数的数据
3. 处理时间序列的包 zoo,xts,后者是前者的拓
展
4.4. 表示的处理时间的类:POSIXct/ POSIXlt,date
Open High Low Close Volume AdjClose
1970-01-02 92.06 93.54 91.79 93.00 8050000 93.00
1970-01-05 93.00 94.25 92.53 93.4693.46
1970-01-06 93.46 93.81 92.13 92.8292.82
1970-01-07 92.82 93.38 91.93 92.6392.63
1970-01-08 92.63 93.47 91.99 92.6892.68
1970-01-09 92.68 93.25 91.82 92.40 9380000 92.40
5. 从CSV文件读数据
GSPC - as.xts(read.zoo(sp500.csv, header = T))
6. 从网络读取数据
library(tseries)
GSPC - as.xts(get.hist.quote(^GSPC,start=1970-01-02,
quote=c(Open, High, Low,
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