R语言股票时间序列分析报告代码
36页1、【原创】附代码数据有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了library(quantmod)# library(neuralnet)library(quantmod)library(plyr)library(TTR)library(ggplot2)library(scales)library(tseries)data=readcsv(600119.csv)a=da ta$收盘价a=diff(a)/a-length(a)aa=NaN=0aa=Inf=0#浏览数据data,2=data$ 日期data,4=c(0, a)#绘制时间序列图#收集历史资料,加以整理,编成时间序列,并根据时间序列绘成统计图。时间序列分 析通常是把各种可能发生作用的因素进行分类,传统的分类方法是按各种因素的特点或影 响效果分为四大类:(1)长期趋势;(2)季节变动;(3)循环变动;(4)不规则变动。data=datanrow(data):1,plot(data,2,data,4)#技术指标lines( data,2, DEMA(data,4) ,col=green)lines( data,2, SMA(data,4)
2、,col=red)legend(bottomright,col=c(green,red),legend =c(DEMA,SMA),lty= 1,pch=1)有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了birthstimeseries=data,4birthstimeseries - ts(birthstimeseries, frequency=300, start=c(1998,15)birthstimeseries=na.omit(birthstimeseries)# 2)Decompose the time series data into trend, seasonality and error components. (10 points)#开始分解季节性时间序列。# 一个季节性时间序列中会包含三部分,趋势部分、季节性部分和无规则部分。分解时 间序列就是要把时间序列分解成这三部分,然后进行估计。#对于可以使用相加模型进行描述的时间序列中的趋势部分和季节性部分,我们可以使 用R中的“decompose。”函数来估计。这个函数可以估计出时间序列中趋势的、季节性 的和不规则的部分,而此时间序
3、列须是可以用相加模型描述的。# “decompose。”这个函数返回的结果是一个列表对象,里面包含了估计出的季节 性部分,趋势部分和不规则部分,他们分别对应的列表对象元素名为“seasonal”、 “trend” 、和“random” 。有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了birthcomponents - decompose(birthstimeseries) plot(birthcomponents)Decomposition of additive time seriesHer 0.S0.DI OS.OBD md. p AJ o-lqcl PLJElraLJOSBQSEOPlJB忖n *蝌石I*”憫#*棉補博册第i200020052010Time#要剔除某个趋势时(我们就去掉季节因素),我们可以运用减法去掉该因素,下图就 是去掉季节性因素后的修正序列。birthstimeseriesseasonallyadjusted 1 1 0.000.020.040.060.080.100.12#看图中的横轴lag表示滞后阶数,纵轴表示对应各阶的相关系数,0阶滞后表示对自 己的自相关系数,所
4、以一般对应的相关系数值为1再看图中上下的蓝色虚线内为95%置 信区间,若lag0对应的相关系数均在该区间内则表示该变量自相性问题不严重pacf(birthstimeseriesseasonallyadjusted)有问题到淘宝找“大数据部落”就可以了-Ecocl#看图中的横轴lag表示滞后阶数,纵轴表示对应各阶的相关系数,0阶滞后表示对自 己的自相关系数,所以一般对应的相关系数值为1再看图中上下的蓝色虚线内为95%置 信区间,若lag0对应的相关系数均在该区间内则表示该变量自相性问题不严重datad=diff(birthstimeseriesseasonallyadjusted)# 3)Use Holts exponential smoothing to make short-term forecasts.# 指数平滑法(Exponential Smoothing, ES)是布朗(Robert G.Brown)所提出, 布朗认为时间序列的态势具有稳定性或规则性,所以时间序列可被合理地顺势推延;他认 为最近的过去态势,在某种程度上会持续到未来,所以将较大的权数放在最近的资料。#指数平滑法
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