R语言构建追涨杀跌量化交易模型_光环大数据培训机构
教你用R实现第一个机器学习项目_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
教你用R实现第一个机器学习项目_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金你是否想要用R做机器学习，但又苦恼于怎么开始做？在这篇文章里你将会用R完成你的第一个机器学习项目。
在这个逐步教程里，你需要做：1 下载和安装R并且获取用做机器学习非常有用的R包。
2 导入一个数据集并且用统计分析和数据可视化来理解它的结构。
3 创建5个机器学习模型，选择最好和建立精度是可靠的置信。
如果你是一个机器学习新手，而且还在找一个你最终会选择的方案来学习机器学习的话，这个教程就是针对你设计的。
让我们现在开始吧。
怎样用R开始你的机器学习？学习机器学习最好的方法就是设计并实现一系列小项目。
初学R的时候你可能回觉得这有点可怕R在编写脚本时所提供的语法结构是比较奇怪的。
这里有几百个R包和几千个函数让你选择，给每个任务提供了多种解决方法，所以这会让你感到有点吃不消。
所以说，在R上开始机器学习最好的方法就是要完成一个项目。
1 这需要你安装并开始学习使用R（至少会一点点）。
2 它能给你更开阔的视角来理解如何一步步进行机器学习。
3 它会给你自信，来源于你完成一个小项目的成就感。
入门的人需要完成一个端对端的项目光看书或课程会让你觉得很吃不消，它们给你提供的是一系列的解决方法和代码段，但是，你永远都不知道怎样把他们综合起来使用。
当你要把机器学习运用到你的数据集的时候，其实你就是在做一个项目。
一个机器学习项目可能不是线性的，但是，有些有用的方法你可以按顺序的遵循：1定义问题2 准备好数据3 评估算法4 改良结果5 展示最终结果如果你想要了解更多关于机器学习的步骤，你可以查阅这一清单，这一清单对这个过程讲的更详细。
与一个新的平台或工具达成协议的最好方法就是完成端对端的机器学习项目，并按照之前给的步骤执行。
也就是说，从载入数据开始，然后汇总你的数据，接下来评估你的算法，同时改良你的结果，并在最后作适当的展示。
如果你是这么做的话，你就会在你处理完数据以后，有了一个模板来对新的数据集进行研究。
统计建模与R软件-第五章 假设检验_光环大数据培训机构
统计建模与R软件-第五章假设检验_光环大数据培训机构5.1正常男子血小板计数均值为225∗109/L，今测得20名男性油漆工人的血小板计数值（单位：109/L）:220,188 ,162 ,230 ,145 ,160 ,238 ,188 ,247 ,113,126 ,245 ,164 ,231 ,256 ,183 ,190 ,158 ,224 ,175。
问油漆工人的血小板计数与正常成人男子有无差异？#### t.test(x,y=NULL,...)提供了t检验和相应的区间估计的功能，x,y 是数据向量，如果y为空，则作单个正态总体的均值检验，否则作两个总体的均值检验x <- c(220, 188, 162, 230, 145, 160, 238, 188, 247, 113, 126, 245, 164, 231, 256, 183, 190, 158, 224, 175)t.test(x, alternative = "two.sided", mu = 225)## ## One Sample t-test## ## data: x ## t = -3.478, df = 19, p-value = 0.002516## alternative hypothesis: true mean is not equal to 225 ## 95 percent confidence interval:## 172.4 211.9 ## sample estimates:## mean of x ## 192.2# 得到结论alternative hypothesis: true mean is not equal to 225# 95%的置信区间为[172.4,211.9]，均值估计为192.25.2已知某种灯泡寿命服从正态分布，在某星期所生产的该灯泡中随机抽取10只，测得其寿命（单位：小时）为：1067 ,919 ,1196 ,785 ,1126 ,936 ,918 ,1156 ,920 ,948。
基于R语言的数据分析与预测模型构建
基于R语言的数据分析与预测模型构建在当今信息爆炸的时代，数据已经成为企业决策和发展的重要驱动力。
随着大数据技术的不断发展和普及，数据分析和预测模型构建变得越来越重要。
R语言作为一种开源的数据分析工具，以其强大的数据处理能力和丰富的统计分析函数而备受青睐。
本文将介绍基于R语言的数据分析与预测模型构建的相关内容。
数据分析数据分析是指通过对数据进行收集、清洗、处理和分析，从中提取有价值的信息和知识。
在R语言中，有许多强大的包（package）可以帮助我们进行数据分析，比如dplyr、ggplot2、tidyr等。
下面我们将介绍一些常用的数据分析方法：描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行总结和描述的过程，包括均值、中位数、标准差、最大最小值等指标。
在R语言中，可以使用summary()函数快速查看数据的描述性统计信息。
数据可视化数据可视化是将数据以图形的形式展现出来，有助于我们更直观地理解数据特征和规律。
在R语言中，ggplot2包提供了丰富多样的绘图函数，可以绘制出各种类型的图表，如散点图、折线图、柱状图等。
相关性分析相关性分析用于衡量两个变量之间的相关程度，常用的方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
在R语言中，可以使用cor()函数计算变量之间的相关系数，并通过热力图进行可视化展示。
预测模型构建预测模型构建是利用历史数据来预测未来趋势或结果，是数据科学领域中非常重要的一部分。
在R语言中，有许多强大的包可以帮助我们构建各种类型的预测模型，比如forecast、caret、glmnet等。
下面我们将介绍一些常用的预测模型：线性回归模型线性回归模型是一种用于建立自变量与因变量之间线性关系的模型。
在R语言中，可以使用lm()函数来拟合线性回归模型，并通过summary()函数查看模型拟合效果。
决策树模型决策树模型是一种基于树形结构进行决策的预测模型，在R语言中，可以使用rpart包构建决策树模型，并通过可视化展示树形结构。
R语言聚类模型_光环大数据培训机构
R语言聚类模型_光环大数据培训机构聚类分析是一种原理简单、应用广泛的数据挖掘技术。
顾名思义，聚类分析即是把若干事物按照某种标准归为几个类别，其中较为相近的聚为一类，不那么相近的聚于不同类。
聚类分析在客户分类、文本分类、基因识别、空间数据处理、卫星图片分析、医疗图像自动检测等领域有着广泛的应用；而聚类分析本身的研究也是一个蓬勃发展的领域，数据分析、统计学、机器学习、空间数据库技术、生物学和市场学也推动了聚类分析研究的进展。
聚类分析已经成为数据分析研究中的一个热点。
一.原理:聚类算法种类繁多，且其中绝大多数可以用R实现。
下面将选取普及性最广、最实用、最具有代表性的5中聚类算法进行介绍，其中包括：-均值聚类(K-Means):它是一种快速聚类方法，但对于异常值或极值敏感，稳定性差，因此适合处理分布集中的大样本数据集。
它的思路是以随机选取的k(认为设定)个样本作为起始中心点，将其余样本归入相似度最高中心点所在的簇(cluster)，再确立当前簇中样本坐标的均值为新的中心点，依次循环迭代下去，直至所有样本所属类别不再变动。
算法的计算过程非常直观，下图以将10个点聚为3类为例展示算法步骤。
-中心点聚类(K-Medoids):K-中心点算法与K-均值算法在原理上十分相近，它是针对K-均值算法易受极值影响这一缺点的改进算法。
在原理上的差异在于选择各类别中心点时不取类别均值点，而在类别内选取到其余类别距离之和最小的样本点为中心。
下图表示出算法的基本运行步骤密度聚类(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN):由于层次聚类算法和划分式聚类算往往只能发现凸形的聚类簇。
为了弥补这一缺陷，发现各种任意形状的聚类簇，开发出基于密度的聚类算法。
这类算法认为，在整个样本空间点中，各目标类簇是由一群的稠密样本点组成的，而这些稠密样本点被低密度区域（噪声）分割，而算法的目的就是要过滤低密度区域，发现稠密样本点。
R语言学习路线图_光环大数据培训
R语言学习路线图_光环大数据培训现在对R感兴趣的人越来越多，很多人都想快速的掌握R语言，然而，由于目前大部分高校都没有开设R语言课程，这就导致很多人不知道如何着手学习R 语言。
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。
当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。
目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。
那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。
有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。
本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。
1.初级入门《An Introduction to R》，这是官方的入门小册子。
其有中文版，由丁国徽翻译，译名为《R导论》。
《R for Beginners》，这本小册子有中文版应该叫《R入门》。
除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。
这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。
为什么叫153分钟呢？因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了。
有了这些基础之后，要去读一些经典书籍比较全面的入门书籍，比如《统计建模与R软件》，国外还有《R Cookbook》和《R in action》，本人没有看过，因此不便评论。
最后推荐，《R in a Nutshell》。
2.高级入门读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了。
这时候要读的书有两本很经典的。
《Statistics with R》和《The R book》。
之所以说这两本书高级，是因为这两本书已经不再限于R基础了，而是结合了数据分析的各种常见方法来写就的，比较系统的介绍了R在线性回归、方差分析、多元统计、R绘图、时间序列分析、数据挖掘等各方面的内容，看完之后你会发现，哇，原来R能做的事情这么多，而且做起来是那么简洁。
量化交易的模型构建方法
量化交易的模型构建方法
量化交易是指使用计算机程序和数学模型来执行交易的一种方法。
为了构建有效的量化交易模型，以下是一些方法和步骤：
1. 确定交易策略
首先，需要明确交易策略，包括交易目标、交易标的、交易时间、风险偏好等。
然后，根据策略确定交易信号的生成方法。
2. 数据获取和预处理
其次，需要获取和预处理交易所需的数据。
这些数据可以包括股价、经济数据、资讯等。
数据预处理包括清洗、填充缺失值、去除异常值等。
3. 特征工程
特征工程是将原始数据转换为更有用的数据形式的过程。
可能需要进行一些技术分析或价值分析来确定适当的特征。
4. 模型选择和构建
选择一个适当的模型，例如线性回归、决策树、神经网络等。
然后，使用历史数据进行模型训练和验证。
最终，确定模型参数和阈值。
5. 回测和优化
回测是使用历史数据来测试模型的性能。
优化包括利用回测结果来优化模型参数和阈值，以及制定交易规则等。
总结
以上是量化交易的模型构建方法的一些步骤。
构建有效的量化交易模型需要实际操作和不断调整。
因此，需要具有持续的研究和学习的精神，以保持与市场的同步。
基于R语言的金融市场预测模型构建与实践
基于R语言的金融市场预测模型构建与实践金融市场一直是人们关注的焦点之一，投资者们希望通过各种手段来预测市场走势，以获取更多的收益。
而R语言作为一种强大的数据分析工具，被广泛运用于金融领域，帮助分析师们构建有效的预测模型。
本文将介绍基于R语言的金融市场预测模型构建与实践，帮助读者更好地了解如何利用R语言进行金融市场预测。
1. R语言在金融领域的应用R语言作为一种开源的数据分析工具，具有丰富的数据处理和统计分析功能，被广泛应用于金融领域。
投资者可以利用R语言对金融数据进行清洗、分析和可视化，从而更好地理解市场走势和风险。
同时，R语言还提供了丰富的金融数据包，如quantmod、PerformanceAnalytics等，方便用户获取和处理金融数据。
2. 金融市场预测模型构建步骤在构建金融市场预测模型时，通常需要经历以下几个步骤：2.1 数据获取与清洗首先，需要获取所需的金融数据，可以通过API接口、数据库查询等方式获取。
然后对数据进行清洗和处理，包括缺失值处理、异常值检测等，确保数据质量。
2.2 特征工程特征工程是构建预测模型的关键步骤，通过选择合适的特征和进行特征变换、组合等操作，可以提高模型的预测能力。
在金融领域，常用的特征包括技术指标、基本面数据等。
2.3 模型选择与训练在选择预测模型时，可以尝试不同的算法，如线性回归、支持向量机、随机森林等。
通过交叉验证等方法选择最优的模型，并利用历史数据进行训练。
2.4 模型评估与优化完成模型训练后，需要对模型进行评估和优化。
可以使用各种指标如均方误差、准确率等评估模型性能，并根据评估结果对模型进行调参和优化。
3. 基于R语言的金融市场预测实践接下来我们将通过一个简单的案例来演示如何基于R语言构建金融市场预测模型。
3.1 数据准备首先我们使用quantmod包获取股票数据，并对数据进行初步处理和可视化。
示例代码star：编程语言：Rlibrary(quantmod)getSymbols("AAPL", from = "2010-01-01", to = "2020-01-01")chartSeries(AAPL)示例代码end3.2 特征工程接着我们提取技术指标如移动平均线、相对强弱指标等作为特征，并进行特征缩放和处理。
利用R语言编写量化投资策略
利用R语言编写量化投资策略选取一股票，利用R语言进行分析，同时构建通道突破，双均线交叉和MACD策略,进行回测。
library（xts）library(xtsExtra)library（quantmod）library（FinTS)library(forecast）library（TSA)library（TTR）library(fGarch）library（rugarch）library（tseries)setSymbolLookup（MHXX=list(name='0696。
hk',src='yahoo’））getSymbols（"MHXX”,from=”2013—01—01”，to=”2015—09—30"）＃显示K线图，如图明显发现股价呈现递增趋势，价格序列是非平稳的. chartSeries（MHXX)＃考虑对数收益率＃获取收盘价cp = MHXX[，4]lgcp=log(MHXX[,4］）＃tdx =c(1：456）/365+2014＃计算日收益率ret=dailyReturn(MHXX)chartSeries（ret，theme=”white"，TA=NULL)#plot(tdx,cp，xlab="year”,ylab=”close price”,type=’l'）#计算对数收益率,如图课件，股价在15年左右有一个跳跃，15年第二季度的股价增长导致#之后股价有较大的下降,这些特征给后续的分析带来一些较大的异常值lgret = log（ret+1)chartSeries(lgret，theme="white”，TA=NULL）＃由ACF和PACF图可以看出,该股1股价的日收益率序列即使存在某种相关性,该自相关性也＃很小par（mfcol=c(2，1))acf（lgret，lag=30)pacf（lgret,lag=30）＃为了验证该收益率序列有没有序列相关性，使用Ljung—Box检验,结果对应的P值0。
利用R语言编写量化投资策略
利用R语言编写量化投资策略量化投资是利用计算机算法和数据分析方法进行投资决策的一种投资策略。
R语言是一种功能强大的数据分析和统计编程语言，广泛应用于量化投资领域。
在本文中，我们将探讨如何利用R语言编写量化投资策略。
首先，量化投资策略的核心是数据分析和模型建立。
R语言提供了丰富的数据处理和统计函数，可以帮助我们在量化投资过程中进行数据分析。
例如，我们可以使用R语言读取金融市场的历史价格数据，并进行数据清洗和处理，以便后续的模型建立和分析。
在量化投资中，常用的模型包括趋势跟踪模型、均值回归模型、套利模型等。
趋势跟踪模型用于捕捉市场价格的上升或下降趋势，均值回归模型用于利用价格的波动来获取投资机会，套利模型则利用市场价格的不一致性来获取收益。
在R语言中，我们可以使用统计分析的方法和包括quantmod、TTR等量化投资专用的R包来实现这些模型。
接下来，我们需要将模型应用到实际的交易策略中。
在R语言中，我们可以利用R语言提供的量化交易框架进行交易策略的编写和回测。
量化交易框架提供了一种简单便捷的方式来模拟投资策略在实际交易过程中的表现，并进行回测和优化。
在编写量化交易策略时，我们可以利用R语言的条件语句、循环、函数等编程特性来实现策略的具体逻辑。
例如，我们可以根据其中一种技术指标的信号进行买入或卖出决策，同时可以设置止损和止盈条件来管理风险。
除了交易策略的编写，R语言还提供了丰富的可视化功能，可以帮助我们对策略的性能进行分析和评估。
我们可以利用R语言的绘图函数来画出策略的资金曲线、收益率分布图等，以便更全面地了解策略的表现。
最后，在实际的量化投资过程中，数据的质量和实时性是关键因素。
R语言提供了许多功能强大的数据源接口，如quantmod包可以直接从雅虎财经、谷歌财经等获取金融数据，以保证我们在建立模型和进行交易策略时使用的数据的准确性和实时性。
综上所述，利用R语言编写量化投资策略是一种强大的工具。
R语言提供了丰富的数据分析和统计函数、量化交易框架、可视化功能以及强大的数据源接口，可以帮助我们实现量化投资策略的建立、回测和优化，最大限度地提高投资效益。
R语言量化投资数据分析应用
R语言量化投资数据分析应用追涨杀跌 - 模型实现主讲：张丹目录1.什么是追涨杀跌？2.追涨杀跌的建型和实现3.模型优化什么是追涨杀跌法？•追涨杀跌法，是股市操作的一个重要技巧，就是在股市上涨时买入股票，股市下跌时卖出股票。
如果操作得当是很好的赢利手段。
追涨杀跌的原理•追涨杀跌：金融市场专业术语，金融技术派操盘的一种方式。
•操作方法：•金融产品价格上涨的时候买入，以期待涨得更多，然后以更高的价格卖出获利。
•金融产品价格下跌的时候卖出进行止损，不管当初股票买入的价格是多少，都立刻卖出，以求避免更大的损失。
•追涨有2种情况：•短线追涨：当天股价已经涨了5个点或更多，这时追进去就是短线追涨；•中线追涨：股价已经涨了一段时间，走势很强，底部起来已经有30%或更多，这个时候追进去是中线追涨。
•追涨的理由很充分，不论中线还是短线，涨得好就说明现在的走势很强，追强势股自然是不错的。
但追涨的风险也很大，关键在于不知道它能涨到什么地方，到什么位置可能回调甚至出货。
所以说追涨技巧性很强，什么情况下能追，什么情况下不能追，都是很有讲究的。
•杀跌也是一门较深的操作技巧，杀得好的话既可以回避风险。
如果不能进行杀跌的准确判断，则很可能会发生硬性止损，导致严重的亏损。
•杀跌的要点：•快速知变，分析消息、量能、对周边各种因素的影响•善于观察，盘面、形态、消息、舆论等方面的细微变化，对大盘作出准确估量•善于思考，大盘与目标股之问的正向、反向的相关性•利好出尽是利空，当市场利好消息接踵而至时，应随时准备卖出股票•追涨杀跌的技巧：要观大势，看清整个市场多空对决的优势一方是谁。
•假设条件：•市场处于强势交易格局。
•市场形成了鲜明并有持续性上涨能力的热点或板块效应。
•追涨操作的对象：•市场形成鲜明的可持续性的热点时，可追涨这热点。
从理论上讲只要把握热点板块就能获利，追涨时应重点关注领头羊品种。
比如：沪深300指数的成分股，就是不错的选择。
带你体验R语言data.frame_光环大数据培训机构
带你体验R语言data.frame_光环大数据培训机构创建个data.framecity = c(‘beijing’,’shanghai’,’shenzhen’,’guangzhou’) city = rep(city,c(3,2,3,3))position = c(‘dm’,’da’)position = sample(position,11,replace = T)salary = sample(1:20,11,replace = T)data = data.frame(city,position,salary)数据的筛选行选取# 选取前4行 data[1:4,]#选取前4列 data[,1:4]3列索引选取#选取 city列data$city 或者data[,1]4 选取确切的某行某列#选取第一行第一列 data[1,1]5.获取列名#data[0,]或者names(data)返回值有点区别6把’dm’替换成’dataming’–基于整个数据框# data[data ==’dm’] <- ‘dataming’这个容易出错，一般用于处理非factor列，比如此处dm是在postion列，而data$position是factor因子对象。
该句就’dm’就会变成NA。
可预处理data$position <- as.character(dataposition)将该列变成字符串向量。
再执行data[data ==’dm’] <- ‘dataming’7.去NA值。
–基于整个数据框#生成NA值，data2 <- data , data2[data2 == ‘beijing’] <- NA# 把NA值换成’perking’, data2$city <- as.character(data2$city)data2[is.na(data2)] <- ‘perking’9基于数据框某行某列的替换# 把salary中的15换成13 data$salary[data$salary==15]<-13;也可以采用上面7,8的方法。
Wind量化平台-用户手册(R语言)
——中国金融数据及工具首席服务商9311509Wind R数据及交易接口Version 1.1修订时间：2014.02.12上海万得信息技术股份有限公司Shanghai Wind Information Co., Ltd.地址上海浦东新区福山路33号建工大厦9楼邮编Zip 200120电话Tel (8621)6888 2280传真Fax (8621)6888 2281主页 版本历史目录1WINDR接口说明 (1)1.1W IND R接口概述 (1)1.2W IND R接口安装 (1)1.2.1WindR对系统环境要求 (1)1.2.2R环境安装 (2)1.2.3正常WindR接口安装 (1)1.2.4特殊安装WindR方式 (3)1.3W IND R接口向导界面 (3)1.4W IND R获取帮助途径 (5)1.4.1本用户手册 (5)1.4.2R里面的帮助文档 (5)1.4.3量化交易群和R语言交流群 (7)1.5W IND R接口相关规范 (1)1.5.1命令区分大小写，且“w.”不能省略 (1)1.5.2单字节码和双字节码的问题 (1)1.5.3品种、指标、参数等引号内的部分不区分大小写 (1)1.5.4参数支持数组输入 (1)1.5.5时间、日期支持R语言的时间、日期格式 (2)1.5.6参数中有缺省值的可以不用输入 (2)1.5.7可以带参数名输入 (2)1.5.8Showblank参数 (2)1.5.9交易接口中Showfields参数 (3)1.5.10ErrorCode定义 (3)2WIND R插件命令说明 (6)2.1LIBRARY(W IND R)：装载W IND R包 (6)2.2?W IND R：启动W IND R帮助文档 (6)2.3W.START：启动W IND R (6)2.4W.STOP：停止W IND R (7)2.5W.MENU：显示导航界面 (7)2.6W.ISCONNECTED：判断是否已经登录 (8)2.7W.CANCEL R EQUEST：取消订阅 (8)2.8W.AS D ATE T IME:把数字化时间格式转换成R语言时间格式 (9)2.9W.WSD：获取历史序列数据 (9)2.10W.WSI：获取分钟数据 (10)2.11W.WST：获取日内TICK级别数据 (11)2.12W.WSS：获历史截面数据 (12)2.13W.WSQ：获取和订阅实时行情数据 (13)2.14W.WSET：获取板块、指数等成分数据 (14)2.15W.WEQS：获取条件选股结果 (15)2.16W.WPF：获取资产管理、组合管理数据 (15)2.17交易相关函数 (1)2.17.1w.tlogon交易登录 (1)2.17.2w.tlogout交易登出 (1)2.17.3w.torder委托下单 (2)2.17.4w.tcancel撤销委托 (3)2.17.5w.tquery交易查询 (4)2.18W.TDAYS, W.TDAYSOFFSET,W.TDAYSCOUNT：日期函数 (5)2.18.1w.tdays：返回区间内的日期序列 (5)2.18.2w. tdaysoffset：返回某个偏移值对应的日期 (6)2.18.3w. tdayscount：返回某个区间内日期数量 (6)3WINR插件函数体说明 (8)3.1日期序列(WSD) (8)3.2历史截面数据(WSS) (10)3.3分钟序列(WSI) (10)3.4日内跳价(WST) (11)3.5实时数据(WSQ) (12)3.6数据集(WSET) (13)3.7条件选股（WEQS） (13)3.8资管函数(WPF) (13)3.9组合上传函数(WUPF) (15)3.10交易函数 (17)3.10.1登录（tlogon） (17)3.10.2登出（tlogout） (18)3.10.3下单（torder） (18)3.10.4撤单（tcancel） (20)3.10.5查询（tquery） (20)3.11日期函数 (22)3.11.1特定交易日(TDAYS) (22)3.11.2日期偏移函数(TDAYSOFFSET) (23)3.11.3交易日统计(TDAYSCOUNT) (23)3.12日期宏 (24)3.12.1通用日期宏 (24)3.12.2特殊日期宏 (25)4WINDR应用案例 (26)4.1提取数据 (26)4.1.1提取历史交易报价 (26)4.1.2提取分钟序列数据 (26)4.1.3提取盘口买卖盘数据 (27)4.1.4提取截面数据 (27)4.1.5提取实时行情数据 (27)4.1.6提取财务数据 (28)4.1.7提取债券估值数据 (28)4.1.8提取数据集 (28)4.1.9提取资管报表数据 (30)4.1.10提取交易日期 (30)4.2读取股票日K线价格并绘制价格图 (30)4.3D EMO程序介绍 (31)4.3.1wsd_quant_demo (31)4.3.2wsi_demo (32)4.3.3wst_demo (33)4.3.4wsq_demo (34)5常见问题 (38)5.1安装及注册 (38)5.2读取指标数据 (38)5.3交易接口查询返回的数据字段 (41)5.3.1资金查询返回消息 (41)5.3.2持仓查询返回消息 (43)5.3.3当日委托查询返回消息 (44)5.3.4当日成交查询返回消息 (46)5.3.5营业部查询返回消息 (47)5.3.6股东查询返回消息 (48)5.3.7券商（期货商）信息返回 (48)5.3.8已登录账户信息返回 (48)1WindR接口说明1.1WindR接口概述大数据时代已经来临！为满足我们用户在构建模型，量化研究中对大数据量的渴求，Wind资讯将陆续推出一整套数据接口。
R语言之绘图_光环大数据培训机构
R语言之绘图_光环大数据培训机构图形展示是最高效且形象的数据描述手段，因此巧妙的图像展示是高质量数据分析报告的必备内容，因此强大的图形展示功能也是统计分析软件的必备功能。
R语言提供了强大的吐血展示功能。
今天我由简单到复杂分别和小伙伴们分享如何用R语言画出各位想要的图形。
首先罗列下所有可选图形：１、直方图(hist())；２、散点图(plot())；３、柱状图(barplot());４、饼图(pie());５、箱线图(boxplot());６、星相图(stars());７、脸谱图(faces());８、茎叶图(stem());９、QQ图(qqnorm())；１０、地图包maps、mapdata、geosphere为了方便地进行图形展示，我们创建一个数据场景，假设我们需要统计学生的3门课的考试情况。
我们分别生成学号、高等数学（80到100的均匀分布）、线性代数（均值80，标准差为7的正态分布）和运筹学（均值83，标准差18的正态分布）三科成绩。
相应的语句为：[plain][/plain] view plain copyNum=seq(102001,102100)X1=round(runif(100,min=80,max=100))X2=round(rnorm(100,mean=80,sd=7))X3=round(rnorm(100,mean=83,sd=18))基本统计–单指标考虑到所有的成绩不能超过100分，因此需要将随机生成的成绩中高于100分的改为100分并将最终修正后的所有成绩连同学号存入数据框。
[plain][/plain] view plain copyX2[which(X2>100)]=100X3[which(X3>100)]=100X=data.frame(Num,X1,X2,X3)分别画出高等数学成绩的直方图、高等数学和线性代数的相关关系的散点图，运筹学成绩的柱状图和饼图，来观看各科成绩的分布情况。
金融量化交易分析利器-Tushare_光环大数据Python培训
金融量化交易分析利器-Tushare_光环大数据Python培训Dependenciespython 2.x/3.xpandasInstallation方式1：pip install tushare方式2：python setup.py install方式3：访问https:///pypi/tushare/下载安装Upgradepip install tushare --upgradeQuick StartExample 1. 获取个股历史交易数据（包括均线数据）：import tushare as tsts.get_hist_data('600848') #一次性获取全部数据结果显示：日期，开盘价，最高价，收盘价，最低价，成交量，价格变动，涨跌幅，5日均价，10日均价，20日均价，5日均量，10日均量，20日均量，换手率open high close low volume p_changema5 /date 2012-01-11 6.880 7.380 7.060 6.880 14129.96 2.627.060 2012-01-12 7.050 7.100 6.980 6.900 7895.19-1.13 7.020 2012-01-13 6.950 7.000 6.700 6.690 6611.87-4.01 6.913 2012-01-16 6.680 6.750 6.510 6.480 2941.63-2.84 6.813 2012-01-17 6.660 6.880 6.860 6.460 8642.575.386.822 2012-01-187.000 7.300 6.890 6.880 13075.400.44 6.788 2012-01-19 6.690 6.950 6.890 6.680 6117.320.00 6.770 2012-01-20 6.870 7.080 7.010 6.870 6813.091.74 6.832 ma10 ma20 v_ma5 v_ma10v_ma20 turnover date 2012-01-11 7.060 7.060 14129.96 14129.96 14129.96 0.482012-01-12 7.020 7.020 11012.58 11012.58 11012.58 0.272012-01-13 6.913 6.913 9545.67 9545.67 9545.67 0.232012-01-16 6.813 6.813 7894.66 7894.66 7894.66 0.102012-01-17 6.822 6.822 8044.24 8044.24 8044.24 0.302012-01-18 6.833 6.833 7833.33 8882.77 8882.77 0.452012-01-19 6.841 6.841 7477.76 8487.71 8487.71 0.212012-01-20 6.863 6.863 7518.00 8278.38 8278.38 0.23 设定历史数据的时间：ts.get_hist_data('600848',start='2015-01-05',end='2015-01-09')open high close low volume p_change ma5 ma10 /date2015-01-05 11.160 11.390 11.260 10.890 46383.57 1.26 11.15611.212 2015-01-06 11.130 11.660 11.610 11.030 59199.933.11 11.182 11.155 2015-01-07 11.580 11.990 11.920 11.48086681.38 2.67 11.366 11.251 2015-01-08 11.700 11.92011.670 11.640 56845.71 -2.10 11.516 11.349 2015-01-0911.680 11.710 11.230 11.190 44851.56 -3.77 11.538 11.363 ma20 v_ma5 v_ma10 v_ma20 turnover date 2015-01-05 11.198 58648.75 68429.87 97141.81 1.592015-01-06 11.382 54854.38 63401.05 98686.98 2.032015-01-07 11.543 55049.74 61628.07 103010.58 2.972015-01-08 11.647 57268.99 61376.00 105823.50 1.952015-01-09 11.682 58792.43 60665.93 107924.27 1.54复权历史数据获取历史复权数据，分为前复权和后复权数据，接口提供股票上市以来所有历史数据，默认为前复权。
使用R语言进行异常检测 _光环大数据培训机构
使用R语言进行异常检测 _光环大数据培训机构单变量异常检测本部分展示了一个单变量异常检测的例子，并且演示了如何将这种方法应用在多元数据上。
在该例中，单变量异常检测通过boxplot.stats()函数实现，并且返回产生箱线图的统计量。
在返回的结果中，有一个部分是out，它结出了异常值的列表。
更明确点，它列出了位于极值之外的胡须。
参数coef可以控制胡须延伸到箱线图外的远近。
在R中，运行?boxplot.stats可获取更详细的信息。
如图呈现了一个箱线图，其中有四个圈是异常值。
如上的单变量异常检测可以用来发现多元数据中的异常值，通过简单搭配的方式。
在下例中，我们首先产生一个数据框df，它有两列x和y。
之后，异常值分别从x和y检测出来。
然后，我们获取两列都是异常值的数据作为异常数据。
在下图中，异常值用红色标记为”+”类似的，我们也可以将x或y为异常值的数据标记为异常值。
下图，异常值用’x’标记为蓝色。
当有三个以上的变量时，最终的异常值需要考虑单变量异常检测结果的多数表决。
当选择最佳方式在真实应用中进行搭配时，需要涉及领域知识。
使用LOF（local outlier factor，局部异常因子）进行异常检测LOF（局部异常因子）是用于识别基于密度的局部异常值的算法。
使用LOF，一个点的局部密度会与它的邻居进行比较。
如果前者明显低于后者（有一个大于1 的LOF值），该点位于一个稀疏区域，对于它的邻居而言，这就表明，该点是一个异常值。
LOF的缺点就是它只对数值数据有效。
lofactor()函数使用LOF算法计算局部异常因子，并且它在DMwR和dprep 包中是可用的。
下面将介绍一个使用LOF进行异常检测的例子，k是用于计算局部异常因子的邻居数量。
下图呈现了一个异常值得分的密度图。
接着，我们结合前两个主成份的双标图呈现异常值。
在如上代码中，prcomp()执行了一个主成分分析，并且biplot()使用前两个主成分画出了这些数据。
r语言构建预测模型操作步骤
r语言构建预测模型操作步骤R语言是一种强大的统计计算和数据可视化工具，广泛用于构建各种预测模型。
下面是使用R语言构建预测模型的一般步骤，这些步骤可适用于多种统计和机器学习模型的建立。
1. 导入必要的库和数据在开始构建预测模型之前，首先需要导入R语言中相应的库，如caret、dplyr、ggplot2等，并加载数据集。
# 导入库library(caret)library(dplyr)library(ggplot2)# 读取数据data <-read.csv("your_data.csv")2. 数据探索与预处理在构建模型之前，对数据进行探索性分析是必不可少的。
这包括查看数据的摘要统计、绘制图表、检查缺失值、处理异常值等。
# 查看数据摘要summary(data)# 绘制散点图plot(data$feature1, data$target)# 处理缺失值data <-na.omit(data)3. 拆分数据集将数据集分为训练集和测试集，以便在模型训练和评估时使用。
set.seed(123)split_index <-createDataPartition(data$target, p =0.7, list =FALSE) train_data <-data[split_index, ]test_data <-data[-split_index, ]4. 选择模型选择适当的预测模型是构建成功模型的关键步骤。
根据问题的性质和数据的特点，可以选择线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等模型。
# 使用caret库中的createModel函数创建模型model <-train(target ~., data =train_data, method ="lm")5. 模型训练使用训练集对选择的模型进行训练。
# 使用train函数训练模型model <-train(target ~., data =train_data, method ="lm")6. 模型评估使用测试集对模型进行评估，了解模型的性能表现。
如何利用R语言进行统计模型建立与预测
如何利用R语言进行统计模型建立与预测第一章：引言统计模型建立和预测是数据分析和预测领域中的关键任务。
R语言作为一种强大的统计计算和数据可视化工具，广泛应用于各个领域。
本文将介绍如何使用R语言进行统计模型的建立和预测，帮助读者更好地理解和应用R语言。
第二章：数据准备与预处理在建立统计模型之前，首先需要进行数据的准备和预处理。
这一章节将介绍如何使用R语言进行数据的导入、清洗、转换和归一化等预处理操作，使得数据适用于后续的模型建立与预测。
第三章：线性回归模型线性回归模型是统计学中最经典的模型之一，用于描述自变量与因变量之间的线性关系。
本章将介绍如何使用R语言进行线性回归模型的建立和预测，包括模型的设定、参数估计、模型诊断和预测效果评估等内容。
第四章：逻辑回归模型逻辑回归模型是一种用于分类问题的统计模型，主要用于预测二分类或多分类的结果。
本章将介绍如何使用R语言建立逻辑回归模型，并对模型的参数估计、模型诊断和预测性能进行评估。
第五章：决策树模型决策树模型是一种基于树形结构的预测模型，通过一系列判断节点和叶子节点构建起模型。
本章将介绍如何使用R语言构建决策树模型，并对模型的训练、剪枝和预测进行详细讲解。
第六章：支持向量机模型支持向量机模型是一种基于统计学习理论的分类模型，其主要思想是通过数据点的核技巧将样本映射到高维空间，从而实现非线性分类。
本章将介绍如何使用R语言建立支持向量机模型，并对模型的参数优化、模型选择和预测精度进行讨论。
第七章：神经网络模型神经网络模型是一种模拟人脑的计算模型，用于学习复杂的非线性关系。
本章将介绍如何使用R语言建立神经网络模型，并对模型的结构设计、权重更新算法和模型的评估进行详细解读。
第八章：模型的预测与评估在模型建立完成后，需要对模型进行预测和评估。
本章将介绍如何使用R语言进行模型的预测，包括对训练集和测试集的预测，并对模型的性能进行评估，如精确度、召回率、F1分数等指标。
第九章：模型的优化与改进模型的优化和改进是提高预测效果的关键。
r语言构建预测模型操作步骤 -回复
r语言构建预测模型操作步骤-回复R语言构建预测模型操作步骤R语言是一种广泛应用于数据分析和统计建模的编程语言，它支持各种各样的数据操作和分析技术。
其中，构建预测模型是R语言中常见的一项任务。
本文将一步一步回答以“R语言构建预测模型操作步骤”为主题。
一、了解数据集首先，我们需要了解数据集的特征和目标变量。
通过查看数据集的描述文件或通过数据探索技术，我们可以获取数据集的基本统计信息、变量的类型、缺失值情况等。
这一步对于后续模型构建和评估非常重要。
二、数据预处理在构建预测模型之前，通常需要对数据进行一些预处理操作。
这些操作包括处理缺失值、处理异常值、数据标准化、数据平滑化、数据离散化等。
通过这些预处理操作，我们可以使数据更适合用于构建预测模型。
三、选择合适的模型算法选择合适的模型算法是构建预测模型的关键一步。
R语言提供了各种各样的统计学和机器学习算法来应对不同的预测问题。
根据数据集的特征和预测目标，我们可以选择适合的模型算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
四、模型拟合与训练通过R语言中提供的模型拟合函数，我们可以将选择的模型算法应用于训练集中以训练预测模型。
模型拟合过程中，利用训练集中的已知数据与目标变量之间的关系，模型学习到能够预测目标变量的规律。
这个过程通常会基于最小二乘法、最大似然估计等方法。
五、模型评估完成模型拟合之后，我们需要对构建的预测模型进行评估。
常用的模型评估指标包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、决定系数（R-squared）等。
借助R语言中的评估函数或包，我们可以计算并分析模型的预测能力。
同时，我们也可以通过可视化工具来展示模型的拟合情况。
六、模型调优与改进有时候，我们需要对构建的预测模型进行调优和改进。
通过改变模型参数、特征选择、模型融合等方式，我们可以提高模型性能和准确性。
在R语言中，可以利用交叉验证、网格搜索等技术来找到最佳的模型参数。
七、模型应用与预测在完成模型调优之后，我们可以利用构建的预测模型对新的未知数据进行预测。
r语言指数平滑法建立模型
r语言指数平滑法建立模型1.引言1.1 概述指数平滑法是一种常用的时间序列预测方法，可以用于分析和预测未来的数据走向。
该方法通过对现有数据进行平滑处理，突出数据的长期趋势，并忽略短期波动，从而提供一种较为准确的预测模型。
本文将以R语言为工具，介绍如何利用指数平滑法建立模型，以预测未来一段时间内的数据变化趋势。
R语言是一种功能强大的统计分析和图形化展示工具，广泛应用于数据科学和统计学领域。
文章主要包括三个部分：引言、正文和结论。
引言部分概述了文章的背景和目的，介绍了指数平滑法的概念及其在时间序列预测中的作用。
正文部分分为两节，第一节介绍了R语言的基本概念和使用方法，为后续的建模工作做好铺垫；第二节详细讲解了指数平滑法的原理和应用，包括平滑系数的选择和模型参数的调整等。
结论部分总结了模型建立的过程和分析结果，并得出了一些有关预测准确性和模型可靠性的结论。
通过本文的学习，读者将能够掌握基本的R语言操作技巧和指数平滑法的建模方法。
这对于研究者、数据分析师和统计学爱好者来说都是非常有价值的，可以帮助他们更好地理解和应用指数平滑法，从而提高数据预测的准确性和可信度。
1.2文章结构文章结构部分的内容可以写成以下形式：1.2 文章结构本文将分为三个主要部分进行讨论。
首先，在引言部分，将对文章的背景和研究目的进行概述，为读者提供一个整体的了解。
接下来，正文部分将分为两个章节进行详细阐述。
第一章节将介绍R语言的基本知识和相关应用，为后续的指数平滑法建模提供基础知识。
第二章节将详细介绍指数平滑法的原理和应用场景，进一步探讨其在建立模型中的作用和优势。
最后，结论部分将总结本文的研究结果和重要发现，并对模型建立与分析结果进行进一步讨论。
整体而言，本文将通过对R语言的介绍和指数平滑法的概述，为读者提供一个全面的认识和理解。
1.3 目的本文的目的是通过使用R语言的指数平滑法建立一个模型。
通过这个模型，我们可以对数据进行预测和分析，以便更好地理解数据的趋势和变化。
如何使用R语言进行统计建模与数据分析
如何使用R语言进行统计建模与数据分析R语言是一种功能强大的编程语言和开源软件环境，被广泛应用于统计学、数据分析和机器学习等领域。
本文将介绍如何使用R语言进行统计建模与数据分析，内容包括：数据导入与处理、探索性数据分析、统计建模以及结果解释与可视化等方面。
第一章：数据导入与处理在进行统计建模与数据分析之前，首先需要将数据导入到R环境中，并进行必要的数据处理。
R语言提供了多种导入数据的函数，如read.csv()、read.table()等，可以读取包括CSV、Excel、文本文件等多种格式的数据。
在导入数据后，需要对数据进行初步处理，包括数据清洗、缺失值处理以及数据格式转换等。
R语言提供了如na.omit()、is.na()等函数用于处理缺失值，而通过转换函数如as.numeric()、as.character()等可以将数据类型转换成所需的类型。
第二章：探索性数据分析在进行统计建模前，我们需要对数据进行探索性的数据分析，了解数据的基本特征和分布情况，并确定适合使用的统计模型。
探索性数据分析的常用方法包括描述性统计、数据可视化和相关性分析等。
R语言提供了丰富的函数和包来支持这些分析，如summary()、hist()、boxplot()等。
通过这些函数和包，我们可以计算数据的均值、中位数、方差等统计指标，并绘制直方图、箱线图、散点图等图形来展示数据的分布和变化情况。
第三章：统计建模在进行统计建模时，我们需要根据问题的性质和数据的特点选择适合的统计模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。
R语言提供了强大的统计建模包，如stats、glmnet、rpart等，可以帮助我们实现各种统计建模算法。
在建立模型之前，我们需要将数据集划分为训练集和测试集，以便进行模型拟合和验证。
R语言提供了如caret、caTools等包，可以方便地进行数据集划分。
然后，我们可以使用模型拟合函数（如lm()、glm()等）对训练集进行拟合，得到模型的参数估计值。
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R语言构建追涨杀跌量化交易模型_光环大数据培训机构前言久经股市的老股民，通常都会使用一种常见的交易策略，追涨杀跌交易法。
追涨杀跌法，是股市操作的一个重要技巧，就是在股市上涨时买入股票，股市下跌时卖出股票。
如果操作得当是很好的赢利手段，在中国股市2015年上半年的牛市中，追涨杀跌交易法就是交易神器法门。
目录什么是追涨杀跌？追涨杀跌的建型和实现模型优化1. 什么是追涨杀跌？追涨杀跌是金融市场的专业术语，是金融技术派操盘的一种方式，与抄底摸顶的操作方式刚好相反。
追涨杀跌的操作方法是，金融市场中在金融产品(股票，期货，外汇等)价格上涨的时候买入，以期待涨得更多，并以更高的价格卖出获利；在价格下跌的时候卖出进行止损，不管之前金融产品买入的价格是多少，都立刻卖出，以避免更大的损失。
下面以平安银行(000001)股票日K线图为例，截取2005年到2015年7月的股票数据，股价为向前复权的价格。
上图中有3条曲线，黑色线是平安银行向前复权后的每日股价，红色线为20日均线，蓝色线为60日均线。
关于均线的介绍，请参考文章两条均线打天下。
图中还有一条红色的水平线虚线，是这10年的股价平均值等于7.14元。
这10年间，平安银行股价起起落落，每次上涨都会持续一段时间，那么在我们可以上涨中段追入买进，在大幅下跌之前卖出，就是追涨杀跌法。
追涨追涨通常有2种情况，短线追涨和中线追涨。
以股票交易为例。
短线追涨：当天股价已经涨了5个点或更多，这时追进去买入，期待当天收盘涨停，等下一个交易日高价卖出，这就是短线追涨。
中线追涨：某只股票的股价已经上涨了一段时间，走势很强，底部上涨已经有30%或更多，这个时追进去买入，期待后势持续上涨，是中线追涨。
不论短线追涨还是中线追涨，我们追涨的理由和判断的标准都是一样的，“涨得好的股票说明走势很强，那么追强势股期待股票持续上涨”。
但从另一个角度看，追涨的风险也是很大的，关键在于我们不知道它能涨到什么时候，到什么位置可能会回调，什么时候是庄家出货。
所以说追涨技巧性很强，什么情况下能追，什么情况下不能追，都是很有讲究的。
杀跌杀跌也是一门较深的操作技巧，杀得好的话既可以回避风险。
如果不能进行杀跌的准确判断，则很可能会发生硬性止损，导致严重的亏损。
采取杀跌战术，必须掌握以下操作要点：杀跌的重要前提是知变，就是对消息、对量能、对周边各种因素的影响有一个准确的、快速的知变过程。
杀跌要善于观察盘面、形态、消息、舆论等方面的细微变化，在对大盘作出准确估量的基础上，迅速作出反应就是确定卖出哪支股票，卖出多少等。
杀跌要善于思考大盘与目标股之问的正向、反向的相关性，及目标股的能量能等方向的关系，从中找出变动的规律。
当市场利好消息接踵而至时，应随时准备卖出股票。
当利好出尽就会转向利空，往往消息明朗时，股价早已下跌大半，导致措手不及。
杀跌的后续操作就比较简单了，只需保持良好的心态，耐心等待见底信号后再抄底。
一般只有在底部成功接回股票或换股才算成功的杀跌，否则杀跌会失去意义。
应保持耐心，千万不要在股价反弹时贸然介入，否则屡买屡跌、会加大损失，应待股价反转时再介入。
追涨杀跌的技巧要观大势，看清整个市场多空对决的优势一方是谁。
追涨杀跌的假设条件：市场处于强势交易格局。
强势格局赋予个股良好的运作基础；相反，如果市场处于平衡状态，就不适合进行追涨杀跌，更适合高抛低吸。
市场形成了鲜明并有持续性上涨能力的热点或板块效应。
追涨操作的对象：市场形成鲜明的可持续性的热点时，可追涨这个热点。
从理论上讲，只要把握热点板块就能获利，追涨时应重点关注龙头企业。
比如：沪深300指数的成分股，就是不错的选择。
形成明显的上涨趋势的个股可以考虑追涨。
个股突破重要的压力线，如头肩底形态的颈线位、整理箱体的箱顶位、三角形的上边眼、长期下降趋势线等，待回抽确认其突破的有效性后，可考虑追涨。
追涨杀跌的注意事项:追涨时应设好止盈位和止损位，确定自己的大致盈利目标。
追涨杀跌应该注意频率的减少，过于频繁的操作，一旦失误增多会严重影响情绪。
追涨杀跌中要多一分平和的心态，少一些侥幸；多一分理性,少一分感性。
追涨杀跌的市场操作在弱市中，短线追涨往往容易被套，因为弱市里大部分股票的行情只有一天，当天追得高了，第二天多半没有获利逃出的机会。
相反，弱市中，中线追涨比较可取，能够在弱市中保持强势的股票不多，但这种强势反而可以持续。
但很多时候，弱市中这样的股票反倒不敢追了。
有些人专门追涨停板，追新股开板，追次新股开板等，对于2015年上半年IPO的新股来说收获颇丰，如暴风科技，中超电缆等，其他的时候可能用这套追涨停策略就行不通了。
我自己操作并不会盲目追涨，安全第一，虽然还没有吃过追涨的亏，但由于本人目前还不具备基本面的分析能力，也没有消息的渠道，仅仅从技术指标入手，投机性太重，很容易被庄家玩死的。
道理很简单，因为如果追涨了，下跌的空间自然就大了，尤其中线追涨，庄家获利后随时可能出货。
这时候就必须要做好杀跌的策略。
庄股出货跌个50%太普遍了，而且跌下去就很难再起来，这种时候不杀跌就等于自杀。
所以，追涨之前一定要想清楚，务必先设好止损位，不能只憧憬获利的美妙。
杀跌也有讲究，不是一跌就杀，震荡、洗盘是很常见的，问题在于正确地区别震仓与出货是很难的，所以很多人是硬性止损，即预先设定价位或百分比，到这个位置就坚决出局，不管它是震仓还是庄家出货。
这个时候如果没有基本面的判断或第一手消息的来源，就容易被震荡出局。
当然，和不确定的风险相比，我其实更愿意早点出来。
2. 追涨杀跌的建型和实现既然我们要进行追涨杀跌的操作，就要定义什么是追涨，什么又是杀跌，需要把追涨杀跌的概念量化出来，从而进行建模和实现。
对于短线追涨策略可以简单粗暴地选择当日涨幅超过5%的股票进行买入，第二日开盘卖出或到止损位卖出，并没有太多的技术细节，再计算一下胜率概率，就能知道我们要不要短线追涨。
下文我们将以中线追涨为例，进行建模和程序实现。
那么对于中线追涨的情况，我们核心的策略思路就可以转化为，当股价(成交量)向上突破最近20日最高价格(量)时买入，当股价向下突破最近10日最低价格卖出，并以沪深300成分股做为股票交易的标的。
其中，为什么是20日最高和10日最低都是经验值，可以做为模型参数进行训练和优化。
选择沪深300成分股为标的，是考虑到这些股票都是各个板块的强势股或龙头股，要符合追涨杀跌的假设条件。
计算公式:20日最高价 = max(T日股价,T-1日股价 ... , T-19日股价)20日最高量 = max(T日成交量,T-1日成交量 ... , T-19日成交量)10日最低价 = min(T日股价,T-1日股价 ... , T-9日股价)当股价大于等于20日最高价时作为买入信号点，当股价小于等于10日最低价时作为卖出信号点。
这样我们就把追涨杀跌的投资理论，变成了一个数学模型。
接下来，我们利用R语言对股票数据的进行操作，来实现一个追涨杀跌模型的实例，从而验证我的们投资理论，是否能发现赚钱的机会。
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。
关于zoo包和xts包的详细使用可以参考文章，R语言时间序列基础库zoo，可扩展的时间序列xts。
我本次用到的数据是从况客直接导出的，况客会提供各种类型的金融数据API，让开发者可以免费下载。
当然，你也可以用quantmod包从Yahoo财经下载数据。
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,2014-07-02,8.14,8.18,8.10,8.17,28604171000002.SZ,2014-0 7-02,8.09,8.13,8.05,8.12,40633122000004.SZ,2014-07-02,13.9,13.99,13.8 2,13.95,1081139000005.SZ,2014-07-02,2.27,2.29,2.26,2.28,4157537000006 .SZ,2014-07-02,4.57,4.57,4.50,4.55,5137384000010.SZ,2014-07-02,6.6,6. 82,6.5,6.73,9909143一共7列：第1列，股票代码，code，000001.SZ第2列，交易日期，date，2014-07-02第3列，开盘价，Open，8.14第4列，最高价，High，8.18第5列，最低价，Low，8.10第6列，收盘价，Close，8.17第7列，交易量，Volume，28604171通过R语言加载股票数据，由于数据所有股票都是混合在一起的，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。
#加载工具包> library(plyr)> library(xts)> library(TTR)>library(ggplot2)> library(scales)# 读取CSV数据文件>read<-function(file){ + df<-read.table(file=file,header=FALSE,sep =",", na.strings = "NULL") # 读文件+names(df)<-c("code","date","Open","High","Low","Close","Volume")# 设置列名+ dl<-split(df[-1],df$code) # 按ccode分组+ +lapply(dl,function(row){# 换成xts类型数据+ xts(row[-1],order.by =as.Date(row$date))+ })+ }# 加载数据> data<-read("stock.csv")# 查看数据类型> class(data)[1] "list"# 查看数据的索引值> head(names(data))[1]"000001.SZ" "000002.SZ" "000004.SZ" "000005.SZ" "000006.SZ""000007.SZ"# 查看包括的股票数量> length(data)[1] 2782# 获得时间范围dateArea<-function(sDate=Sys.Date()-365,eDate=Sys.Date(),before=0){ #开始日期，结束日期，提单开始时if(class(sDate)=='character') sDate=as.Date(sDate)if(class(eDate)=='character') eDate=as.Date(eDate)return(paste(sDate-before,eDate,sep="/"))}# 查看股票000001.SZ>head(data[['000001.SZ']]) Open High LowClose Volume2014-07-02 8.146949 8.180000 8.105636 8.171737286041712014-07-03 8.171737 8.254364 8.122162 8.229576 446904862014-07-04 8.237838 8.270889 8.146949 8.188263 342311262014-07-07 8.188263 8.204788 8.097374 8.146949 343061642014-07-08 8.130424 8.204788 8.072586 8.204788 346087022014-07-09 8.196525 8.196525 7.915596 7.973434 58789114把数据准备好了，我们就可以来建立模型了。