用R语言玩玩茅台股票

本人不炒股，只是对R语言的分析一直感兴趣，加上偶尔会看看茅台酒的一些情况。最近，刚好看了一本用R语言量化投资的书，于是借用此书程序代码，玩玩茅台股票。仅供娱乐使用！切勿当真！

（1）使用R语言获取茅台股票数据

使用R包 quantmod获取茅台2018年至今的股票数据：

// 获取茅台股票数据，2018年至今
library(quantmod)
setSymbolLookup(MT=list(name='600519.ss',src='yahoo'))
getSymbols("MT",from="2018-01-01")

（1.1）查看茅台股票数据

// 查看茅台股票数据
> dim(MT)
[1] 358   6
> head(MT)600519.SS.Open 600519.SS.High 600519.SS.Low 600519.SS.Close 600519.SS.Volume 600519.SS.Adjusted
2018-01-02         700.00         710.16        689.89          703.85          4961248           683.8751
2018-01-03         701.50         721.40        699.74          715.86          5201941           695.5443
2018-01-04         721.40         743.50        719.33          737.07          7220508           716.1524
2018-01-05         741.00         746.03        728.22          738.36          3998907           717.4058
2018-01-08         735.02         756.50        735.02          752.13          5220456           730.7850
2018-01-09         752.21         783.00        752.21          782.52          6459195           760.3126
> tail(MT)600519.SS.Open 600519.SS.High 600519.SS.Low 600519.SS.Close 600519.SS.Volume 600519.SS.Adjusted
2019-06-24         978.30         999.69        975.00          987.10          4577920           972.6959
2019-06-25         992.00         999.00        967.00          982.98          5129595           968.6360
2019-06-26         985.00         985.00        971.22          979.86          2958818           965.5616
2019-06-27         985.00        1001.00        981.12          996.35          4797845           981.8110
2019-06-28         985.99         988.88        971.33          984.00          3108840           984.0000
2019-07-01        1004.52        1035.60       1000.22         1031.86          5233723          1031.8600

（1.2）获取茅台股票收市价

// 获取茅台股票数据，2018年至今
cdata<-MT$`600519.SS.Close`
vdata<-MT$`600519.SS.Volume`names(cdata)<-'Value'   # 收市价
names(vdata)<-'Volume'  # 交易量

可以画出图，查看它们的趋势：
下图是收市价趋势，股价从今年2月份起，基本呈一路飙升趋势。

交易量的趋势如下图，可见大部分时间茅台的交易还是比较稳定的。

（2）收市价的具体分析

首先加上近期内最高价和最低价，图形如下，红线最低价，蓝线最高价：

（3）分别计算购入点和出售点

 // The function of buy signalbuyPoint<-function(ldata){idx<-which(ldata$Value == ldata$max)return(ldata[idx,])}//Calculate the sell signalsstopPoint<-function(ldata,buydata){ldata<-na.omit(ldata)idx<-which(ldata$Value == ldata$min)idx<-idx[which(c(0,diff(idx))!=1)] # Represent the first point with 0selldata<-ldata[idx,] # All points below the lowest valueidx2<-sapply(index(buydata),function(e){ # Sell signal points after buyinghead(which(index(selldata)>e),1)})idx2b<-unlist(idx2)return(selldata[unique(idx2b),])}

对计算结果画成图，橙色点代表购入点，紫色点代表出售点：

（4）加入止亏点

实际上，书的作者只是优化了出售点函数，作为止亏点。现在就有了购入点、出售点和止亏点，统一到图里，有图可知，出售点（蓝点）都在止亏点（紫点）上，从这个图上看，是不亏本的。但这是事后分析，是马后炮。

此外，有趣的是，从分析结果看，基本是股价上升时购买，下跌时出售。这不是典型的房价规则吗？房价越高，人们买房子的热情越高。
当然，我一位同学是炒股高手，他告诫，炒股莫炒国内股。还是老话，股市有风险，入市须谨慎！

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（1）使用R语言获取茅台股票数据

（1.1）查看茅台股票数据

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（2）收市价的具体分析

（3）分别计算购入点和出售点

（4）加入止亏点

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