R语言使用quantmod包的getSymbols函数从指定金融数据源获取指定时间段的股票数据、美股不使用后缀、其它股票需要使用后缀:大陆沪市使用:".SS",深市使用:".SZ",香港使用:".HK"

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R语言使用quantmod包的getSymbols函数从指定金融数据源获取指定时间段的股票数据、美股不使用后缀、其它股票需要使用后缀:大陆沪市使用:".SS",深市使用:".SZ",香港使用:".HK"

R 语言特点

R语言使用quantmod包的getSymbols函数从指定金融数据源获取指定时间段的股票数据、美股不使用后缀、其它股票需要使用后缀:大陆沪市使用:".SS",深市使用:".SZ",香港使用:".HK"


R可以在CRAN(Comprehensive R Archive Network,http://cran.r-project.org)上免费下载。

R 语言特点

  • R 语言环境软件属于 GNU 开源软件,兼容性好、使用免费
  • 语法十分有利于复杂的数学运算
  • 数据类型丰富,包括向量、矩阵、因子、数据集等常用数据结构
  • 代码风格好,可读性强

虽然 R 主要用于统计分析或者开发统计相关的软件,但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美专用于矩阵计算的自由软件 GNU Octave 和商业软件 MATLAB。

R是一种编程语言,也是统计计算和绘图的环境,它汇集了许多函数,能够提供强大的功能。
R语言软件界面简陋,通常不直接使用,而是用图形界面的Rstudio。

RStudio是免费提供的开源集成开发环境(IDE)。RStudio提供了一个具有很多功能的环境,使R更容易使用,是在终端中使用R的绝佳选择。

RStudio是一款R语言的IDE,R自带的环境操作起来可能不是方便,而Rstudio很好地解决了这个问题,而且它还具有调试、可视化等功能,支持纯R脚本、Rmarkdown (脚本文档混排)、Bookdown (脚本文档混排成书)、Shiny (交互式网络应用)等。

  • 包是R函数、数据、预编译代码以一种定义完善的格式组成的集合。计算机上存储包的目录称为库(library)。函数.libPaths()能够显示库所在的位置, 函数library()则可以显示库中有哪些包。
  • R自带了一系列默认包(包括base、datasets、utils、grDevices、graphics、stats以及methods),它们提供了种类繁多的默认函数和数据集。其他包可通过下载来进行安装。安装好以后,它们必须被载入到会话中才能使用。命令search()可以告诉你哪些包已加载并可使用。
  • 目前有几千个称为包(package)的用户贡献模块可从http://cran.r-project.org/web/packages下载。

R语言使用quantmod包的getSymbols函数从指定金融数据源获取指定时间段的股票数据、美股不使用后缀、其它股票需要使用后缀:大陆沪市使用:".SS",深市使用:".SZ",香港使用:".HK"

library(quantmod)# 不设置来源则默认从雅虎金融下载;
# 雅虎金融上大量指数品种都以"^"开头
# from,to参数设置读取历史数据的时间段
getSymbols("^GSPC",src="yahoo",from="1994-1-1",to=Sys.Date())
print(head(GSPC));print(tail(GSPC))
print(class(GSPC))
print(is.OHLC(GSPC))
print(is.OHLCV(GSPC))# 从雅虎金融读取著名港股长江实业的股票数据
# 港股和大陆A股类似使用数字编号,雅虎金融上面有全球几十个市场的数据需要进行区分
# 美股不使用后缀而其他国家或地区的股票需要使用后缀:大陆沪市使用:".SS",深市使用:".SZ",香港使用:".HK"
setSymbolLookup(CJSY=list(name="0001.HK",src="yahoo"))   # 在函数内部用列表指明股票代码和查询网站并指定一个变量名便于保存
getSymbols("CJSY",from="1900-1-1",to=Sys.Date())
print(head(CJSY));print(tail(CJSY))

需要从yahoo下载数据,需要注意的是你的电脑能够打开雅虎金融的网站。

https://finance.yahoo.com/

笔者的网络不是很稳定、下载不稳定、有时候能够稳定下载,有时候不行。

网络稳定才可以。

另外,国内可以使用tushare社区提供的数据,该开源API使用python接口。

Tushare是一个免费、开源的python财经数据接口包。主要实现对股票等金融数据从数据采集清洗加工 到 数据存储的过程,能够为金融分析人员提供快速、整洁、和多样的便于分析的数据,为他们在数据获取方面极大地减轻工作量,使他们更加专注于策略和模型的研究与实现上。考虑到Python pandas包在金融量化分析中体现出的优势,Tushare返回的绝大部分的数据格式都是pandas DataFrame类型,非常便于用pandas/NumPy/Matplotlib进行数据分析和可视化。当然,如果您习惯了用Excel或者关系型数据库做分析,您也可以通过Tushare的数据存储功能,将数据全部保存到本地后进行分析。应一些用户的请求,从0.2.5版本开始,Tushare同时兼容Python 2.x和Python 3.x,对部分代码进行了重构,并优化了一些算法,确保数据获取的高效和稳定。

Tushare -财经数据接口包

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参考:R

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