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、对股票进行除权除息调整、设置使用Adjusted列的数据

2024-04-28 08:25:46

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、对股票进行除权除息调整、设置使用Adjusted列的数据

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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、对股票进行除权除息调整、设置使用Adjusted列的数据

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、对股票进行除权除息调整、设置使用Adjusted列的数据

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、对股票进行除权除息调整、设置使用Adjusted列的数据

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))# 对股票进行除权除息调整
# 除权除息对于早期历史数据影响更明显
getSymbols("BIDU", from="2005-01-01", src="yahoo")
head(BIDU)
head(BIDU.a  <- adjustOHLC(BIDU))   # 默认调整方式不使用Adjusted列的数据
head(BIDU.uA <- adjustOHLC(BIDU, use.Adjusted=T))

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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