检查异常

在 R 中导入与管理金融数据

Joshua Ulrich

Quantitative Analyst & quantmod Co-Author and Maintainer

可视化数据

getSymbols("DGS10", src = "FRED")

"DGS10"

treasury_10 <- DGS10["1982-02"]
plot(treasury_10, main = "10 年期国债常备到期收益率")

在 R 中导入与管理金融数据

处理缺失值

# Fill NA using last observation carried forward
locf <- na.locf(treasury_10)

# Fill NA using linear interpolation
approx <- na.approx(treasury_10)

# Fill NA using spline interpolation
spline <- na.spline(treasury_10)

# Merge into one object
na_filled <- merge(locf, approx, spline)

# Plot combined object
plot(na_filled, col = c("black", "red", "green"), 
     main = "Compare Interpolation Methods")
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处理缺失值

在 R 中导入与管理金融数据

处理缺失值

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可视化数据

getSymbols("MSFT", from = "2004-07-01", to = "2004-12-31", src = "google")

"MSFT"

plot(Cl(MSFT), main = "Microsoft（Google Finance）")

在 R 中导入与管理金融数据

可视化数据

getSymbols("MSFT", from = "2004-07-01", to = "2004-12-31", src = "google")

"MSFT"

plot(Cl(MSFT), main = "Microsoft（Google Finance）")

在 R 中导入与管理金融数据

交叉核对来源

getSymbols("MSFT", from = "2004-07-01", to = "2004-12-31")

"MSFT"

plot(Cl(MSFT), main = "Microsoft（Yahoo Finance）")

在 R 中导入与管理金融数据

交叉核对来源

getSymbols("MSFT", from = "2004-07-01", to = "2004-12-31")

"MSFT"

plot(Ad(MSFT), main = "Microsoft（Yahoo Finance—复权）")

在 R 中导入与管理金融数据

交叉核对来源

getSymbols("MSFT", from = "2004-07-01", to = "2004-12-31")

"MSFT"

plot(Ad(MSFT), main = "Microsoft（Yahoo Finance—复权）")

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股本拆分示例

  • MSFT 进行 1 拆 2

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股票股息示例

  • MSFT 派发每股 3 美元股息

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数据源差异

  • Yahoo Finance：
    • 原始 OHLC 价格
    • 复权收盘价（拆分与股息）
  • Google Finance：
    • 拆分复权的 OHLC 价格
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Let's practice!

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