R演示-數(shù)據(jù)提取

1、1. 獲取實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)本次實(shí)驗(yàn)可以使用R軟件的金融分析包quantmod中的getSymbols()函數(shù)，來(lái)獲取所需的二十支股票的基本數(shù)據(jù)。為了統(tǒng)一工作路徑，我們首先將R的工作目錄設(shè)定為D盤(pán)。在設(shè)定好默認(rèn)路徑后，我們需要載入quantmod包，它可以幫助我們對(duì)金融數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理。通過(guò)quantmod包中的getSymbols( )函數(shù)來(lái)下載和獲取實(shí)驗(yàn)要求中的二十只股票從2012年03月1日到2015年03月30日的交易數(shù)據(jù)。注意下載程序包時(shí)，需要設(shè)定CRAN網(wǎng)站鏡像，在彈出CRAN mirror的菜單里選擇距離網(wǎng)絡(luò)代理器最近的地點(diǎn)，如China（Beijing4）（圖1）。運(yùn)行代碼如下：#設(shè)定

2、工作目錄setwd("D:/")#安裝quantmod程序包install.packages("quantmod")#讀取quantmod程序包library(quantmod) 圖1下載CRAN鏡像圖2安裝與讀取程序包#下載股票基本交易數(shù)據(jù)，本實(shí)驗(yàn)所需的20支股票的數(shù)據(jù)都可以通過(guò)同樣的R語(yǔ)句下載，需要將代碼部分改成所需的股票代碼并按順序賦值（如賦值為s1、s2、s20）。注意區(qū)分滬市和深市的股票，滬市股票代碼后應(yīng)當(dāng)加上標(biāo)注“.ss”，深市股票代碼后應(yīng)加標(biāo)注“.sz”。將R語(yǔ)句補(bǔ)充完整并在R中運(yùn)行。s1<-getSymbols("6000

3、16.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s2<-getSymbols("600059.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s3<-getSymbols("600060.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assig

4、n=FALSE)s4<-getSymbols("600069.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s5<-getSymbols("600070.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s6<-getSymbols("600079.ss",from="2012-03-01",

5、to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s7<-getSymbols("600080.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s8<-getSymbols("600085.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s9<-getSymbols("600095.s

6、s",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s10<-getSymbols("600114.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s11<-getSymbols("600123.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=

7、FALSE)s12<-getSymbols("600066.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s13<-getSymbols("600160.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s14<-getSymbols("600436.ss",from="2012-03-01"

8、,to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s15<-getSymbols("600188.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s16<-getSymbols("600199.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s17<-getSymbols("6002

9、18.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s18<-getSymbols("600256.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)s19<-getSymbols("600261.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.ass

10、ign=FALSE)s20<-getSymbols("600612.ss",from="2012-03-01",to="2015-03-31",auto.assign=FALSE)圖3下載數(shù)據(jù)#計(jì)算月收益率。將R語(yǔ)句補(bǔ)充完整并在R中運(yùn)行。s1.m<-monthlyReturn(s1)  s2.m<-monthlyReturn(s2)  s3.m<-monthlyReturn(s3)  s4.m<-monthlyReturn(s4) &#

11、160;s5.m<-monthlyReturn(s5)  s6.m<-monthlyReturn(s6)  s7.m<-monthlyReturn(s7)  s8.m<-monthlyReturn(s8)  s9.m<-monthlyReturn(s9)  s10.m<-monthlyReturn(s10)  s11.m<-monthlyReturn(s11)  s12.m<-monthlyReturn(s1

12、2)  s13.m<-monthlyReturn(s13)  s14.m<-monthlyReturn(s14)  s15.m<-monthlyReturn(s15)  s16.m<-monthlyReturn(s16)  s17.m<-monthlyReturn(s17)  s18.m<-monthlyReturn(s18)  s19.m<-monthlyReturn(s19)  s20.m&

13、lt;-monthlyReturn(s20) 圖4計(jì)算月收益率#將不同股票的數(shù)據(jù)合并在一起并賦值給DATA，并將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成時(shí)間序列。將R語(yǔ)句補(bǔ)充完整并在R中運(yùn)行。data<-merge(s1.m,s2.m,s3.m,s4.m,s5.m,s6.m,s7.m,s8.m,s9.m,s10.m,s11.m,s12.m,s13.m,s14.m,s15.m,s16.m,s17.m,s18.m,s19.m,s20.m) data<-as.data.frame(data) #將數(shù)據(jù)列用股票代碼命名，將R語(yǔ)句補(bǔ)充完整并在R中運(yùn)行。colnames(data)<-c("600016&q

14、uot;,"600059","600060","600069","600070","600079","600080","600085","600095","600114","600123","600141","600160","600172","600188","600199","6002

15、18","600228","600256","600261") #將數(shù)據(jù)以csv的形式存在D盤(pán)根目錄下write.csv(data,"stock.csv")圖5賦值之后在國(guó)泰安提取債券數(shù)據(jù)，打開(kāi)國(guó)泰安官網(wǎng)，選取數(shù)據(jù)中心-債券，在左側(cè)編輯所需要的參數(shù)。選定債券行情指標(biāo)-行情指標(biāo)-債券月交易信息表-月收盤(pán)價(jià)。設(shè)定時(shí)間為2012-3月到2015-3月。圖6交易數(shù)據(jù)收集輸入所選取的債券的代碼120605，111051，122829，112059。圖7交易數(shù)據(jù)收集將所收集到的數(shù)據(jù)匯總到stock.csv文件中，并將

16、股票收益率年化。2計(jì)算回報(bào)率的均值、協(xié)方差和標(biāo)準(zhǔn)差。計(jì)算均值時(shí)使用apply()函數(shù)。apply()函數(shù)是通過(guò)對(duì)數(shù)組或者矩陣的一個(gè)維度使用函數(shù)生成值得到列表或者數(shù)組、向量。第二個(gè)參數(shù)值為2表示對(duì)列向量進(jìn)行操作，第三個(gè)參數(shù)為mean表示對(duì)列向量進(jìn)行求平均數(shù)的操作。計(jì)算協(xié)方差使用cov()函數(shù)。cov()函數(shù)用以計(jì)算列與列之間的協(xié)方差。同樣，通過(guò)head()函數(shù)可以查看前四只股票的協(xié)方差矩陣，如圖9。計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)使用了兩個(gè)函數(shù)，分別為diag()和sqrt()。diag()函數(shù)為求對(duì)角陣的函數(shù)，返回一個(gè)矩陣對(duì)角線的值構(gòu)成的向量。因此，diag(cov_mat)表示每只資產(chǎn)的方差值構(gòu)成的向量。通過(guò)函

17、數(shù)sqrt()進(jìn)行開(kāi)方操作，得到各資產(chǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差值。其代碼如下：# 計(jì)算均值，并將其賦值給mean_vecmean_vec <- apply(R, 2, mean)#計(jì)算協(xié)方差，并將其賦值給cov_matcov_mat <- cov(R)#計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差，并將其賦值給sd_vecsd_vec <- sqrt(diag(cov_mat);可以通過(guò)head()函數(shù)查看前幾個(gè)數(shù)據(jù)，如輸入head(mean_vec,4)，head(cov_mat,4)，head(sd_vec,4)，返回查看對(duì)應(yīng)函數(shù)輸出結(jié)果的前4個(gè)數(shù)據(jù)。如圖8圖10。圖8平均值圖示圖9協(xié)方差矩陣圖示圖10標(biāo)準(zhǔn)差圖示2.設(shè)定

18、約束條件本實(shí)驗(yàn)根據(jù)馬克維茨資產(chǎn)組合選擇模型，除了兩個(gè)基本約束條件外，還需加入恒定比例的約束條件。并且可以通過(guò)循環(huán)的方式，改變bvec值，從而得到不同期望收益下的最小方差組合，畫(huà)出有效前沿。代碼如下：#設(shè)定約束矩陣A，第一列為1，第二列為各證券均值，第三列為限制20支股票占比例70%，第五列開(kāi)始為24行以1為對(duì)角的對(duì)角矩陣A <- cbind(rep(1,24),mean_vec,c(rep(1,20),rep(0,4),diag(1,nrow=24)#設(shè)定600個(gè)目標(biāo)收益率，以此作為描點(diǎn)的基礎(chǔ)Mu <- seq(0.12,0.3,length=600)#設(shè)置變量Sd用來(lái)存儲(chǔ)資產(chǎn)組合

19、收益率的標(biāo)準(zhǔn)差Sd <- Mu#設(shè)置變量W用來(lái)存儲(chǔ)資產(chǎn)組合比例W <- matrix(0, nrow=600, ncol=24)3. 規(guī)劃求解本實(shí)驗(yàn)采用二次規(guī)劃求解的方式，利用R語(yǔ)言中的solve.QP函數(shù)，用循環(huán)語(yǔ)句for()將所設(shè)定的W矩陣中每一個(gè)數(shù)當(dāng)做目標(biāo)收益率循環(huán)計(jì)算，得到有效前沿上的點(diǎn)。并將每一次計(jì)算中的風(fēng)險(xiǎn)值和投資比例分別賦值給Sd和W。其代碼如下：# 利用二次規(guī)劃(QP)為各個(gè)目標(biāo)回報(bào)率計(jì)算最優(yōu)投資組合for (i in 1:length(Mu) B <- c(1, Mui, 0.7, rep(0,24) # 約束向量 result <- solve.QP

20、(Dmat=2*cov_mat,dvec=rep(0,24),Amat=A,bvec=B,meq=3) Sdi <- sqrt(result$value) # 最小風(fēng)險(xiǎn) Wi, <- result$solution # 投資比例4. 通過(guò)有效前沿、最大夏普比率計(jì)算出最優(yōu)投資策略本實(shí)驗(yàn)設(shè)定無(wú)風(fēng)險(xiǎn)年利率為3%。在圖中標(biāo)出這一點(diǎn)，代碼如下：mufree = 0.03 points(0,mufree,cex=3,pch=20)圖11繪制無(wú)風(fēng)險(xiǎn)年利率點(diǎn)# 計(jì)算夏普比率sharpe = (Mu-mufree)/Sd # 計(jì)算夏普比率的最大值sharpe.max = (sharpe = max(

21、sharpe)#計(jì)算夏普比率最大時(shí)各資產(chǎn)的投資比例W.opt <- round(Wsharpe.max,6)圖12 找出最大夏普比率值round()函數(shù)的作用是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行四舍五入，第二個(gè)參數(shù)表示四舍五入的精度。W.opt即為所要求的最優(yōu)權(quán)重比例構(gòu)成的數(shù)組。查看W.opt的值，如圖7。圖13最優(yōu)投資比例對(duì)所得結(jié)果進(jìn)行加總會(huì)發(fā)現(xiàn)，投資比例之和不為1，并且有很多0值，這是由于round()函數(shù)設(shè)定了保留六位有效數(shù)字，很多計(jì)算出的投資比例很小，當(dāng)以該精度輸出時(shí)顯示為0值。5. 畫(huà)出資本市場(chǎng)線及有效性邊界我們可以利用R中的plot()函數(shù)畫(huà)出有效前沿，其形狀為一條雙曲線，代碼如下：plot(Sd,

22、Mu,type="l",xlim=c(0,1.2),ylim=c(0,.6),lty=3,lwd=3,ylab="Expected Return", xlab="Risk(Standard Deviation)")在圖中畫(huà)出資本市場(chǎng)線（CML），如圖14，并且標(biāo)出風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的最優(yōu)投資組合點(diǎn)，即資本市場(chǎng)線（CML）與有效前沿曲線的切點(diǎn)。代碼如下：#切線投資組合lines(c(0,2),mufree+c(0,2)*(Musharpe.max-mufree)/Sdsharpe.max,lwd=3,lty=2,col="darkgrey")# 風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的最優(yōu)投資組合points(Sdsharpe.max,Musharpe.max,cex=3,pch=20,col="