从ts类向tibble类的转变（之一），tidyquant的可视化功能简介

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用R语言捯饬过股票分析都不会对quantmod、TTS、xts、zoo等包陌生，因为在过去相当一段时间内，这些包都是做股票分析的利器，但是，随着大神Hadley Wickham关于tibble_dataframe思想的日渐成型，工具日益成熟，也有越来越多人从原来的timeseries类的数据操作逐渐转换到tbl_df类的数据操作中来，这是一个大的范畴，今天主要介绍tbl_df的金融分析利器——tidyquant包的可视化功能。

1. # 准备
   
2. install.packages("tidyquant")
   
3. library(tidyverse)
   
4. library(tidyquant)

复制代码

接下来是数据，我们还是使用上证综指2017年的全年走势数据，包括上证综指每日的开盘，最高，最低、收盘和成交量数据，在这个文件中，变量名"SHDX2017"。
由于附件无法重复上传，请到我的帖子数据所在下载。

1. # load ShangHai index data
   
2. load("SHDX2017.RData")

复制代码

接下来作图
一、美式K线图

1. # barchart:geom_barchart()
   
2. SHDX2017 %>%
   
3.   ggplot(aes(x = date, y = close)) +
   
4.   geom_barchart(aes(open = open, high = high, low = low, close = close),
   
5.   color_up = "darkred", color_down = "darkgreen", size = 1) +
   
6.   labs(title = "SHDX Bar Chart", y = "Closing Price", x = "") +
   
7.   coord_x_date(xlim = c("2017-08-01", "2017-12-31"),
   
8.                ylim = c(3200, 3500)) +
   
9.   theme_tq()

复制代码

二、蜡烛图

1. # Candlestick:geom_candlestick()
   
2. SHDX2017 %>%
   
3.   ggplot(aes(x = date, y = close)) +
   
4.   geom_candlestick(aes(open = open, high = high, low = low, close = close),
   
5.                    color_up = "darkred", color_down = "darkgreen",
   
6.                    fill_up = "darkred", fill_down = "darkgreen") +
   
7.   labs(title = "SHDX Candlestick Chart",
   
8.   y = "Closing Price", x = "") +
   
9.   coord_x_date(xlim = c("2017-08-01", "2017-12-31"), ylim = c(3200, 3500)) +
   
10.   theme_tq()

复制代码

三、加移动平均线

1. #  Moving Average lines:geom_ma()
   
2. SHDX2017 %>%
   
3.   ggplot(aes(x = date, y = close)) +
   
4.   geom_candlestick(aes(open = open, high = high, low = low, close = close),
   
5.                    color_up = "darkred", color_down = "darkgreen",
   
6.                    fill_up = "darkred", fill_down = "darkgreen") +
   
7.   geom_ma(ma_fun = SMA, n = 5, color = "darkblue", size = 1) +
   
8.   labs(title = "SHDX Candlestick Chart",
   
9.   y = "Closing Price", x = "") +
   
10.   coord_x_date(xlim = c("2017-08-01", "2017-12-31"), ylim = c(3200, 3500)) +
    
11.   theme_tq()

复制代码

四、加布林通道线

1. #  Moving Average lines:geom_bbands()
   
2. SHDX2017 %>%
   
3.   ggplot(aes(x = date, y = close, open = open,
   
4.              high = high, low = low, close = close)) +
   
5.   geom_candlestick(aes(open = open, high = high, low = low, close = close),
   
6.                    color_up = "darkred", color_down = "darkgreen",
   
7.                    fill_up = "darkred", fill_down = "darkgreen") +
   
8.   geom_bbands(ma_fun = SMA, sd = 2, n = 20) +
   
9.   labs(title = "SHDX Candlestick Chart",
   
10.        y = "Closing Price", x = "") +
    
11.   coord_x_date(xlim = c("2017-08-01", "2017-12-31"), ylim = c(3200, 3500)) +
    
12.   theme_tq()

复制代码

其实tidyquant强大的地方并非是可视化，可视化只是其顺带做了几个函数，以后有机会再向大家介绍其他方面。

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关键词：quant tid BBL Ant 可视化

长见识了，谢谢分享！

thank you so much and look forward to more!!!

多谢楼主分享

tidyverse的出现大大提高了数据分析的效率，tidyquant失调和前者与其他时序分析工具的冲突的。例如xts