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文件名:  Empirical csv Data.zip
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  • HS300_240minuete.csv
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源自：https://bbs.pinggu.org/thread-3622067-1-1.html




基础准备1：
##strptime的一些实例：用于时间字符串的转换


dates <- c("02/27/92", "02/27/92", "01/14/92", "02/28/92", "02/01/92")
times <- c("23:03:20", "22:29:56", "01:03:30", "18:21:03", "16:56:26")
x <- paste(dates, times)
strptime(x, "%m/%d/%y %H:%M:%S")


#The answer
# [1] "1992-02-27 23:03:20" "1992-02-27 22:29:56"
# [3] "1992-01-14 01:03:30" "1992-02-28 18:21:03"
# [5] "1992-02-01 16:56:26"


strptime(c("2006-01-08 10:07:52", "2006-08-07 19:33:02"),"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
#以上得到了相同的结果
# [1] "2006-01-08 10:07:52" "2006-08-07 19:33:02"


strptime(c("2006:01:08 10:07:52", "2006:08:07 19:33:02"),"%Y:%m:%d %H:%M:%S")
# [1] "2006-01-08 10:07:52" "2006-08-07 19:33:02"


strptime(c("06:01:08 10:07:52", "06:08:07 19:33:02"),"%y:%m:%d %H:%M:%S")
#[1] "2006-01-08 10:07:52" "2006-08-07 19:33:02"


strptime(c("06?01?08 10:07:52", "98?08?07 19:33:02"),"%y?%m?%d %H:%M:%S")
#[1] "2006-01-08 10:07:52" "1998-08-07 19:33:02"

##################################################################
##################################################################
基础准备2


#as.POSIXlt用于得到区域的日期时间或者把时间撮数据转成POSIXlt类别
Sys.time()
#[1] "2015-03-20 12:57:38 CST"


as.POSIXlt(Sys.time(), "EST" )
#"2015-03-19 23:57:59 EST"


as.POSIXlt(Sys.time(), "GMT")
#[1] "2015-03-20 04:58:08 GMT"


as.POSIXlt(Sys.time(), "America/New_York")
#[1] "2015-03-20 01:00:04 EDT"


z <- 1472562988
as.POSIXct(z, origin = "1960-01-01")
#[1] "2006-08-30 21:16:28 CST"


as.POSIXlt(strptime(c("06?01?08 10:07:52", "98?08?07 19:33:02"),"%y?%m?%d %H:%M:%S"))
#[1] "2006-01-08 10:07:52" "1998-08-07 19:33:02"
##################################################################
##################################################################



实例


数据：


[hide]




  1. #代码实例
  2. rm(list=ls())

  4. setwd("D:/MyDriversRoad/R_files12")

  6. #设定我自己的R语言工作目录
  7. #下面有数据
  8. Data<-read.csv(file='HS300_240minuete.csv', header=TRUE, col.names=c("Date","Tick"))

  10. #查看数据
  11. View(Data)

  13. Data$Date<-as.POSIXlt(strptime(Data$Date,"%Y/%m/%d %H:%M"))
  14. #注意举例中的数据没有分钟(Seconds)

  16. #获取对数收益率(Log Return)
  17. #LogReturn(t)=log(Stock(t)/Stock(t-1))=log(Stock(t))-log(Stock(t-1))

  19. logtick<-diff(log(Data$Tick))

  21. #获取标准化的对数收益率(对数据进行标准化)
  22. logtick <- (logtick-mean(logtick))/sd(logtick)

  24. #seq制造等差数列：以floor(min(logtick))为初值，以ceiling(max(logtick))为终值，0.01为间隔
  25. x <- seq(floor(min(logtick)), ceiling(max(logtick)), by=0.01)

  27. #画图

  29. par(family='serif')

  31. #density(logtick)得到对数收益率的核密度，log="y"意味着y轴进行对数化

  33. plot(density(logtick), log="y", xlab="", ylab="", axes=FALSE, main="Log Scale")

  35. #dnorm(x)求得的是x正态分布的密度

  37. lines(x,dnorm(x), lty=2)

  39. #一个是实际的收益密度，一个是理论的收益密度，lty代表线型
  40. legend("topleft", legend=c("Empirical","Theoretical"), lty=c(1,2))
复制代码

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#代码实例
rm(list=ls())

setwd("D:/MyDriversRoad/R_files12")

#设定我自己的R语言工作目录
#下面有数据
Data<-read.csv(file='HS300_240minuete.csv', header=TRUE, col.names=c("Date","Tick"))

#查看数据
View(Data)

Data$Date<-as.POSIXlt(strptime(Data$Date,"%Y/%m/%d %H:%M"))
#注意举例中的数据没有分钟(Seconds)

#获取对数收益率(Log Return)
#LogReturn(t)=log(Stock(t)/Stock(t-1))=log(Stock(t))-log(Stock(t-1))

logtick<-diff(log(Data$Tick))

#获取标准化的对数收益率(对数据进行标准化)
logtick <- (logtick-mean(logtick))/sd(logtick)

#seq制造等差数列：以floor(min(logtick))为初值，以ceiling(max(logtick))为终值，0.01为间隔
x <- seq(floor(min(logtick)), ceiling(max(logtick)), by=0.01)

#画图

par(family='serif')

#density(logtick)得到对数收益率的核密度，log="y"意味着y轴进行对数化

plot(density(logtick), log="y", xlab="", ylab="", axes=FALSE, main="Log Scale")

#dnorm(x)求得的是x正态分布的密度

lines(x,dnorm(x), lty=2)

#一个是实际的收益密度，一个是理论的收益密度，lty代表线型
legend("topleft", legend=c("Empirical","Theoretical"), lty=c(1,2))

#此目的在于比较股票的对数收益率是否能够拟合正态分布
#或者说股票的对数收益率是否服从正态分布

[/hide]



# 此目的在于比较股票的对数收益率是否能够拟合正态分布
# 或者说股票的对数收益率是否服从正态分布


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