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获取股票信息的简单shiny接口

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机器学习AI算法工程
发布2018-03-13 15:08:00
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发布2018-03-13 15:08:00
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原文: http://supstat.com.cn/blog/2014/12/03/a-simple-shiny-interface-to-retrieve-stock-information/

本文的作者是某国际知名制药公司在华研究中心的工程师,今年8月他们部门接受了我们的R语言培训,这篇文章就是培训后他做的presentation.

目标:通过数据的股票代码获取中国股票信息

这个项目以利用shiny获取和展示股票信息为目标。

数据准备

新浪是获取中国股票信息源数据的理想场所,我们可以利用下面的代码来得到数据,然而,sina.com还能够提供准确到分钟的精确信息。

library(RCurl)

2 library(XML)

3 library(plyr)

4 raw <- getURL("http://biz.finance.sina.com.cn/stock/flash_hq/kline_data.php?symbol=sh600000&end_date=20121231&begin_date=20111231")

5 raw

6 do.call(rbind, xmlToList(raw))

但是来自新浪的数据格式并不规范,我们需要花大量的时间去清洗和整理。我的主要目标是利用shiny来展示股市数据,因此我使用雅虎为数据源然后直接使用quantmod程序包来提取数据。

Server.R

下面服务终端代码。代码非常简单。让人吃惊的是R居然能如此完美的处理这一大堆股票数据。

代码语言:javascript
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1 if (!require(quantmod)) { 
2   stop("This app requires the quantmod package. To install it, run 'install.packages(\"quantmod\")'.\n") 
3 }

1 # Download data for a stock if needed, and return the data

2 require_symbol <- function(symbol, envir = parent.frame()) {

3 if (is.null(envir[[symbol]])) {

4 envir[[symbol]] <- getSymbols(symbol, auto.assign = FALSE)

5 }

6

7 envir[[symbol]]

8 }

9

10

11 shinyServer(function(input, output) {

12 # Create an environment for storing data

13 symbol_env <- new.env()

14

15 # Make a chart for a symbol, with the settings from the inputs

16 make_chart <- function(symbol) {

17 symbol_data <- require_symbol(symbol, symbol_env)

18 #TA_STR <- paste0()

19 chartSeries(symbol_data,

20 name = symbol,

21 type = input$chart_type,

22 subset = paste("last", input$time_num, input$time_unit),

23 #log.scale = input$log_y,

24 theme = "white")

25 }

26

27 output$plot_1 <- renderPlot({ make_chart(input$stock1) })

28 output$plot_2 <- renderPlot({ make_chart(input$stock2) })

29 output$plot_3 <- renderPlot({ make_chart(input$stock3) })

30 output$plot_4 <- renderPlot({ make_chart(input$stock4) })

31 output$plot_5 <- renderPlot({ make_chart(input$stock5) })

32 })

ui.R

接着是前端代码,它主要包括前端组件的构建。

1 shinyUI(pageWithSidebar(

2 headerPanel("炒股神器 发财大计"),

3 sidebarPanel(

4 wellPanel(

5 p(strong("股票")),

6 textInput(inputId = "stock1", label = "股票1"),

7 textInput(inputId = "stock2", label = "股票2"),

8 textInput(inputId = "stock3", label = "股票3"),

9 textInput(inputId = "stock4", label = "股票4"),

10 textInput(inputId = "stock5", label = "股票5")),

11 selectInput(inputId = "chart_type",

12 label = "图形",

13 choices = c("蜡烛图" = "candlesticks",

14 "火柴图" = "matchsticks",

15 "柱形图" = "bars",

16 "线型图" = "line")),

17 wellPanel(

18 p(strong("日期范围 (从现在起倒推)")),

19 sliderInput(inputId = "time_num",

20 label = "时间个数",

21 min = 1, max = 24, step = 1, value = 6),

22

23 selectInput(inputId = "time_unit",

24 label = "时间单位",

25 choices = c("日" = "days",

26 "周" = "weeks",

27 "月" = "months",

28 "年" = "years"),

29 selected = "Months"))

30 #checkboxInput(inputId = "log_y", label = "log y axis", value = FALSE)

31 ),

32 mainPanel(

33 conditionalPanel(condition = "input.stock1",

34 br(),

35 div(plotOutput(outputId = "plot_1"))),

36 conditionalPanel(condition = "input.stock2",

37 br(),

38 div(plotOutput(outputId = "plot_2"))),

39 conditionalPanel(condition = "input.stock3",

40 br(),

41 div(plotOutput(outputId = "plot_3"))),

42 conditionalPanel(condition = "input.stock4",

43 br(),

44 div(plotOutput(outputId = "plot_4"))),

45 conditionalPanel(condition = "input.stock5",

46 br(),

47 plotOutput(outputId = "plot_5"))

48 )

49 )

50 )

最终生成的shiny app的效果是这样的:

结论

Shiny十分强大,它就像是我信息部的同事一样能应用各种各样的工具来处理数据,然后展现给科学家们查看。以前我常常提出这样的问题,怎么样才能为我整理好的数据建立一个规范的端口,然后让用户在各个方向上灵活地分析。Shiny和R恰好是一个好的解决方法,但是我依然需要找到一个将shiny应用于用户的便捷方法。

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原始发表:2016-01-20,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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