2.1 PerformanceAnalytics包中的chart.Correlation 代码如下: library(PerformanceAnalytics) chart.Correlation(dd...complete.obs") cor.test(dd[,1],dd[,2]) library(Hmisc) dd = as.matrix(dd) rcorr(dd) # 相关系数可视化 library(PerformanceAnalytics
2)如何作图 本次介绍两个R包:corrplot和PerformanceAnalytics。首先介绍corrplot包。...接下来我们来简单讲一下另一个PerformanceAnalytics包。...library(PerformanceAnalytics) my_data <- mtcars[, c(1,3,4,5,6,7)] chart.Correlation(my_data, histogram
另外一种展示方法 install.packages("PerformanceAnalytics") library(PerformanceAnalytics) chart.Correlation(df,
上图2 # install.packages("PerformanceAnalytics")library(PerformanceAnalytics)chart.Correlation(dt,histogram
还有其他方法计算,但是对于单因子模型我们可以从PerformanceAnalytics包中使用CAPM.alpha。 ? 比我们刚刚做的要简单多了。...在研究了PerformanceAnalytics包中的CAPM.beta函数之后,我们注意到它们具有CAPM.beta.bull和CAPM.beta.bear的函数,因此我想看看每项资产的绘制出来如何。...这次只用PerformanceAnalytics包中的CAPM.beta和CAPM.alpha函数。 ? 根据它们的值排名了ETF’s。
在本文中,我们将重新分析和图形化展示我们的结果: 首先,用如下函数来获取ETF的回报序列 require(fImport) require(PerformanceAnalytics) # 将股票数据加载到一个时间序列对象的函数...相关代码: require(fImport) require(PerformanceAnalytics) require(tseries) require(stats) options(scipen=100...require(polynom) require(fImport) require(PerformanceAnalytics) require(tseries) require(stats) from
R语言:计算10000个正态分布的样本的偏度 > library(PerformanceAnalytics) > S<-rnorm(10000) > skewness(S) [1] -0.00178084...R语言:计算10000个正态分布的样本的峰度,(同偏度的样本数据) > library(PerformanceAnalytics) > kurtosis(S) [1] -0.02443549 > hist
3. scatter plots library(PerformanceAnalytics) chart.Correlation(mtcars,histogram = TRUE,pch=19) ?
内容评估(Content Analytics) 社交洞察(Social Insight) 营销分析(Marketing Analytics) 广告监测(Ad Measurement) 营销效果分析(PerformanceAnalytics
2 导入相关库文件 require(PerformanceAnalytics) library(data.table) library(dplyr) library(tibble) library(TTR
packages: ## [1] tidyquant_0.5.7 quantmod_0.4-15 ## [3] TTR_0.23-6 PerformanceAnalytics
R语言对于金融也有很好的支持,时间序列包(zoo、xts、chron、its、timeDate)、金融分析(quantmod、RQuantLib、portfolio、PerformanceAnalytics
每日交易量对数比率探索性分析 与对数收益类似,我们可以将交易量对数比率定义为 vt:= ln(Vt/Vt−1) 我们可以通过PerformanceAnalytics包中的CalculateReturns
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云