[Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][16]用R來看股票，透過quantmod了解R的強大

2018 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 16

Data Technology

Data Science 到底是什麼 - 從一個完全外行角度來看系列第 16 篇

[Data Science 到底是什麼從一個完全外行角度來看][16]用R來看股票，透過quantmod了解R的強大

2018鐵人賽 data science r

Alan Tsai

團隊2018 新年快樂

2018-01-03 23:09:56

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圖片來源： https://pixabay.com/en/books-spine-colors-pastel-1099067/ 和 https://pixabay.com/en/math-blackboard-education-classroom-1547018/
在上篇([15]R是什麼？準備開發R的環境 - RStudio介紹)了解了R的歷史和準備好了接下來的開發環境之後，就可以開始用R來做分析了。

一般來說，在學新的語言都會先看看所謂的Hello World，了解整個語言的Syntax和感覺。

不過R不是一般型的程式語言，是給統計學家用的語言。因此，個人覺得如果只是看Hello World好像看不出來R特別的地方，不過如果直接學語法又太無聊。

因此，這邊透過安裝和使用quantmod這個套件，並且用它來簡單分析股票作為R的入門介紹。

這篇的範例程式碼在github：alantsai/blog-data-science-series 裡面的 src/chapter-16-r-quantmod-intro

quantmod是什麼？

quantmod是一個R的套件，全稱是Quantitative Financial Modelling and Trading Framework for R ，它是一個套件用來做股票相關分析。

接下來將會用quantmod來分析apple的股票。

用quantmod分析apple股票

接下來會分幾個階段進行：

安裝和載入quantmod套件
取得google股票資訊和分析得出內容
畫出走勢
畫出黃金和死亡交叉線

安裝和載入quantmod套件

第一個指令是：library("quantmod")

可以直接放在左上角的script裡面，或者左下角的console執行。

在之後只要看到R的script裡面有出現：library，或者require，表示要載入套件到目前的session。

舉例來說，如果看到library("quantmod")表示需要套件quantmod，這個時候如果沒有這個套件就記得要安裝。

安裝方式有兩種：

透過指令 - install.packages
透過gui
嚴格來說只有一種方式，就是指令，因為gui其實也是呼叫指令。
使用GUI的話，有幾種做法：

選擇右下角的 install
在package名稱輸入 quantmod - 這邊會注意到會有auto complete的效果
最後按下安裝

用gui安裝package
實際上，這個動作同等於在console呼叫install.packages("quantmod")，這邊有件事情要注意一下，安裝的時候會出現紅色的字，那個不是錯誤，只是在這個theme的情形下的訊息。

安裝的畫面
取得google股票資訊和分析得出內容
在這個部分的指令如下：

# 取得apple的股票，並且看看前6筆資料
getSymbols("GOOG")
head(GOOG)

這邊用了兩個指令：

getSymbols
這個是quantmod提供的方法，GOOG是google的股票代號，這個資料是從yahoo股市來。
head
這個是r base（核心）的方法，表示看前6筆的資料。

這個會很常看到，當拿到Data不知道是什麼的時候，就會呼叫head看一下內容。

執行結果
head出來的結果看到有6個欄位：

GOOG.Open - 就是開盤價
GOOG.High - 最高價
GOOG.Low - 最低價
GOOG.Close - 收盤價
GOOG.Volime - 成交量
GOOG.Adjusted - 還原權值
每一列是一個日期，換句話說就是每一天。

還記得之前提到Data Science的3個圈圈嗎？其中一塊就是Domain Knowledge。如果不懂股票，那麼剛剛那些數值其實沒有任何意義。接下來也沒有辦法做分析。

畫出走勢

看股票的就知道，會看一個所謂的走勢圖，quantmod讓畫這個走勢圖非常的簡單，只需要呼叫：chartSeries(GOOG)

畫出走勢圖，從20070103到20180102
可以把這張圖放大（放大鏡 Zoom）或者另存（圖片Export）
這個的區間可能非常長，可能看不太清楚，因此可以限制變成只分析進3個月的資料： chartSeries(GOOG["2017-11-03::2018-01-03",])

還記得整個資料像是一個table的樣子，那麼等於我們在限制row（列）的部分，因為每一列是日期。

只顯示3個月

這個是國外的軟體，所以綠色代表漲，紅色代表跌。又是另外一個Domain Knowledge。

畫出黃金和死亡交叉線

有了資料和走勢，接下來是做一些分析。

在股票來說，有個所謂的黃金交叉新和死亡交叉線。

基本上有個概念叫做移動平均數（Moving Average MA），例如如果計算3天均數就是把三天的價加總算出平均。那這個會隨著天數移動，因此叫做移動平均數。

如果一個長期的MA（例如60日季線）屬於下降然後短期的MA（例如20日月線）屬於上升並且交叉，就稱之為黃金交叉，原因是整個趨勢屬於上漲。

死亡交叉是一樣概念，只是反過來。短期的MA屬於下降，然後長期屬於上升，兩者交叉的時候就是死亡交叉。

還是要強調，Domain Knowledge的重要，小弟我不懂股票，了解這個概念也是花了一點時間。
有了這個概念之後，來執行以下語法：

# 計算 20日和60日均線
ma20<-runMean(GOOG[,4],n=20)
ma60<-runMean(GOOG[,4],n=60)
head(ma20, 25)
 
# 畫上線
chartSeries(GOOG["2017-01-03::2018-01-03",], theme = "white")
addTA(ma20,on=1,col="blue")
addTA(ma60,on=1,col="red")

這邊用了一個新的方法，但是大部分都是quantmod的方法，因此不介紹了，不過有三個地方做一下說明：

runMean(GOOG[,4], n=20)
重點在GOOG[,4]。

這邊有兩個部分：

還記得MA的計算是用收盤價，所以我們要用所有的資料，因此逗點前面是空白，剛好和剛剛過濾日期是顛倒
這邊用的是第四個欄位，也就是收盤價的欄位。R裡面的index是從1開始，而不是像一般從0開始
指令：head(ma20,25)
這邊指的是看前25筆，由於是20日均線，所以前20筆是NA因為不夠計算。
指令：chartSeries(GOOG["2017-01-03::2018-01-03",], theme = "white")
之前只顯示前3個月沒辦法很好的畫，所以把整個時間拉長到1年，並且改成白色比較方便畫線。

畫上均線