通过quantmod将股票数据循环连接在一起。

Question

我一直在尝试将我从 量子力学 包，但这个包把数据以XTS格式反馈回来，要把这些数据变成一个数据框，并把它们捆绑在一起变成一个大的数据框，有点难。

到目前为止，我已经做到了这一点。我明白其中的逻辑，也明白自己要做什么，我需要创建一个空的数据框架，里面要有所有需要的列，然后把个股放到数据框架里，但很难用XTS格式工作。

我还打算将所有S&P 500股票绑定在一起，这就是为什么我需要以循环的方式来完成，而不是以其他方式手动完成。

library(quantmod)

start <- as.Date("2000-01-01")
end <- as.Date("2020-04-15")
symbolBasket <- c('MMM', 'AXP', 'AAPL', 'BA', 'CAT', 'MSFT', 'IBM') 

empty_df <- data.frame(Open= numeric(), 
                       High = numeric(), 
                       Low = numeric(), 
                       Close = numeric(), 
                       Volume = numeric(), 
                       Adjusted = numeric(),
                       Ticker = character())

for (i in symbolBasket) {
  xts <- as.data.frame(getSymbols(i, src = "yahoo", from = start, to = end))

  df <- as.data.frame(xts)
  ticker <- i
  df_with_ticker <- cbind(df,ticker)
  df_final <- rbind(empty_df,df)
}

Answer 1

一种方法是使用内置函数 getSymbols 随着 env = 参数。

我们可以使用一个简单的 for 循环来提取数据作为 data.frame 从环境中获取日期，从rownames中获取日期。rbindlist 从 data.table 使得最后的结果很容易捆绑在一起。

library(quantmod)
library(data.table)
stockEnv <- new.env()
getSymbols(symbolBasket, src='yahoo', env=stockEnv, from = start, to = end)
datalist <- list()
for(stock in ls(stockEnv)){
  table <- as.data.frame(stockEnv[[stock]])
  date = rownames(table)
  rownames(table) <- NULL
  colnames(table) <- c("Open","High","Low","Close","Volume","Adjusted")
  bound.table <- data.frame(Ticker = stock, date ,table)
  datalist[[stock]] <-  bound.table
}
Result <- rbindlist(datalist,fill=TRUE) 
Result
#       Ticker       date       Open       High        Low      Close    Volume   Adjusted
#    1:   AAPL 2000-01-03   3.745536   4.017857   3.631696   3.997768 133949200   3.470226
#    2:   AAPL 2000-01-04   3.866071   3.950893   3.613839   3.660714 128094400   3.177650
#    3:   AAPL 2000-01-05   3.705357   3.948661   3.678571   3.714286 194580400   3.224152
#    4:   AAPL 2000-01-06   3.790179   3.821429   3.392857   3.392857 191993200   2.945139
#    5:   AAPL 2000-01-07   3.446429   3.607143   3.410714   3.553571 115183600   3.084645
#   ---                                                                                   
#35710:   MSFT 2020-04-07 169.589996 170.000000 163.259995 163.490005  62769000 163.490005
#35711:   MSFT 2020-04-08 165.669998 166.669998 163.500000 165.130005  48318200 165.130005
#35712:   MSFT 2020-04-09 166.360001 167.369995 163.330002 165.139999  51431800 165.139999
#35713:   MSFT 2020-04-13 164.350006 165.570007 162.300003 165.509995  41905300 165.509995
#35714:   MSFT 2020-04-14 169.000000 173.750000 168.000000 173.699997  52874300 173.699997

Answer 2

不需要循环，你可以使用tidyquant来获取所有的股票。这将返回一个包含所有数据的data.frame。

library(tidyquant)

start <- as.Date("2000-01-01")
end <- as.Date("2020-04-15")
symbolBasket <- c('MMM', 'AXP', 'AAPL', 'BA', 'CAT', 'MSFT', 'IBM') 

result <- tq_get(symbolBasket, from = start, end = end)
result
# A tibble: 35,763 x 8
   symbol date        open  high   low close  volume adjusted
   <chr>  <date>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>   <dbl>    <dbl>
 1 MMM    2000-01-03  48.0  48.2  47.0  47.2 2173400     26.3
 2 MMM    2000-01-04  46.4  47.4  45.3  45.3 2713800     25.3
 3 MMM    2000-01-05  45.6  48.1  45.6  46.6 3699400     26.0
 4 MMM    2000-01-06  47.2  51.2  47.2  50.4 5975800     28.1
 5 MMM    2000-01-07  50.6  51.9  50.0  51.4 4101200     28.7
 6 MMM    2000-01-10  50.2  51.8  50    51.1 3863800     28.5
 7 MMM    2000-01-11  50.4  51.2  50.2  50.2 2357600     28.1
 8 MMM    2000-01-12  51.0  51.8  50.4  50.4 2868400     28.1
 9 MMM    2000-01-13  50.7  50.9  50.2  50.4 2244400     28.1
10 MMM    2000-01-14  50.4  50.5  49.5  49.7 2541800     27.7
# ... with 35,753 more rows

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