首页根据你所查找的某一个股票或指数的近三年价格的日度数据，做如下运算：（1）绘制收盘价序列图（2）计算其收益率，并绘制收益率的时序图（3）对收益率数据进行描述性统计分析（4）在同一个画布里绘出收益率序列的直方图、核密度估计曲线、经验分布图和QQ图，并将后两个图与正态分布做比较。R语言

根据你所查找的某一个股票或指数的近三年价格的日度数据，做如下运算：（1）绘制收盘价序列图（2）计算其收益率，并绘制收益率的时序图（3）对收益率数据进行描述性统计分析（4）在同一个画布里绘出收益率序列的直方图、核密度估计曲线、经验分布图和QQ图，并将后两个图与正态分布做比较。R语言

时间: 2024-03-03 22:50:01 浏览: 102

好的，以下是R语言代码实现：首先，我们需要获取股票或指数的收盘价数据，这里以上证综指为例，使用quantmod包获取数据： ```R library(quantmod) getSymbols("^SSEC", from = Sys.Date() - 3*365, to = Sys.Date()) ssec <- as.data.frame(SSEC$SSEC.Close) ``` 接下来，我们进行如下运算： 1. 绘制收盘价序列图 ```R plot(ssec$SSEC.Close, main = "Close Price of SSEC", xlab = "", ylab = "Price") ``` 2. 计算收益率，并绘制时序图 ```R ssec_return <- diff(log(ssec$SSEC.Close)) plot(ssec_return, main = "Return of SSEC", xlab = "", ylab = "Return") ``` 3. 描述性统计分析 ```R summary(ssec_return) ``` 4. 绘制收益率序列的直方图、核密度估计曲线、经验分布图和QQ图，并将后两个图与正态分布做比较 ```R par(mfrow = c(2,2)) hist(ssec_return, freq = FALSE, main = "Histogram of SSEC Return", xlab = "Return") lines(density(ssec_return)) plot(ecdf(ssec_return), main = "Empirical Distribution of SSEC Return", xlab = "Return", ylab = "Probability") curve(pnorm(x, mean = mean(ssec_return), sd = sd(ssec_return)), add = TRUE, col = "red") qqnorm(ssec_return, main = "QQ Plot of SSEC Return") qqline(ssec_return, col = "red") ``` 以上代码分别绘制了直方图、核密度估计曲线、经验分布图和QQ图，并将后两个图与正态分布做比较。

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