R语言日收益率核密度估计图
时间: 2023-10-07 11:06:20 浏览: 109
要画R语言的日收益率核密度估计图,可以使用以下代码:
```r
library(quantmod)
# 获取股票数据
getSymbols("AAPL")
stock <- AAPL
# 计算日收益率
returns <- dailyReturn(Cl(stock))
# 绘制核密度估计图
plot(density(returns), main = "AAPL Daily Returns Density Estimation")
```
这段代码使用quantmod包获取苹果公司(AAPL)的股票数据,并计算出每日的收益率。然后使用density()函数计算日收益率的核密度估计,并使用plot()函数绘制图表。你可以将代码中的AAPL改成你感兴趣的股票代码。
相关问题
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
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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