R語言股市可視化相關(guān)矩陣：最小生成樹

2021-06-11 21:48 作者:拓端tecdat 0人讀過 | 我要投稿

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本文在股市可視化中可視化相關(guān)矩陣?：最小生成樹

在本文示例中，我將使用日數(shù)據(jù)和1分鐘數(shù)據(jù)來可視化股票數(shù)據(jù) 。

我發(fā)現(xiàn)以下概念定義非常有用：

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連通圖：在無向圖中，若任意兩個頂點vivi與vjvj都有路徑相通，則稱該無向圖為連通圖。
強連通圖：在有向圖中，若任意兩個頂點vivi與vjvj都有路徑相通，則稱該有向圖為強連通圖。
連通網(wǎng)：在連通圖中，若圖的邊具有一定的意義，每一條邊都對應(yīng)著一個數(shù)，稱為權(quán)；權(quán)代表著連接連個頂點的代價，稱這種連通圖叫做連通網(wǎng)。
生成樹：一個連通圖的生成樹是指一個連通子圖，它含有圖中全部n個頂點，但只有足以構(gòu)成一棵樹的n-1條邊。一顆有n個頂點的生成樹有且僅有n-1條邊，如果生成樹中再添加一條邊，則必定成環(huán)。
最小生成樹：在連通網(wǎng)的所有生成樹中，所有邊的代價和最小的生成樹，稱為最小生成樹。?

#*****************************************************************
# 加載歷史數(shù)據(jù)
#*****************************************************************
getSymbols(tickers, src = 'yahoo', from = '1970-01-01', env = data, auto.assign =
for(i in ls(data)) data[[i]] = adjustOHLC(data[[i]
# 刪除歷史數(shù)據(jù)很少的樣本
remove.min.history(data)
# 顯示已刪除的
print(setdiff(tickers,names(data$prices)))

?

#*****************************************************************
# 可視化關(guān)聯(lián)矩陣
#*****************************************************************
prices = data$prices
ret = diff(log(prices))
ret = last(ret, 252)

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plt(ret, 0.5)

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接下來，讓我們獲取1分鐘的收盤價數(shù)據(jù)，并基于最近5天可視化相關(guān)性：

#*****************************************************************
# 加載歷史數(shù)據(jù)
#*****************************************************************
if(!file.exists(filename)) {
data1[[ticker]] = getSymbol.intraday.google(ticker,
#*****************************************************************
# 可視化關(guān)聯(lián)矩陣
#*****************************************************************
print(join(c(
,format(range(index(ret)), '%d-%b-%Y %H-%M')), ' '))

?

plot.cor(ret, 0.5)

?

輔助函數(shù)：

#*****************************************************************
#函數(shù)創(chuàng)建相關(guān)矩陣
#*****************************************************************
clncor = function(ret, threshold = 0.5) {
cor(coredata(ret), use='complete.obs',method='pearson')
cor_mat[ abs(cor_mat) < threshold] = 0
#*****************************************************************
# 繪制最小生成樹
#*****************************************************************
plco = function(ho = 0.5) {
cor_mat = clean.cor(ret, threshold

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