我是一个完全的初学者。这是一项任务,目标是创建一个For循环,从2012年到今天为这些股票提供每日股票回报。
我可以通过简单地提取这些年来单独获得每年的回报,但我不确定如何创建For循环。我尝试创建一个,但只能通过重复每年的代码来使其工作。
下面的代码是我开始用这些年来开始的,但之后我会在每年之后再重复一遍。我的过程似乎完全冗余且效率低下。
library(quantmod)
setwd("C:/TEMP")
MSFT1 <- getSymbols( "MSFT", auto.assign = FALSE )
MFSFT2012 <- MSFT1$MSFT.Close['2012']
MFSFT2012
GOOG1 <- getSymbols( "GOOG", auto.assign = FALSE )
GOOG2012 <- GOOG1$GOOG.Close['2012']
GOOG2012
AAPL1 <- getSymbols( "AAPL", auto.assign = FALSE )
AAPL2012 <- AAPL1$AAPL.Close['2012']
AAPL2012
FB1 <- getSymbols( "FB", auto.assign = FALSE )
FB2012 <- FB1$FB.Close['2012']
FB2012
XSTEEL1 <- getSymbols( "X", auto.assign = FALSE )
XSTEEL12012 <- XSTEEL1$X.Close['2012']
XSTEEL12012
SBUX1 <- getSymbols( "SBUX", auto.assign = FALSE )
SBUX12012 <- SBUX1$SBUX.Close['2012']
SBUX12012
TGT1 <- getSymbols( "TGT", auto.assign = FALSE )
TGT12012 <- TGT1$TGT.Close['2012']
TGT12012
DNKN1 <- getSymbols( "DNKN", auto.assign = FALSE )
DNKN12012 <- DNKN1$DNKN.Close['2012']
DNKN12012
答案 0 :(得分:2)
我可以提出这个解决方案,但在这里你并不需要一个for循环。
我以 Microsoft
为例#zoo and xts are need to allows quantmod library to work (I got an error message from R...
library(zoo)
library(xts)
library(quantmod)
MFSFT <- NULL
for(i in 2012:2017){
MSFT1 <- getSymbols( "MSFT", auto.assign = FALSE )
MFSFT2012 <- MSFT1$MSFT.Close[as.character(i),]
MFSFT <- rbind(MFSFT, MFSFT2012)
}
您的结果将如下所示
head(MFSFT)
MSFT.Close
2012-01-03 26.77
2012-01-04 27.40
2012-01-05 27.68
2012-01-06 28.11
2012-01-09 27.74
2012-01-10 27.84
但是如果你想要一个for循环直接进入几行中的所有股票,你可以这样做
Stocks <- c("MSFT", "GOOG", "AAPL", "FB", "X", "SBUX", "TGT", "DNKN")
Daily_Stock <- NULL
for(i in Stocks){
df1 <- getSymbols(i, auto.assign = FALSE)
Close <- df1[as.character(2012:2017),4]
Daily_Stock <- cbind(Daily_Stock, Close)
}
你会得到类似的东西
head(Daily_Stock)
MSFT.Close GOOG.Close AAPL.Close FB.Close X.Close SBUX.Close TGT.Close DNKN.Close
2012-01-03 26.77 331.4626 58.74714 NA 28.17 22.645 51.12 24.74
2012-01-04 27.40 332.8922 59.06286 NA 28.44 23.085 50.00 24.73
2012-01-05 27.68 328.2745 59.71857 NA 27.79 23.180 48.51 25.17
2012-01-06 28.11 323.7963 60.34286 NA 27.30 23.360 48.95 25.47
2012-01-09 27.74 310.0678 60.24714 NA 26.78 23.295 48.57 25.21
2012-01-10 27.84 310.4065 60.46286 NA 27.29 23.410 48.79 25.42