Петля SP100 с использованием Alphavantage в R - PullRequest
Новая
       10

Петля SP100 с использованием Alphavantage в R

0 голосов
/ 30 января 2019

Я собираюсь написать диссертацию по экономике.Для этого мне нужен набор данных, содержащий ежедневные цены акций всех компаний в S & P100.Я сделал это, написав каждую компанию на отдельной строке и используя alphavantage.

Может кто-нибудь помочь мне написать приведенный ниже код, используя вместо этого цикл? 

library(alphavantager)

av_api_key("KEY")

args(av_get)

AAPL <- av_get(av_fun="TIME_SERIES_DAILY", symbol="AAPL", outputsize = "full")
ABBV <- av_get(av_fun="TIME_SERIES_DAILY", symbol="ABBV", outputsize = "full")
ABT  <- av_get(av_fun="TIME_SERIES_DAILY", symbol="ABT", outputsize = "full")
ACN <- av_get(av_fun="TIME_SERIES_DAILY", symbol="ACN", outputsize = "full")
AGN <- av_get(av_fun="TIME_SERIES_DAILY", symbol="AGN", outputsize = "full")
Sys.sleep(20)
AIG <- av_get(av_fun="TIME_SERIES_DAILY", symbol="AIG", outputsize = "full")
ALL <- av_get(av_fun="TIME_SERIES_DAILY", symbol="ALL", outputsize = "full")

1 Ответ

0 голосов
/ 30 января 2019

Вы можете использовать lapply, чтобы получить все за один раз и в 1 гигантском списке.Ниже я привел пример с 2 акциями о том, как это работает.В случае проблем со временем вы можете включить сон в функцию lapply.Если впоследствии вам нужно все в одном гигантском data.frame, вы можете использовать bind_rows из dplyr, чтобы объединить все data.frames в списке в 1 гигантский data.frame для дальнейшего data.manipulation.

library(alphavantager)

av_api_key("KEY")

symbols <- c("AAPL", "ABBV")

my_list_of_stocks <- lapply(symbols, function(x) av_get(symbol = x, av_fun = "TIME_SERIES_DAILY", outputsize = "full"))
names(my_list_of_stocks) <- symbols

str(my_list_of_stocks)

List of 2
 $ AAPL:Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':   5302 obs. of  6 variables:
  ..$ timestamp: Date[1:5302], format: "1998-01-02" "1998-01-05" "1998-01-06" "1998-01-07" ...
  ..$ open     : num [1:5302] 13.6 16.5 15.9 18.8 17.4 ...
  ..$ high     : num [1:5302] 16.2 16.6 20 19 18.6 ...
  ..$ low      : num [1:5302] 13.5 15.2 14.8 17.3 16.9 ...
  ..$ close    : num [1:5302] 16.2 15.9 18.9 17.5 18.2 ...
  ..$ volume   : num [1:5302] 6411700 5820300 16182800 9300200 6910900 ...
  ..- attr(*, "spec")=
  .. .. cols(
  .. ..   timestamp = col_date(format = ""),
  .. ..   open = col_double(),
  .. ..   high = col_double(),
  .. ..   low = col_double(),
  .. ..   close = col_double(),
  .. ..   volume = col_double()
  .. .. )
 $ ABBV:Classes ‘tbl_df’, ‘tbl’ and 'data.frame':   1529 obs. of  6 variables:
  ..$ timestamp: Date[1:1529], format: "2013-01-02" "2013-01-03" "2013-01-04" "2013-01-07" ...

Объедините все в больших данных. Рамка. 

# merge everything in one giant data.frame
library(dplyr)
my_data <- bind_rows(my_list_of_stocks, .id = "symbol")

# A tibble: 6,831 x 7
   symbol timestamp   open  high   low close   volume
   <chr>  <date>     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>
 1 AAPL   1998-01-02  13.6  16.2  13.5  16.2  6411700
 2 AAPL   1998-01-05  16.5  16.6  15.2  15.9  5820300
 3 AAPL   1998-01-06  15.9  20    14.8  18.9 16182800
 4 AAPL   1998-01-07  18.8  19    17.3  17.5  9300200
 5 AAPL   1998-01-08  17.4  18.6  16.9  18.2  6910900
 6 AAPL   1998-01-09  18.1  19.4  17.5  18.2  7915600
 7 AAPL   1998-01-12  17.4  18.6  17.1  18.2  4610700
 8 AAPL   1998-01-13  18.6  19.6  18.5  19.5  5686200
 9 AAPL   1998-01-14  19.9  19.9  19.2  19.8  5261300
10 AAPL   1998-01-15  19.2  19.8  18.6  19.2  4993500
# ... with 6,821 more rows
...