Я хотел бы загрузить исторические цены акций (ежедневно) китайских компаний (которые перечислены на фондовом рынке США, например, NASDAQ) в R.
. Поэтому я нашел список компаний (наNASDAQ)
stockprice <- c("YI","VNET","QFIN","JOBS","ATV","AMCN","BABA","ACH","AMBO","ATAI","JG","BIDU","BZUN","BI","LI","BCAC","BCACR","BCACU","BCACW","BITA","BRQS","BEDU","CSIQ","CBAT","CYOU","CADC","CAAS","GLG","CBPO","CCCL","CCRC","DL","CEA","JRJC","CGA","HGSH","CIFS","CJJD","LFC","BORN","COE","SNP","CPHI","CREG","ZNH","SXTC","CNTF","CHA","CXDC","CCIH","CNET","CLPS","CMSS","CMSSR","CMSSU","CMSSW","CCM","CTRP","DQ","DTSS","DOGZ","LYL","DXF","EHIC","EVK","SFUN","FANH","FAMI","FORK","FTFT","FFHL","GDS","DNJR","GLAC","GLACR","GLACU","GLACW","GRNQ","GSUM","GSH","GURE","HLG","HEBT","HX","HPJ","HOLI","HMI","HNP","HTHT","IQ","ITP","JD","JKS","JMU","KNDI","KBSF","KGJI","LX","LLIT","LITB","LOAC","LOACR","LOACU","LOACW","LKCO","MDJH","MTC","MOMO","MOXC","NTP","NTES","EDU","NEWA","NIU","NOAH","SEED","OSN","PTR","FENG","PDD","PME","PT","PLAG","PHCF","QD","QTT","RCON","SOL","BIQI","RENN","RETO","REDU","SECO","SMI","AIHS","SGOC","TYHT","SINA","SHI","SVA","SOHU","SORL","SPI","SSLJ","TAL","TANH","TAOP","TEDU","PETZ","NCTY","TMSR","TC","TOUR","UTSI","UXIN","VIOT","VIPS","WB","WINS","XIN","XNET","YIN","YRD","YY","ZLAB","ZKIN","ZTO") %>%
tq_get(get = "stock.prices",
from = "2014-01-01",
to = "2018-12-31") %>%
group_by(symbol) %>%
tq_transmute(select = adjusted,
mutate_fun = periodReturn,
period = "daily",
col_rename = "stockprice")
Проблема № 1 Я бы хотел, чтобы таблица была упорядочена по дате, и каждая компания была в отдельном столбце (не в строке!).
Проблема № 2 Эти компании не былиперечислены за тот же период времени (некоторые из них короче 5 лет).Как я могу «очистить» таблицу и добавить «ноль» для пропущенных значений?
(возможно). Задача № 3 Цель состоит в том, чтобы получить возврат каждой акции, который должен быть 100 x (log (P_t)- log (P_t-1)) Следовательно, журнал цены сегодня минус журнал цены вчера, времена 100.
Понятия не имею, произошло ли это по " mutate_fun = periodReturn ".
Я пробовал и другие коды, но вышеприведенный оказался ближе к выводу ..