上证代码是 ss，深证代码是 sz，港股代码是 hk
比如茅台：6000519.ss，万科 000002.sz，长江实业 0001.hk
在R的控制台里使用如下命令：
>library(quantmod)
>setSymbolLookup(WK=list(name='000002.sz',src='yahoo'))
>getSymbols("WK")
[1] "WK"
Prism和R语言作图区别是：对R做平稳性检验，结果显示，在5%的显著性水平下接受拒绝原假设，表明不存在 在建立计量经济模型时，总要选择统计性质优良的模型
对上证指数收益率序列AR（3）模型进行条件异方差的ARCHLM检验（滞后8阶），结果给出
AR模型的参数估计 GARCH模型可以消除金融时间序列的ARCH效应，模拟和预测其波动性。
这上网搜应该搜的到吧，比如这篇文章"股票价格行为关于几何布朗运动的模拟--基于中国上证综指的实证研究
",照着几何布朗运动的公式直接写代码应该就行了吧，代码逻辑都很清晰。
下面是照着这片文章模拟一次的代码，模拟多次的话，外面再套个循环应该就行了。然后再根据均方误差(一般用这个做准则的多)来挑最好的。
话说你的数据最好别是分钟或者3s切片数据，不然R这速度和内存够呛。
N <- 2000 #模拟的样本数
S0 <- 2000 #初始值
mu <- 0.051686/100
sigma <- 1.2077/100
St <- rep(0,N)
epsion <- rnorm(N,0,1) #正态分布随机数
for(i in 1:N) {
if(i == 1) {
delta_St <- mu * S0 + sigma * S0 * epsion[i]
St[i] <- S0 + delta_St
}else {
delta_St <- mu * St[i-1] + sigma * St[i-1] * epsion[i]
St[i] <- St[i-1] + delta_St
}
}
Final_St <- c(S0,St) #最终结果
plot(Final_St,type = "l")
