library(quantmod)
data_origin=read.csv("data.csv",header = F)
data<-data.frame(Open=data_origin[,2],High=data_origin[,3],Low=data_origin[,4],Close=data_origin[,5],Volume=data_origin[,7],Adjusted=data_origin[,6])
rownames(data)<-as.Date(as.character(data_origin$V1),"%Y%m%d")
chartSeries(data)
技术指标虽然没什么预测的能力，但技术指标可以告诉我们已经发生的事情，所以有时候需要绘制蜡烛图，可能还需要添加一些自定义的指标。R语言中的quantmod包是一个非常强悍的金融计算包，它可以帮助股票分析人员进行定量化交易的研发、测试和部署。有兴趣的同学可以参见它的官方网站，不过作者似乎很长时间没有更新了。另外，邓一硕在其博客中也对quantmod包作了很完整的总结，除了关键的交易系统建模部分。#首先加载必要的扩展包library(quantmod)library(e1071)#读取2010年到2012年间的上证指数getSymbols('^SSEC',skew.ind <-function(quotes,n.days=20){diff<- Cl(quotes)-Op(quotes)r <-matrix(NA,ncol=n.days,
