[转]构建基于R的交易系统(1)quantmod
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[转]构建基于R的交易系统(4)blotter及相关工具
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[转]构建基于R的交易系统(5)quantstrat包（中）
R编程语言在数字分析与机器学习领域已经成为一款重要的工具。随着机器逐步成为愈发核心的数据生成器，该语言的人气也必然会一路攀升。不过R语言当然也拥有着自己的优势与缺点，开发人员只有加以了解后才能充分发挥它的强大能力。
R语言随时间推移正呈现出愈发迅猛的发展态势，并成为能够将不同数据集、工具乃至软件包结合在一起的胶水型语言，R语言是创建可重复性及高质量分析的最佳途径。它拥有数据处理所必需的一切灵活性及强大要素
R语言拥有强大的软件包生态系统与图表优势，R语言的优势主要体现在其软件包生态系统上。庞大的软件包生态系统无疑是R语言最为突出的优势之一，其中内置有大量专门面向统计人员的实用功能，R语言具备可扩展能力且拥有丰富的功能选项，帮助开发人员构建自己的工具及方法，从而顺利实现数据分析，人们能够在无需申请权限的前提下对其进行扩展。，它最大的优势就是以自由软件的姿态出现。其源代码以及所有一切都可供，R语言在图形及图表方面的一切能够都是“无与伦比”的。
R的短板在于安全性与内存管理。说了这么多优势，R语言当然也存在着一定不足。内存管理、速度与效率可能是R语言面临的几大最为严峻的挑战，在这方面，人们仍然需要努力推动，而且也确实正在推动其进展与完善。R语言在设计思路上太太古老。这种语言的设计局限有时候会令大规模数据集处理工作遇到难题，此外，R语言无法被嵌入到网络浏览器当中，我们不能利用它开发Web类或者互联网类应用程序。再有，我们基本上没办法利用R语言当作后端服务器执行计算任务，因为它在网络层面缺乏安全性保障，长久以来，R语言当中始终缺少充足的交互元素。
R语言并不单纯面向高端程序员，我甚至并不认为R语言只适用于程序员。它非常适合那些面向数据并试图解决相关问题的用户，无论他们的实际编程能力如何
R语言和Hadoop让我们体会到了，两种技术在各自领域的强大。很多开发人员在计算机的角度，都会提出下面2个问题。问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？\x0d\x0a问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？下面我尝试着做一个解答：问题1: Hadoop的家族如此之强大，为什么还要结合R语言？\x0d\x0a\x0d\x0aa. Hadoop家族的强大之处，在于对大数据的处理，让原来的不可能（TB,PB数据量计算），成为了可能。\x0d\x0ab. R语言的强大之处，在于统计分析，在没有Hadoop之前，我们对于大数据的处理，要取样本，假设检验，做回归，长久以来R语言都是统计学家专属的工具。\x0d\x0ac. 从a和b两点，我们可以看出，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。 两种技术放在一起，刚好是最长补短！\x0d\x0ad. 模拟场景：对1PB的新闻网站访问日志做分析，预测未来流量变化\x0d\x0ad1:用R语言，通过分析少量数据，对业务目标建回归建模，并定义指标d2:用Hadoop从海量日志数据中，提取指标数据d3:用R语言模型，对指标数据进行测试和调优d4:用Hadoop分步式算法，重写R语言的模型，部署上线这个场景中，R和Hadoop分别都起着非常重要的作用。以计算机开发人员的思路，所有有事情都用Hadoop去做，没有数据建模和证明，”预测的结果”一定是有问题的。以统计人员的思路，所有的事情都用R去做，以抽样方式，得到的“预测的结果”也一定是有问题的。所以让二者结合，是产界业的必然的导向，也是产界业和学术界的交集，同时也为交叉学科的人才提供了无限广阔的想象空间。问题2: Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，和R语言的区别是什么？\x0d\x0a\x0d\x0aa. Mahout是基于Hadoop的数据挖掘和机器学习的算法框架，Mahout的重点同样是解决大数据的计算的问题。\x0d\x0ab. Mahout目前已支持的算法包括，协同过滤，推荐算法，聚类算法，分类算法，LDA, 朴素bayes，随机森林。上面的算法中，大部分都是距离的算法，可以通过矩阵分解后，充分利用MapReduce的并行计算框架，高效地完成计算任务。\x0d\x0ac. Mahout的空白点，还有很多的数据挖掘算法，很难实现MapReduce并行化。Mahout的现有模型，都是通用模型，直接用到的项目中，计算结果只会比随机结果好一点点。Mahout二次开发，要求有深厚的JAVA和Hadoop的技术基础，最好兼有 “线性代数”，“概率统计”，“算法导论” 等的基础知识。所以想玩转Mahout真的不是一件容易的事情。\x0d\x0ad. R语言同样提供了Mahout支持的约大多数算法(除专有算法)，并且还支持大量的Mahout不支持的算法，算法的增长速度比mahout快N倍。并且开发简单，参数配置灵活，对小型数据集运算速度非常快。\x0d\x0a虽然，Mahout同样可以做数据挖掘和机器学习，但是和R语言的擅长领域并不重合。集百家之长，在适合的领域选择合适的技术，才能真正地“保质保量”做软件。\x0d\x0a\x0d\x0a如何让Hadoop结合R语言？\x0d\x0a\x0d\x0a从上一节我们看到，Hadoop和R语言是可以互补的，但所介绍的场景都是Hadoop和R语言的分别处理各自的数据。一旦市场有需求，自然会有商家填补这个空白。\x0d\x0a\x0d\x0a1）. RHadoop\x0d\x0a\x0d\x0aRHadoop是一款Hadoop和R语言的结合的产品，由RevolutionAnalytics公司开发，并将代码开源到github社区上面。RHadoop包含三个R包 (rmr，rhdfs，rhbase)，分别是对应Hadoop系统架构中的，MapReduce, HDFS, HBase 三个部分。\x0d\x0a\x0d\x0a2）. RHiveRHive是一款通过R语言直接访问Hive的工具包，是由NexR一个韩国公司研发的。\x0d\x0a\x0d\x0a3）. 重写Mahout用R语言重写Mahout的实现也是一种结合的思路，我也做过相关的尝试。\x0d\x0a\x0d\x0a4）.Hadoop调用R\x0d\x0a\x0d\x0a上面说的都是R如何调用Hadoop，当然我们也可以反相操作，打通JAVA和R的连接通道，让Hadoop调用R的函数。但是，这部分还没有商家做出成形的产品。\x0d\x0a\x0d\x0a5. R和Hadoop在实际中的案例\x0d\x0a\x0d\x0aR和Hadoop的结合，技术门槛还是有点高的。对于一个人来说，不仅要掌握Linux, Java, Hadoop, R的技术，还要具备 软件开发，算法，概率统计，线性代数，数据可视化，行业背景 的一些基本素质。在公司部署这套环境，同样需要多个部门，多种人才的的配合。Hadoop运维，Hadoop算法研发，R语言建模，R语言MapReduce化，软件开发，测试等等。所以，这样的案例并不太多。
