R语言股市可视化相关矩阵:最小生成树|附代码数据

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最近我们被客户要求撰写关于最小生成树的研究报告,包括一些图形和统计输出。

本文在股市可视化中可视化相关矩阵 :最小生成树

在本文示例中,我将使用日数据和1分钟数据来可视化股票数据 。

我发现以下概念定义非常有用:

 

  • 连通图:在无向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该无向图为连通图。
  • 强连通图:在有向图中,若任意两个顶点vivi与vjvj都有路径相通,则称该有向图为强连通图。
  • 连通网:在连通图中,若图的边具有一定的意义,每一条边都对应着一个数,称为权;权代表着连接连个顶点的代价,称这种连通图叫做连通网。
  • 生成树:一个连通图的生成树是指一个连通子图,它含有图中全部n个顶点,但只有足以构成一棵树的n-1条边。一颗有n个顶点的生成树有且仅有n-1条边,如果生成树中再添加一条边,则必定成环。
  • 最小生成树:在连通网的所有生成树中,所有边的代价和最小的生成树,称为最小生成树。 
    R语言股市可视化相关矩阵:最小生成树|附代码数据_第1张图片
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# 加载历史数据
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getSymbols(tickers, src = 'yahoo', from = '1970-01-01', env = data, auto.assign = 

for(i in ls(data)) data[[i]] = adjustOHLC(data[[i]


# 删除历史数据很少的样本
remove.min.history(data)

# 显示已删除的
print(setdiff(tickers,names(data$prices)))

 

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# 可视化关联矩阵
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prices = data$prices

ret = diff(log(prices))
    ret = last(ret, 252)

 

plt(ret, 0.5)

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接下来,让我们获取1分钟的收盘价数据,并基于最近5天可视化相关性:

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# 加载历史数据
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if(!file.exists(filename)) {


        data1[[ticker]] = getSymbol.intraday.google(ticker,






#*****************************************************************
# 可视化关联矩阵
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print(join(c(


,format(range(index(ret)), '%d-%b-%Y %H-%M')), ' '))

 

plot.cor(ret, 0.5)

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辅助函数:

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#函数创建相关矩阵
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clncor = function(ret, threshold = 0.5) {
  cor(coredata(ret), use='complete.obs',method='pearson')
    
    cor_mat[ abs(cor_mat) < threshold] = 0



#*****************************************************************
# 绘制最小生成树
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plco = function(ho = 0.5) {
    cor_mat = clean.cor(ret, threshold

 


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本文选自《R语言股市可视化相关矩阵:最小生成树》。

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