Блог

Я пытаюсь получить цены на акции нескольких тикеров за длительный период, собирая их в dataframe.

Вот мой код

 library('quantmod')

symbol1 = c('SPY', # S$P500
            'IEF', # 10Y treasury bond
            'TLT', # 20Y treasury bond
            'AGG', # Core U.S Aggregate Bond
            'SHY', # Cash
            'GLD', # Gold 
            'IWN') # Russell 2000 value


price = function(symbols){
  loadSymbols(symbols, src = 'yahoo', from= '2000-11-01', periodicity = 'monthly')
  prices = list()
  for (i in 1:length(symbols)) {
    prices[[i]] = Ad(get(symbols[i])[,6])
  }
  prices = do.call(cbind, prices)
  colnames(prices) = gsub('\.[A-z]*', '',colnames(prices))
  prices = na.omit(prices)
  return(prices)
}
  
a = price(symbol1)
 

У меня две проблемы,

1. Сообщения об ошибках
2. Слишком много различий между месячными ценами

Как я могу решить эту проблему?

или есть какой-нибудь лучший и аккуратный код для получения ежемесячных данных временных рядов (скорректированная цена) нескольких тикеров?

Предупреждения о пропущенных значениях:

Если вы посмотрите на один из тикеров,

 loadSymbols('SPY', src = 'yahoo', from= '2000-11-01', periodicity = 'monthly')

> SPY[is.na(SPY$SPY.Open),]
           SPY.Open SPY.High SPY.Low SPY.Close SPY.Volume SPY.Adjusted
2021-02-01       NA       NA      NA        NA         NA           NA
 

Вы заметите, что API Yahoo вернул недостающее значение для месяца 2021-02-01. Это имеет смысл, поскольку вы запросили средние значения за месяц, которые вы не можете рассчитать за текущий месяц.

Вы бы хотели отфильтровать свои данные, чтобы исключить текущий месяц. Например, это выполняется без ошибок:

 loadSymbols(symbols, src = 'yahoo', from= '2000-11-01',to='2021-01-31', periodicity = 'monthly')
 

Что касается вашей второй проблемы, я не смог воспроизвести это:

 a = price(symbol1)
a %>% tail(10)

                SPY      IEF      TLT      AGG      SHY    GLD       IWN
2020-04-01 286.8316 120.6718 164.8157 115.0776 86.24834 158.80  90.90018
2020-05-01 300.4978 121.0832 161.9357 115.8682 86.21467 162.91  93.73619
2020-06-01 304.4870 121.1411 162.4827 116.6548 86.23647 167.37  95.97152
2020-07-01 323.8377 122.1878 169.7082 118.2020 86.32609 185.43  98.42319
2020-08-01 346.4406 121.0134 161.1535 117.2467 86.31715 184.83 103.70540
2020-09-01 332.1390 121.4210 162.3971 117.1425 86.31710 177.12  98.25503
2020-10-01 325.1540 119.7535 156.9142 116.4811 86.28612 176.20 102.47127
2020-11-01 360.5232 120.1606 159.5191 117.8953 86.30606 166.67 122.00240
2020-12-01 372.2931 119.7973 157.4051 117.8594 86.31503 178.36 131.08641
2021-01-01 370.0700 118.6400 152.0000 117.3100 86.40000 172.61 138.39999
 

Тем не менее, сравнение с этим графиком ясно показывает, что значения, которые вы указали для TLT до 2021-02-01, неверны.