Introduction à l'analyse comparative
Créer le jeu de données
Nous utiliserons Quandl, un référentiel en ligne pour les statistiques financières, macroéconomie et forex central. Quandl possède une vaste collection de données gratuites et ouvertes collectées auprès de diverses institutions: banques centrales, Gouvernements, institutions multinationales et plus. Vous pouvez l'utiliser sans paiement et avec peu de restrictions.
Des données gratuites et premium sont disponibles. Les utilisateurs gratuits authentifiés ont une limite de 300 appelle par 10 secondes, 2,000 appelle par 10 minutes et une limite de 50,000 appels par jour. Les abonnés aux données premium ont une limite de 5,000 appelle par 10 minutes et une limite de 720,000 appels par jour.
Nous utiliserons ce référentiel en ligne pour obtenir nos données à l'aide du package « Quandl » directement depuis la console R. Le package Quandl interagit directement avec l'API Quandl pour fournir des données dans divers formats utilisables dans R, télécharger un fichier zip avec toutes les données d'un base de donnéesUne base de données est un ensemble organisé d’informations qui vous permet de stocker, Gérez et récupérez efficacement les données. Utilisé dans diverses applications, Des systèmes d’entreprise aux plateformes en ligne, Les bases de données peuvent être relationnelles ou non relationnelles. Une bonne conception est essentielle pour optimiser les performances et garantir l’intégrité de l’information, facilitant ainsi la prise de décision éclairée dans différents contextes.... Quandl et la capacité d'effectuer des recherches.
Pour plus d'informations sur le package Quandl, les visites sont page.
Pour commencer avec Quandl, créer un compte et obtenir la clé API quandl. Cliquez s'il vous plait ici créer un compte. Ensuite, cliquez sur le bouton Démarrer sessionLa "Session" C’est un concept clé dans le domaine de la psychologie et de la thérapie. Fait référence à une rencontre programmée entre un thérapeute et un client, où les pensées sont explorées, Émotions et comportements. La durée et la fréquence de ces séances peuvent varier, et son objectif principal est de faciliter la croissance personnelle et la résolution de problèmes. L’efficacité des séances dépend de la relation entre le thérapeute et le thérapeute.. qui se trouve dans le coin supérieur droit de l'écran. Une fois l'inscription terminée, cliquez sur ici pour obtenir la clé API.
Dans notre analyse, nous avons sélectionné les banques suivantes
- ICICI
- ÊTRE À
- CANARA
- AXE
- ou
- PNB
Nous avons sélectionné ces banques car elles se situent dans la fourchette de prix de 200 une 500 roupies. Nous utiliserons les codes suivants pour saisir les données dans la console R.
Quandl(Code="NSE/—",effondrement = "—",date_début="—-",tapez="...")
Les paramètresLes "paramètres" sont des variables ou des critères qui sont utilisés pour définir, mesurer ou évaluer un phénomène ou un système. Dans divers domaines tels que les statistiques, Informatique et recherche scientifique, Les paramètres sont essentiels à l’établissement de normes et de standards qui guident l’analyse et l’interprétation des données. Leur sélection et leur manipulation correctes sont cruciales pour obtenir des résultats précis et pertinents dans toute étude ou projet.... ce que nous utilisons est le suivant:
- Code Code de jeu de données dans Quandl spécifié sous forme de chaîne ou de tableau de chaînes.
- effondrer Data.Par exemple, fréquence d'effondrement; « du quotidien », « mensuel », « hebdomadaire », « annuel ».
- date de début Date de début souhaitée
- écrit Renvoie le type de données spécifié en tant que chaîne. Peut être ‘cru’, ‘ts’, ‘zoo’, ‘xts’ O ‘timeSeries’
Maintenant, nous allons télécharger les données, nous allons ajouter une colonne « Stocker » pour l'identifiant de stock, et plus tard, nous collerons le nom de stock respectif dans l'ensemble de données téléchargé. Ensuite, nous allons consolider toutes les données de stock dans un cadre de données maître pour analyse.
Quandl.api_key("<Your-API-Key>")
ICICI = Quandl("NSE/ICICIBANK",collapse="daily",start_date="2016-09-01",type="raw")
PNB= Quandl("NSE/PNB",collapse="daily",start_date="2016-09-01",type="raw")
Axis=Quandl("NSE/AXISBANK",collapse="daily",start_date="2016-09-01",type="raw")
Canara=Quandl("NSE/CANBK",collapse="daily",start_date="2016-09-01",type="raw")
BOB=Quandl("NSE/BANKBARODA",collapse="daily",start_date="2016-09-01",type="raw")
SBI=Quandl("NSE/SBIN",collapse="daily",start_date="2016-09-01",type="raw")
ICICI<-cbind(ICICI,Stock="")
PNB<-cbind(PNB,Stock="")
Axis<-cbind(Axis,Stock="")
SBI<-cbind(SBI,Stock="")
Canara<-cbind(Canara,Stock="")
BOB<-cbind(BOB,Stock="")
ICICI$Stock<-paste(ICICI$Stock,"ICICI",sep="")
PNB$Stock<-paste(PNB$Stock,"PNB",sep="")
Axis$Stock<-paste(Axis$Stock,"Axis",sep="")
SBI$Stock<-paste(SBI$Stock,"SBI",sep="")
Canara$Stock<-paste(Canara$Stock,"Canara",sep="")
BOB$Stock<-paste(BOB$Stock,"BOB",sep="")
Master_Data<-rbind(ICICI,PNB,Axis,SBI,Canara,BOB)
Affichage des prix mensuels
Regardons le modèle de prix mensuel et quotidien des actions en utilisant le package ggplot. Pour ca, nous devrons regrouper le cadre de données maître en fonction du stock.
Nous avons fortement manipulé la section du thème ggplot pour obtenir l'intrigue souhaitée. Plus d'informations sur l'intrigue sont fournies. ici.
