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コース説明
金融や経済の時系列データは、形式やサイズ、頻度がさまざまです。特に複数のソースから集めたデータを1つに統合する必要があるとき、Rに取り込む作業は大変で時間もかかります。このコースでは、ローカルファイルおよびインターネット上のソースからのデータのインポート方法を学びます。
前提条件
カリキュラム
コース概要
1
導入とデータのダウンロード
オンラインには豊富な金融・経済データがあります。getSymbols() と Quandl() を使って、さまざまなソースから簡単にデータへアクセスする方法を学びます。
2
データの抽出と変換
オンラインソースからのデータのインポート方法を学んだら、次は取り込んだデータから列を抽出する方法を見ていきます。単一オブジェクトからの列抽出を学んだあと、複数のインストゥルメントについて、インポート・変換・抽出の手順を探っていきます。
3
複数ソースのデータ管理
getSymbols() のデフォルト引数をカスタマイズすることで、ワークフローを簡潔かつ効率的にする方法を学びます。まずはデータソースごとのデフォルト設定、次にシンボルごとのデフォルト設定のしかたを見ていきます。さらに、扱いづらいインストゥルメントのシンボルへの対処方法も学びます。
4
異なる頻度のデータの整合
複数のデータソースからのデータをインポート・抽出・変換する方法を学びました。これらを1つのデータセットに結合するには、しばしばソースごとに異なるデータを操作する必要があります。まず、疎で不規則なデータを規則的な系列へ変換する方法を学びます。次に、高頻度の密なデータを低頻度へ集計する方法を復習します。最後に、日中足(イントラデイ)データで生じる課題への対処方法を学びます。
5
テキストデータのインポートとコーポレートアクション調整
金融データのインポートと操作の基本的なワークフローを学びました。ここでは、さまざまな形式のテキストファイルからデータをインポートする方法を見ていきます。続いて、データの異常を確認し、欠損値を扱う方法を学びます。最後に、株式の分割や配当などのコーポレートアクションに合わせて株価を調整する方法を学びます。
R
Rで学ぶ金融データのインポートと管理
コース修了

