第4章　建模分析股票市场数据（R）

本章中将涉及以下几点。

  • 获取股票市场数据
  • 描述数据
  • 清洗和研究数据
  • 形成相对估值法
  • 分析历史价格筛选股票

本章将引导你参与一个财务分析项目，通过分析股票市场数据，判断股市是被高估还是被低估，从而识别出有效投资的目标股票列表，并对目标股票的历史价格进行可视化分析。

我们必须指出，本章的目标不是让你成为股市分析方面的专家，或者帮你致富。华尔街量化投资分析师研究的模型，明显比我们在这里接触到的更为复杂。很多书整本都在讲解股市模型和金融工程，而我们只有一个章节来阐述这个问题。因此，受时间和格式所限，本章主要目标如下。

  • 对我们将要分析的数据有一个基本了解
  • 找到有效地对这些数据进行分析和建模的方法
  • 如何利用数据科学工具和方法对这些数据进行分析

本章用到的当前数据来源于finviz.com网站，而股票历史价格数据则通过Yahoo财经日报获得。

和前几章类似，本项目也采用R统计语言作为最重要的分析工具。可能你已经注意到，R有很多功能强大的程序包帮助我们完成分析任务；本章将用到其中的部分程序包。此外，本章中依然遵循数据科学项目实现流程，但会因为处理不同的数据类型和任务类型而适当修改流程。

为了完成本章的数据科学项目，你需要一个可以访问互联网的计算机，并且这台计算机上已经安装了R语言和以下包。

install.packages("XML") install.packages("ggplot2") install.packages("plyr") install.packages("reshape2") install.packages("zoo") library(XML) library(ggplot2) library(plyr) library(reshape2) ...

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