关于数据挖掘:R语言股市可视化相关矩阵最小生成树附代码数据

最近咱们被客户要求撰写对于最小生成树的钻研报告，包含一些图形和统计输入。

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，我将应用日数据和 1 分钟数据来可视化股票数据。

我发现以下概念定义十分有用：

连通图：在无向图中，若任意两个顶点 vivi 与 vjvj 都有门路相通，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 都有门路相通，则称该有向图为强连通图。
连通网：在连通图中，若图的边具备肯定的意义，每一条边都对应着一个数，称为权；权代表着连贯连个顶点的代价，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，它含有图中全副 n 个顶点，但只有足以形成一棵树的 n - 1 条边。一颗有 n 个顶点的生成树有且仅有 n - 1 条边，如果生成树中再增加一条边，则必然成环。
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。

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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，让咱们获取 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,






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# 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)

辅助函数：

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#函数创立相关矩阵
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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



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# 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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获取全文残缺代码数据资料。

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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原文链接：http://tecdat.cn/?p=17835