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今天，我們將使用折線圖，柱形圖和散點(diǎn)圖可視化資產(chǎn)回報(bào)。下次我們將通過(guò)添加回歸線和模擬結(jié)果來(lái)進(jìn)行更復(fù)雜的工作。將可視化宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如BLS就業(yè)報(bào)表和GDP數(shù)據(jù)。 對(duì)于我們的數(shù)據(jù)，我們將使用以下5個(gè)ETF的5年月度回報(bào)。

+ SPY (S&P500 fund)
+ EFA (a non-US equities fund)
+ IJS (a small-cap value fund)
+ EEM (an emerging-mkts fund)
+ AGG (a bond fund)

需要以下包

library(tidyverse)
library(timetk)
library(kableExtra)
library(highcharter)

完整的代碼在這里:

symbols <- 
  c("SPY","EFA", "IJS", "EEM","AGG")

prices <- 
  getSymbols(symbols, 
             src = 'yahoo', 
             from = "2013-01-01",
             to = "2017-12-31",
             auto.assign = TRUE, 
             warnings = FALSE) %>% 
  map(~Ad(get(.))) %>%
  reduce(merge) %>% 
  `colnames<-`(symbols)

prices_monthly <- 
  to.monthly(prices, 
             indexAt = "last", 
             OHLC = FALSE)

asset_returns_xts <- 
  na.omit(Return.calculate(prices_monthly, 
                           method = "log"))

asset_returns_xts <- asset_returns_xts * 100
  

asset_returns_long <-  
  prices %>% 
  to.monthly(indexAt = "last", 
             OHLC = FALSE) %>% 
  tk_tbl(preserve_index = TRUE, 
         rename_index = "date") %>%
  gather(asset, returns, -date) %>% 
  group_by(asset) %>%  
  mutate(returns = 
           (log(returns) - log(lag(returns))) *100
         ) %>% 
  na.omit()

我們將使用保存每月資產(chǎn)回報(bào)的兩個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象。第一個(gè)被稱為asset_returns_xts。看看前幾行。

每個(gè)ETF月度回報(bào)都有一列，但請(qǐng)注意日期在無(wú)名欄中。實(shí)際上，日期根本不在列中，它被認(rèn)為是該矩陣的基于時(shí)間的索引。 比較一下asset_returns_long。

該對(duì)象有一個(gè)名為的列date，一個(gè)名為asset的列和一個(gè)名為的列returns。它被認(rèn)為是一個(gè)長(zhǎng)數(shù)據(jù)對(duì)象，因?yàn)镋TF是按行堆疊的，而asset_returns_xts被認(rèn)為是一個(gè)寬數(shù)據(jù)對(duì)象，因?yàn)槊總€(gè)ETF都有自己的列并使對(duì)象更寬。asset_returns_long并asset_returns_xts保持完全相同的信息，但格式不同。我們將研究如何使用highcharter對(duì)兩者進(jìn)行可視化，因?yàn)樗鼈兌际墙鹑诮绲牧餍袛?shù)據(jù)格式。

讓我們從asset_returns_xtsHighcharts工具鏈的Highstock部分開(kāi)始并使用它。要從R調(diào)用此功能，我們首先提供，然后提供要繪制的數(shù)據(jù)。請(qǐng)注意，我們指定type =“line”，但這不是必需的，因?yàn)槟J(rèn)值是折線圖。 highchart(type = "stock")

highchart(type = "stock") %>% 
  hc_add_series(asset_returns_xts$SPY, type = "line")

看一下圖表，注意它底部有一個(gè)導(dǎo)航器，右上角有一個(gè)日期范圍選擇器。我們沒(méi)有必要對(duì)它們進(jìn)行編碼，默認(rèn)情況下創(chuàng)建它們是我們最終用戶的一個(gè)非常好的功能。highchart(type = "stock") 如果我們喜歡不同的顏色，我們可以改變它。color = "green"

highchart(type = "stock") %>% 
  hc_add_series(asset_returns_xts$SPY, 
                type = "line",
                color = "green")

如果我們想要柱形圖而不是折線圖怎么辦？除了我們指定之外，它是相同的代碼流。type = "column"

highchart(type = "stock") %>% 
  hc_add_series(asset_returns_xts$SPY, type = "column")

將鼠標(biāo)懸停在這兩個(gè)圖表上并注意工具提示如何自動(dòng)從x軸拉出日期。 對(duì)于散點(diǎn)圖，我們使用相同的代碼流，更改為，但我們也可以通過(guò)追加來(lái)添加EFA ETF的回報(bào)。我們可以為所有5個(gè)ETF做這個(gè)，逐行添加它們，將所有5個(gè)放在同一個(gè)散點(diǎn)圖上。type = "scatter"hc_add_series(asset_returns_xts$EFA)

highchart(type = "stock") %>% 
  hc_add_series(asset_returns_xts$SPY, type = "scatter") %>% 
  hc_add_series(asset_returns_xts$EFA, type = "scatter")

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