<![CDATA[
>**金融时间序列的绘图、quantmod软件包中的专用函数绘图、把常用技术指标、成交量等内容加入图形**
```r
#获取历史数据
2016-01-09 19:56:10>getSymbols("^GSPC",src="yahoo",from="2004-1-1",to="2014-1-1")
[1] "GSPC"
2016-01-09 19:56:10>tail(GSPC)
GSPC.Open GSPC.High GSPC.Low GSPC.Close GSPC.Volume GSPC.Adjusted
2013-12-23 1822.92 1829.75 1822.92 1827.99 2851540000 1827.99
2013-12-24 1828.02 1833.32 1828.02 1833.32 1307630000 1833.32
2013-12-26 1834.96 1842.84 1834.96 1842.02 1982270000 1842.02
2013-12-27 1842.97 1844.89 1839.81 1841.40 2052920000 1841.40
2013-12-30 1841.47 1842.47 1838.77 1841.07 2293860000 1841.07
2013-12-31 1842.61 1849.44 1842.41 1848.36 2312840000 1848.36
#获取收盘价的数据
2016-01-09 19:56:10>GSPCClose <- Cl(GSPC)
2016-01-09 19:56:10>tail(GSPCClose)
GSPC.Close
2013-12-23 1827.99
2013-12-24 1833.32
2013-12-26 1842.02
2013-12-27 1841.40
2013-12-30 1841.07
2013-12-31 1848.36
```
```r
# plot()是泛型函数能够根据输入自变量的类型不同调用不同模块绘制图形
# 只能对收盘价这样的单个数据点绘图
2016-01-09 19:56:10>windows()
2016-01-09 19:56:10>plot(GSPCClose)
```
```r
# chartSeries() 绘图
# 函数可以直接接受OHLCV时间序列作为输入
windows()
chartSeries(GSPC)
```
```r
# 只用收盘价数据也没问题
2016-01-09 19:56:10>windows()
2016-01-09 19:56:10>chartSeries(GSPCClose)
```
```r
# chartSeries()详细参数使用
2016-01-09 19:56:10>windows()
2016-01-09 19:56:10>chartSeries(GSPC,
name="标普500走势图",
type="candlesticks",
subset="2012/2013", # ISO8601风格的字符串用于表示时间范围
TA=NULL, # 默认使用"addVo()"将成交量显示在图形底部，设置为NULL增加显示范围
theme=chartTheme("white")) # 使用名为"white"的绘图主题
```
```r
2016-01-09 19:56:10># 获取white绘图主题的参数
2016-01-09 19:56:10>theme.white <- chartTheme("white")
2016-01-09 19:56:10># 查看绘图主题所有参数
2016-01-09 19:56:10>names(theme.white)
[1] "fg.col" "bg.col" "grid.col" "border" "minor.tick" "major.tick"
[7] "up.col" "dn.col" "dn.up.col" "up.up.col" "dn.dn.col" "up.dn.col"
[13] "up.border" "dn.border" "dn.up.border" "up.up.border" "dn.dn.border" "up.dn.border"
[19] "main.col" "sub.col" "area" "fill" "Expiry" "theme.name"
```
```r
#修改主题
2016-01-09 19:56:10>theme.white$up.col <- "red"
2016-01-09 19:56:10>theme.white$dn.col <- "white"
2016-01-09 19:56:10>theme.white$border <- "lightgray"
2016-01-09 19:56:10>windows()
2016-01-09 19:56:10>chartSeries(GSPC,
name="标普500走势图",
type="candlesticks",
subset="2013-6/", # 2013年6月到最后一个数据
TA=NULL,
theme=theme.white) # 使用参数经过修改的绘图主题
```
```r
# 使用文字描述的取子集功能
2016-01-09 19:56:10>windows()
2016-01-09 19:56:10>chartSeries(GSPC,
name="标普500走势图",
show.grid = T, # 无论是否使用此参数都看到
type="candlesticks",
subset="last 3 months", # 使用文字描述，最后3个月时间序列值
TA="addVo()", # 加入成交量数据
theme=theme.white)
```
```r
# reChart()的大多数参数和chartSeries()相似用于对最新绘制的图形做修改
2016-01-09 19:56:10>reChart(theme=chartTheme("black"),
subset="last 6 months")
```
```r
# 加入多个技术指标
2016-01-09 19:56:10>chartSeries(GSPC,
name="标普500走势图",
show.grid = T, # 无论是否使用此参数都看到
type="candlesticks",
subset="last 2 quarters", # 使用文字描述，最后2个季度的时间序列值
TA="addVo();addSMA(20);addBBands(20,3)", # 加入简单移动平均线和布林线指标，不是指标函数
theme=theme.white) # 使用参数经过修改的绘图主题
```
```r
# chartSeries()函数绘制出的图形通过zooom()函数做缩放操作
# n 每次调用函数时交互图形变化的倍数
# eps 点击鼠标几次图形发生改变
zooom(n=1,eps=2)
# 放大2012年的历史数据
zoomChart("2012")
# 放大2012年9月的历史数据，第三轮QE启动
zoomChart("2012-9")
# 直接使用addCCI()函数在当前图形上添加新技术指标
zoomChart("2012") #当前图形
addCCI(20)
```
```r
2016-01-09 19:56:10>windows()
2016-01-09 19:56:10>chartSeries(GSPC,
name="标普500走势图",
show.grid = T, # 无论是否使用此参数都看到
type="candlesticks",
subset="last 2 quarters", # 使用文字描述，最后2个季度的时间序列值
TA="addVo();addSMA(20);addBBands(20,3)", # 加入简单移动平均线和布林线指标，不是指标函数
theme=theme.white) # 使用参数经过修改的绘图主题
# 默认使用的是"pdf"参数，图形被保存在当前目录下
# 运行时经常出错
2016-01-09 19:56:10>saveChart(.type="jpeg",dev=dev.cur())
2016-01-09 19:56:10>dir()
[1] "test01.jpg" "标普500走势图.jpeg"
# 使用jpeg()和dev.off()函数配合保存绘制的图形到JPEG文件中
2016-01-09 19:56:10>jpeg("GSPC.jpeg")
2016-01-09 19:56:10>chartSeries(GSPC,
name="标普500走势图",
show.grid = T, # 无论是否使用此参数都看到
type="candlesticks",
subset="last 2 quarters", # 使用文字描述，最后2个季度的时间序列值
TA="addVo();addSMA(20);addBBands(20,3)", # 加入简单移动平均线和布林线指标，不是指标函数
theme=theme.white) # 使用参数经过修改的绘图主题
2016-01-09 19:56:10>dev.off()
windows
5
2016-01-09 19:56:10>dir()
[1] "GSPC.jpeg" "test01.jpg" "标普500走势图.jpeg"
```
]]>