R obtenha dados de forex

Dados Forex.
Dados Forex.
Mas é limitado a apenas 500 linhas de dados, então eu tenho que dar prazos.
(de = "quot ;, to =" quot; ") e isso torna-se muito tedioso quando eu tenho que obter dados.
por cerca de 40 moedas nos últimos 10 anos (e eu tenho que atualizar isso.
processo todos os dias. muito irritante).
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Re: Dados de Forex.
EURGBP & lt; - xts (get (getFX ('EUR / GBP', de = Sys. Date () - 499, to = Sys. Date ())));
para (iDate in seq (500, 2000, por = 500))
EURGBP & lt; - rbind. xts (EURGBP, get (getFX ('EUR / GBP', de = Sys. Date () - iDate - 499, to = Sys. Date () - iDate)))
Gesendet: Freitag, den 2. Juli 2018, 7:43:53 Uhr.
Betreff: [R-SIG-Finance] Dados Forex.
Mas é limitado a apenas 500 linhas de dados, então eu tenho que dar prazos.
(de = "quot ;, to =" quot; ") e isso torna-se muito tedioso quando eu tenho que obter dados.
por cerca de 40 moedas nos últimos 10 anos (e eu tenho que atualizar isso.
processo todos os dias. muito irritante).
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R obtenha dados de divisas
Obter através da App Store Leia esta publicação em nosso aplicativo!
Como obter taxas de câmbio em R.
Existem pacotes / funções R para obter taxas de câmbio em tempo real, p. do Google Finance? Preferiria evitar o RCurl ou outros analisadores se algo já estiver lá.
Especificamente, vetores dados de símbolos de moeda "de" e "para", eu gostaria de conhecer as taxas. Algo como:
Você pode usar o quantmod para obter as citações do yahoo. (Não tenho certeza de quão atrasadas as citações de Yahoo do Yahoo são ou com que frequência elas estão atualizadas.)
Ou TFX para cotações timestamped em tempo real, em milissegundos se você se inscrever para uma conta gratuita. (note-se que você deve usar a convenção do mercado, ou seja, USD / JPY em vez de JPY / USD)
Ou se você possui uma conta Interactive Brokers, você pode usar o pacote IBrokers, ou o meu pacote TwoInstrument (que é basicamente apenas wrappers para funções do IBrokers)
Parece que TFX e quantmod têm funções para isso (graças a @RStudent e @KFB para as dicas). Eu preferia o quantmod, uma vez que não exigia a configuração de uma conta, mas AFAICT não existe uma função de instantâneo instantâneo vectorizada como o que estou procurando. Esta função GetExchangeRates faz isso:

Michael Grogan.
A biblioteca quantmod em R permite a transmissão de dados financeiros. Isso é bastante útil quando se trata de analisar mercados financeiros e formular estratégias de negociação quantitativas com base em tais dados. Deixe-nos dar uma olhada em como o quantmod pode ser usado para analisar dados para ações e forex.
Neste exemplo particular, usamos dados baixados no estoque ConocoPhillips (COP) como uma ilustração.
Disclaimer: Os exemplos abaixo são puramente para ilustrar o uso da biblioteca quantmod em R e vários meios em tais mesmos podem ser utilizados. Nada de apresentado aqui deve ser considerado como um conselho de investimento. O leitor sozinho assume toda a responsabilidade pelas conseqüências de qualquer ação financeira tomada usando a informação acima.
Para fazer isso, baixamos nossos dados, geramos um gráfico e definimos nossos dados usando os procedimentos abaixo:
2. Então geramos um gráfico usando o comando chartSeries e adicionamos os indicadores especificados:
3. Nomeamos nossa variável de estoque configurando-a igual ao retorno diário para COP; Definir a nossa variável desta forma é necessário para executar testes estatísticos subsequentes:
4. Agora que nossa variável de estoque é carregada em R, agora temos uma série de tempo que podemos usar para fins de modelagem, e. ARIMA, incorporação na análise de regressão, etc.
Use Quantmod para transmitir dados forex.
Quando se trata do forex, um dos meus favoritos é a estratégia de negociação momentum. Isto é, quando um recurso faz um movimento brusco em uma determinada direção, e devido ao impulso é provável que continue movendo-se naquela direção.
Deixe-nos dar o exemplo dos movimentos da libra britânica (GBP) depois que Donald Trump venceu a Eleição Presidencial dos EUA. A partir de 11 de novembro de 2018, vemos que a GBP começou a se apreciar fortemente contra o JPY. Então, como um comerciante poderia ter pegado esse comércio exatamente como estava se desenrolando?
Uma maneira efetiva de fazê-lo neste caso teria sido realizar uma análise forte-fraca, ou seja, observe qual moeda entre as maiores foi a mais forte versus a mais fraca durante um certo período de tempo. Para este propósito, escolhemos comparar os retornos em 2, 5 e 10 dias.
Essencialmente, queremos descobrir qual moeda foi a mais forte contra o USD nos períodos de tempo escolhidos, e qual foi o mais fraco. Portanto, estamos calculando os retornos para os seguintes pares: AUD / USD, CAD / USD, CHF / USD, EUR / USD, GBP / USD, USD / JPY, NZD / USD.
1. Carregue a biblioteca do quantmod (ou instale se você ainda não fez isso.
2. Defina a data atual (ou a data para a qual deseja trabalhar para trás e realize a análise), bem como o período de tempo d.
3. Calcule os retornos diários para os respectivos pares de moedas.
4. Soma os retornos de todos os pares.
5. Use as fórmulas which. max e which. min para identificar o par de moedas mais forte e fraco.
6. Agora estamos repetindo o processo como acima, apenas definimos d = 5 (5 dias).
Depois de ter calculado retornos para todos os pares quando d = 5, agora fazemos o mesmo para d = 10.
7. Agora podemos calcular quais moedas foram as mais fortes e fracas em períodos de 2, 5 e 10 dias.
Vemos isso de forma consistente ao longo dos três períodos de tempo, o GBP era consistentemente a moeda mais forte contra o USD, enquanto o JPY era consistentemente o mais fraco. Na época, isso serviu como um forte sinal de que a GBP deveria se fortalecer ainda mais contra o JPY, e de fato tinha feito isso. Portanto, a negociação de momentum pode ser uma ferramenta útil quando se trata de análise técnica, e a biblioteca R quantmod pode ajudar muito na automação desse processo.

Dados Financeiros Acessíveis a partir de R - parte III.
Eu encontrei uma nova fonte de dados que eu acho que realmente vale a pena compartilhar: ThinkNum. Ele reúne cerca de 2.000 fontes de dados, mas, o mais importante, permite ao usuário manipular esses dados por meio de funções e gráficos e existe um pacote R disponível no CRAN. Os leitores interessados ​​podem encontrar um post muito bom explorando algumas das funcionalidades aqui.
Yahoo: cotações de ações gratuitas, notícias atualizadas, recursos de gerenciamento de portfólio, dados do mercado internacional, fóruns e taxas de hipoteca que o ajudam a gerenciar sua vida financeira FRED: Baixe, grafica e rastreie 149 mil séries temporais econômicas de 59 fontes Oanda: Moeda informações, ferramentas e recursos para investidores, empresas e viajantes Google: cotações do mercado de ações, notícias, conversões de moeda e amp; mais Quandl: preços de futuros, diariamente. Quandl é um mecanismo de busca de dados numéricos. O site oferece acesso a vários milhões de conjuntos de dados financeiros, econômicos e sociais TrueFX: Tick-By-Tick Taxas de mercado em tempo real e históricas, Limpo, Agregado, Preços do revendedor Bloomberg: notícias financeiras, notícias de negócios, notícias econômicas, cotações de ações, citações de mercado , finanças, mercados financeiros, futuros de ações, finanças pessoais, conselhos de finanças pessoais, fundos mútuos, calculadoras financeiras, negócios mundiais, pequenas empresas, tendências financeiras, negociação forex, notícias tecnológicas, notícias financeiras bloomberg Interactive Broker: Interactive Brokers Group, Inc. é uma empresa de corretagem de desconto on-line no Datastream dos Estados Unidos: o Datastream Professional é uma ferramenta poderosa que integra pesquisa econômica e estratégia com análise de ativos cruzados para reunir de forma simples de cima para baixo e de baixo para cima em um único aplicativo integrado: The Penn World Table fornece paridade de poder de compra e contas de renda nacional convertidas em preços internacionais para 189 países / territórios para alguns ou todos dos anos 1950-2018 Thinknum: Thinknum traz dados financeiros de uma variedade de fontes úteis em uma plataforma. Usamos esses dados para desenvolver aplicativos.
Quantlod: Especificar, construir, negociar e analisar estratégias quantitativas de negociação financeira. Quandl: este pacote interage diretamente com a API de Quandl para oferecer dados em vários formatos utilizáveis ​​em R, bem como a capacidade de carregar e pesquisar TFX: Conecta R para TrueFX (tm) para transmissão de dados de mercado em tempo real e históricos históricos para taxas de câmbio interbancárias negociáveis ​​com detalhes de milissegundos Rbbg: lida com dados da aplicação de dados financeiros da Bloomberg IBrokers: fornece acesso nativo R a corretores interativos Trader Workstation API rdatastream: RDatastream é uma interface R para a Thomson Dataworks Entreprise SOAP API (sem livre), com algumas funções de conveniência para recuperar dados Datastream especificamente. Este pacote requer credenciais válidas para este API pwt: a tabela Penn World fornece contas de paridade de poder de compra e contas de renda nacional convertidas em preços internacionais para 189 países / territórios durante alguns ou todos os anos 1950-2018 fImport: Rmetrics é o principal software de código aberto solução para o ensino e treinamento de finanças quantitativas. O iMport é o pacote de Importação de Dados Econômicos e Financeiros Thinknum: este pacote interage diretamente com a Thinknum API para oferecer dados em vários formatos utilizáveis ​​em R.