Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R

Как известно, официальные курсы валют к рублю Банк России устанавливает на следующий день исходя из рыночных котировок по итогам утренних торгов на Московской межбанковской валютной биржи. Для определения официального валютного курса ЦБ РФ на конкретный день будем использовать средневзвешенное значение курса доллара, сложившееся по итогам Единой торговой сессии на 11 час. 30 мин. С учетом этого даты по курсам валют сдвинуты нами на один день назад – ко дню торгов, по итогам которых они установлены, так как в этом случае официальные валютные курсы будут лучше коррелировать с фактическими итогами биржевых торгов.

Кроме того, с целью обеспечения сопоставимости данных при расчете всех курсов валют была сделана корректировка на деноминацию рубля. Дело в том, что с 1992 года и по 31 декабря 1997 года Банк России дает курсы валют в неденоминированных рублях, в то время как после деноминации с 1 января 1998 года у российской валюты исчезли три нуля.

Все необходимые для работы с этой книгой ежедневные данные (часть из них Вам в дальнейшем потребуется для самостоятельной работы) по курсам 12 валют, а также аналогичные данные по узкому индексу доллара США (к корзине из шести валют), по ценам на нефть и золоту за период с 30 июня 1992 года и до 28 апреля 2018 года читатель может скачать, открыв публикацию «Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R» по следующему адресу: https://bryukov.blogspot.com/.

В конце этой небольшой публикации есть ссылка, по которой можно скачать файл 'Данные.csv'. Хочу обратить Ваше внимание на тот факт, что в скопированном файле дни торгов в столбце Дата определяются в цифровом формате, исходя из стартовой даты – 1 января 1970 года, то есть с момента начала так называемой эры UNIX (англ. Unix Epoch). В то время как в Excel стартовой датой, от которой ведется отсчет, является 1 января 1900 года.

В том случае, если из-за технического сбоя ссылка с файлом 'Данные.csv' вдруг не сработает, то Вы можете загрузить эти данные, скопировав размещенные на моем блоге четыре материала: «Данные к книге «Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R», ч 1, 2. 3 и 4. Соответственно, ссылки по этим четырем материалам следующие:https://bryukov.blogspot.com/2018/08/r-2.html,и https://bryukov.blogspot.com/2018/08/r-4.html.

Сначала скопируйте «Данные к книге «Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R» из части 1. После чего разместите эти данные в файле Excel, выделите мышкой столбец с этими данными (четыре столбца не разделены), затем последовательно щелкните по опциям ДАННЫЕ/ТЕКСТ ПО СТОЛБЦАМ. А потом в появившемся окне, которое называется МАСТЕР РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕКСТА ПО СТОЛБЦАМ, укажите формат данных – С РАЗДЕЛИТЕЛЯМИ, в котором выберите опцию С ПРОБЕЛАМИ. В результате у Вас в файле Excel получится четыре отдельных столбца с данными.

Далее последовательно скопируйте 2, 3 и 4 части с данными к книге «Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R» и аналогичным образом поделите их на столбцы с помощью МАСТЕРА РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕКСТА ПО СТОЛБЦАМ. А затем все 16 столбцов с данными сохраните в экселевском файле в формате csv в рабочей директории. Назовите этот файл 'Данные.csv'. Используйте при этом следующую опцию при сохранении файла в формате csv – «CSV (разделители – запятые)».

Итак, сохранив в своей рабочей директории упомянутые выше данные, приступим к работе. При этом любую сессию в R нужно начинать таким образом:

> rm(list=ls(all.names=T))

# команда rm – сокращение от англ. слова remove

# этой командой удаляем все объекты, оставшиеся в памяти после прошлой сессии

# если нужно удалить только часть объектов, то тогда используем команду rm(x, y,z)

# в скобках rm указываем названия удаляемых переменных x, y и z и т.д.

> ls

# эту команду вводим, чтобы проверить наличие не удаленных из памяти объектов

# выводит список всех объектов, находящихся в рабочей среде программы;

character(0)

# ответ character(0) говорит о том, что переменных, оставшихся от прошлой сессии, нет

> getwd

# функция getwd позволяет узнать, какая директория в данный момент является рабочей

[1] "C:/Users/Vladimir/Documents"

# в ответе содержится название рабочей директории по умолчанию

# если мы хотим изменить рабочую директорию, то вводим команду:

> setwd('C:/Users/Vladimir/Documents/Cloud Mail.Ru/1 ANALITIKA/000 R/000 Книга прогноз доллара с R')

# устанавливаем текущую рабочую директорию, где находятся файлы данных

# не забудьте поменять название рабочей директории, так как у каждого читателя она своя

# в рабочую директорию по умолчанию сохраняются полученные результаты

# для импорта файла не из рабочей директории пишем к нему полный путь

# в этом случае заключайте в кавычки названия файлов и директорий

> install.packages(‘zoo’)

# если бы R понимал по-русски, то эту команду можно было бы ввести так:

# установить.пакеты(‘zoo’)

> install.packages(‘fBasics’)

# загружаем на диск компьютера пакеты (библиотеки) zoo и fBasics

# не забудьте при загрузке на диск компьютера заковычить название пакетов