Utilisation d'une régression quantile pour ajuster les données de stock

Question

J'essaie d'implémenter la fonction Régression Quantile quantreg sur les données que j'ai récupérées de Yahoo. Il semble que j'ai besoin d'effectuer une procédure sur les données de stock afin que la fonction rq() puisse lire les données. Je ne suis pas sûr de savoir comment faire cela. Ma question est comment puis-je transformer les données stocj dans un format que la fonction rq sera en mesure de lire. Merci

# Quantile Regression Fit Stock data 
# Get Library 
library(quantmod) 
library(quantreg) 

# Get Stock Data 
stk1 <- getSymbols("DD", from="2009-12-31", auto.assign=FALSE) 
stk2 <- getSymbols("GE", from="2009-12-31", auto.assign=FALSE) 

#median (l1) regression fit for the stock data. 
rq(stk1 ~ stk2.x,.5) 

#the 1st quartile, 
rq(stk1 ~ stk2.x,.25) 

#note that 8 of the 21 points lie exactly on this plane in 4-space! 
#this returns the full rq process 
rq(stk1 ~ stk2.x, tau=-1) 

#ordinary sample median --no rank inversion ci 
rq(rnorm(50) ~ 1, ci=FALSE)  

#weighted sample median 
rq(rnorm(50) ~ 1, weights=runif(50),ci=FALSE) 

Answer 1

J'ai fait une erreur en affichant le code. Il devrait être STK1 et stk2

# Get Library 

library(quantmod) 
library(quantreg) 

# Get Stock Data 

stk1 <- getSymbols("DD", from="2009-12-31", auto.assign=FALSE) 
stk2 <- getSymbols("GE", from="2009-12-31", auto.assign=FALSE) 


#median (l1) regression fit for the stock data. 

rq(stk1 ~ stk2.x,.5) 

#the 1st quartile, 

rq(stk1 ~ stk2.x,.25) 

#note that 8 of the 21 points lie exactly on this plane in 4-space! 
#this returns the full rq process 

rq(stk1 ~ stk2.x, tau=-1) 

#ordinary sample median --no rank inversion ci 

rq(rnorm(50) ~ 1, ci=FALSE)  

#weighted sample median 

rq(rnorm(50) ~ 1, weights=runif(50),ci=FALSE) 

Answer 2

Vous semblez régressant niveaux de prix qui est sensible à ce que Granger et Newbold appelé « régression fallacieuse ». Vous voudrez probablement commencer par les retours, le paquet quantmod et al peuvent vous aider.