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求问大神如何用R软件处理高频数据，建立已实现波动率模型？
这些模型包括但不限于HAR-RV，HAR-RV-J，HAR-RV-CJ。
我知道有一个软件包叫High frequency，但是找不着。。
非常感谢！
支持楼主：、
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载入中......
用小写，中间没空格，包的名字叫highfrequency
用小写，中间没空格，包的名字叫highfrequency
<font color="#3383260 发表于
用小写，中间没空格，包的名字叫highfrequency谢谢哦。请问这个包需要在哪里下载呢？
直接在R的界面用install.packages命令下就好了，或者去r-project搜，然后手工安装
<font color="#3383260 发表于
直接在R的界面用install.packages命令下就好了，或者去r-project搜，然后手工安装非常感谢~~
<font color="#3383260 发表于
直接在R的界面用install.packages命令下就好了，或者去r-project搜，然后手工安装安装完highfrequency这个包，不知道里头有哪里函数功能，求助
<font color="#fdlijuan 发表于
安装完highfrequency这个包，不知道里头有哪里函数功能，求助 help(package='highfrequency')
楼主是不是在用ＨＡＲ类模型构建波动率呢？求指教，求指教求指教
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论坛法律顾问：王进律师用R进行文本挖掘与分析：分词、画词云
要分析文本内容，最常见的分析方法是提取文本中的词语，并统计频率。频率能反映词语在文本中的重要性，一般越重要的词语，在文本中出现的次数就会越多。词语提取后，还可以做成词云，让词语的频率属性可视化，更加直观清晰。比如下图：
这是根据总理2014年的政府工作报告制作的可视化词云，分词和词云的制作都是用R，词频的统计用了其他软件。这个图能很直观看到，工作报告的重心是"发展"，这是大方向，围绕发展的关键要素有经济建设、改革、农村、城镇等要素。不过这张图中的词语还需要进行优化，因为有些术语或词组可能被拆分成了更小的词语，没有展示出来，为了演示，我就没再花更多时间去优化词库，主要是讲讲分析的方法。
下面是分析方法：
首先，要获得要分析的内容，做成txt文本文件。这个很简单，把要分析的内容粘贴到记事本，保存为txt文件就可以了。
其次，用R进行分词。这里要分几点来讲：
要用R进行分词，需要安装并装载两个library，一个是Rwordseg，另一个是rJava。rJava的作用是提供java的库，供Rwordseg调用。安装后，调用语句如下：
library(rJava)
library(Rwordseg)
说说Rwordseg，这是一个R环境下的中文分词工具，引用了Ansj包，Ansj是一个开源的java中文分词工具，基于中科院的ictclas中文分词算法，采用隐马尔科夫模型（HMM）。Rwordseg牛逼的地方三点，一是分词准确，二是分词速度超快，三是可以导入自定义词库，有意思的是还可以导入搜狗输入法的细胞词库（sqel格式），想想细胞词库有多庞大吧，这个真是太厉害了。
分词的语法。很简单，一个函数就搞定了，看下面：
segmentCN("待分析文件的完整路径",returnType="tm")
注意：R中的路径用"\\"分割文件夹。参数returnType表示返回的分词格式是按空格间隔的格式。执行完成后，会自动在相同目录生成一个"待分析文件名.
.segment.txt"的文本文件，打开可以看到是酱紫：
然后，要统计词频。到了这里，每个单词出现的频率是多少，需要统计出来。这个词频统计，我在R中找了一阵，没有找到合适的工具来统计，有人说lm可以统计，试了试不行。于是乎用了其他的软件。这方面的软件不少，大家可以找找，总之，统计出来是酱紫的：
最后，就是画成词云。R有工具可以画词云，当然互联网上有不少网站可以在线制作词云，做得也很漂亮，有兴趣可以去找找，我这里只谈R中的方法：
安装并装载画词云的工具包wordcloud：
library(wordcloud)
读取已经统计好词频的文件：
mydata&-read.table("已统计好词频的文本文件的完整路径",head=TRUE)
设置一个颜色系：
mycolors &- brewer.pal(8,"Dark2")
wordcloud(mydata$词汇,mydata$词频,random.order=FALSE,random.color=FALSE,colors=mycolors,family="myFont3")
然后就可以看到最上面的那个图了。
补充说明：
1、安装rJava：需要先在电脑上下载安装JDK，即java devolop
kit，然后再通过R从CRAN上选择安装rJava，否则，即使安装了rJava也用不了。前提是JDK必须先安装好；
2、安装Rwordseg，这个包不在CRAN上，所以不能在R中直接选择在线安装，需要用下面两种方式来安装，输入：
install.packages("Rwordseg", repos =
"http://R-Forge.R-project.org")
&#9313;（如果上面不能安装，则用下面的）
install.packages("Rwordseg", repos =
"http://R-Forge.R-project.org", type = "source")
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。EXCEL、R语言、Python、spss、SQL等数据分析工具特点对比
数据分析的工具千万种，综合起来万变不离其宗。无非是数据获取、数据管理、数据分析、数据处理、数据展示等几个方面。而被提到频率最高的又非excel、R、Python、spss、SQl等。那么，这些工具本身到底有什么特点呢，应该如何合理的使用来解决数据分析的各种问题？
招聘技能要求
一般非大量数据分析的人员可以满足大部分需求
财务、金融、产品经理等一般数据量处理需求&
较高，作为普通技能
兼容性强，语言程序化也强，在编程语言方面需要投入的精力比Python要大，但适用面也较广
数据分析基本皆可用
三个高频工具技能要求之一
life is too
short，I use Python
以语言简单，注重数据分析的高效著称，尤其是在文本处理等数据结构化方面有很好优势
数据分析基本皆可用
三个高频工具技能要求之一
数据库处理和分析的必备技能，属于数据库方面的基本工具
数据分析基本皆可用，侧重数据库方面
三个高频工具技能要求之一
统计分析功能强大，侧重于统计分析类模型
建模能力已经不局限于统计了，在预测、机器学习方面也有很多包
analytical
网页分析的主要手段
想去互联网做的不能不懂
互联网数据分析高频工具
金融大数据分析
金融风控建模较多
金融投资数据建模常用工具之一
&总的来说，不同工具各有擅场，最关键的当然还在于业务的掌握，数学方法的掌握：主要有统计学和机器学习等核心方法。但磨刀不误砍柴工，把基本工具掌握熟练了百利无一弊。而当你要做大数据和云计算时，又要用到hadoop等工具了。
&而且，工具不是万能的，业务和数据建模方法才是万法之源。不要被工具迷花了眼哦！
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以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。&>&【R代码】如何用R获取沪深股票高频数据和股指数据
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R语言获取沪深股票信息和股指数据，学习R语言的好资料
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{%username%}回复{%com_username%}{%time%}\
/*点击出现回复框*/
$(".respond_btn").on("click", function (e) {
$(this).parents(".rightLi").children(".respond_box").show();
e.stopPropagation();
$(".cancel_res").on("click", function (e) {
$(this).parents(".res_b").siblings(".res_area").val("");
$(this).parents(".respond_box").hide();
e.stopPropagation();
/*删除评论*/
$(".del_comment_c").on("click", function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_invalid/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parents(".conLi").remove();
alert(data.msg);
$(".res_btn").click(function (e) {
var parentWrap = $(this).parents(".respond_box"),
q = parentWrap.find(".form1").serializeArray(),
resStr = $.trim(parentWrap.find(".res_area_r").val());
console.log(q);
//var res_area_r = $.trim($(".res_area_r").val());
if (resStr == '') {
$(".res_text").css({color: "red"});
$.post("/index.php/comment/do_comment_reply/", q,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
var $target,
evt = e || window.
$target = $(evt.target || evt.srcElement);
var $dd = $target.parents('dd');
var $wrapReply = $dd.find('.respond_box');
console.log($wrapReply);
//var mess = $(".res_area_r").val();
var mess = resS
var str = str.replace(/{%header%}/g, data.header)
.replace(/{%href%}/g, 'http://' + window.location.host + '/user/' + data.username)
.replace(/{%username%}/g, data.username)
.replace(/{%com_username%}/g, data.com_username)
.replace(/{%time%}/g, data.time)
.replace(/{%id%}/g, data.id)
.replace(/{%mess%}/g, mess);
$dd.after(str);
$(".respond_box").hide();
$(".res_area_r").val("");
$(".res_area").val("");
$wrapReply.hide();
alert(data.msg);
}, "json");
/*删除回复*/
$(".rightLi").on("click", '.del_comment_r', function (e) {
var id = $(e.target).attr("id");
$.getJSON('/index.php/comment/do_comment_del/' + id,
function (data) {
if (data.succ == 1) {
$(e.target).parent().parent().parent().parent().parent().remove();
$(e.target).parents('.res_list').remove()
alert(data.msg);
//填充回复
function KeyP(v) {
var parentWrap = $(v).parents(".respond_box");
parentWrap.find(".res_area_r").val($.trim(parentWrap.find(".res_area").val()));
评论共有4条
代码写得精简，之前看过matlab的代码，可以参考不同的语言的做法。
没什么用。
是个广告内容，推广平台的
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在处理高频数据的时候，想使用R的时间序列对象，但是好像时间都是以天为单位的。可不可以精确到十万分之一秒？？
比如说像这样：
时间& && && && && && && && && && && && && &数据
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