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說明
本文說明如何將股票資料載入 R session，以利後續資料分析。
手動從 Yahoo Finance 下載股票資料
雖然網路上有教學文章在教人如何使用 Python、R 等軟體工具從網路上下載股票資料，建議還是手動下載 CSV 表格後，再自行載入 R session 比較好。
如果有實際寫過財經程式就會知道，這個過程往往無法一次到位，需要反覆修改、測試。下載股票資料是相對耗時的指令，不應該重覆這道指令。將股票資料載到本地端，就省下重覆抓取股票資料的時間。
到 Yahoo Finance，在其搜尋框輸入標的代號。選擇 Historical Data (歷史資料)。時距 (time period) 直接選擇最大 (max)。顯示 (show) Historical Prices (歷史價格)。頻率 (frequency) 為 Daily (每日)。按下 Apply (套用) 後，選擇下方 Download (下載)：
下載後會得到 CSV 表格。多多會按照 asset-date.csv 的方式為表格重新命名。日後要找資料時，才知道該筆股票資料的最後日期為何。
將股票資料載入 R Session
只有兩行 R 指令，相當簡單：
itot <- read.csv("C:/Users/user/Downloads/ITOT-20230625.csv", header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)
itot$Date <- as.Date(itot$Date)以本例來說，股票資料存在變數 itot 中。該變數的資料型態是 data frame。ITOT 是 iShares 的美國巿場 ETF。由於這檔 ETF 是 Core 系列 ETF，所以管理費很低。
第二行指令的目的是將 Date 欄位的字串轉為 date (日期)，日後比較易於處理時間相關的運算。
讀入表格時，一定要保留標頭 (header)。日後有可能進行兩筆股票間的比較。有一致的標頭才能夠進行表格操作。
R 使用 factor 資料型態的目的是為了節省系統資源。但 factor 比字串 (string) 難處理。在資料量不大時，保留字串格式沒有什麼壞處。
股票資料格式
承上，這裡利用 R 語言內建的 head 函式來看股票資料長什麼樣子：
> head(itot)
Date Open High Low Close Adj.Close Volume
1 2004-01-23 25.1750 25.2400 24.9775 24.9775 17.45020 66800
2 2004-01-26 25.0600 25.3175 25.0600 25.3175 17.68775 10800
3 2004-01-27 25.3250 25.3400 25.1125 25.1125 17.54452 28800
4 2004-01-28 25.2000 25.2025 24.7425 24.7425 17.28602 29200
5 2004-01-29 24.8350 24.8775 24.7175 24.8775 17.38035 13200
6 2004-01-30 24.7925 24.8175 24.7500 24.8175 17.33842 178400由於我們下載的資料的頻率是每日 (daily)，每天會產生一筆資料。每筆資料有以下欄位
- Open：開盤價
- High：當日最高價
- Low：當日最低價
- Close：收盤價
- Adj.Close：校正後的收盤價
- Volume：交易量。以股來計算
請根據自身的想法來選擇合適的數據來運算。一般來說，做長線投資的話，都是看收盤價。