目录
4.1 经济/金融数据库
4.1.1 金融数据与数据库
4.1.2 国外金融数据库概况
4.1.3 国内金融数据库概况
4.1.4 数据的主要内容
4.2 数据格式
4.3 数据的导入
4.3.1 从控制台上输入数据
4.3.2 上市公司财务报表信息读取
4.4 [数据的预处理]
4.1.1 时序数据的预处理
4.1.2 截面数据的预处理[略]
4.1 经济/金融数据库
4.1.1 金融数据与数据库
R
包：
RBloomberg
和
IBrokers
有偿
tseries
和
quantmod
美联储
www.stlouisfed.org
，
Yahoo
财经
finance.yahoo.com
4.1.2 国外金融数据库概况
美国彭博社（收费
)
加拿大汤森路透
www.datastream.com
4.1.3 国内金融数据库概况
万得
Wind
www.wind.com.cn
（实验室排队预约）
北京瑞思
www.resset.cn
深圳国泰安
www.gtarsc.com
巨潮
www.cninfo.com.cn
聚源
www.gildata.com
财汇
www.finchina.com
4.1.4 数据的主要内容
国泰安为例：公司财务报表（
1990
年来所有
AB
古上市公司的季报，半年报，年报）、股票（基本
资料和全部交易数据）、债券、基金（投资组合，净值，主要财务指标）
4.2 数据格式
4.3 数据的导入
4.3.1 从控制台上输入数据
4.3.2 上市公司财务报表信息读取
1.
运用剪贴板
read.delim('clipboard')
2.
转换格式，再调用
read.scv()
或者
read.txt()
（
或者
read.table()
读取
txt
文本文件）
3.
股票数据在线读取
补充：股票价格的信息：
OHLC
一般
“A
股股票
4. 读取外部数据源
4.4 [数据的预处理]
4.1.1 时序数据的预处理
1.
数据合并：包
merge.xts()
2.
子集选择：
变量选取
，直接用
“
变量名
”
，从数据框中选取；
样本选取
，根据逻辑条件用
subset()
函数
3.
随机抽样：
sample()
4.
数据补齐：缺失值可以用
na.approx()
补齐；时序数据可用
align()
函数
5.
频率转换：高频转低频
to.monthly()
；低频转高频（有数据失真风险）
6.
滚动窗操作
提取中国A股个股信息：只知道股票代码，不知道股票简称
非联网环境可以用xlsx读入，但此时的数据类型是dataframe
4.1.2 截面数据的预处理[略]
![[附源码]Python计算机毕业设计Django汽车租赁管理系统](https://img-blog.csdnimg.cn/0331c370a7234ab093e85295dae75ce2.png)
![[附源码]计算机毕业设计小型银行管理系统Springboot程序](https://img-blog.csdnimg.cn/6ce37f640f3f40ffa52ad79353dabdcc.png)
