Как предсказать курс доллара. Поиск доходной стратегии с языком R

Книга, из которой приведены отрывки, служит введением в язык программирования R, особое внимание уделяя его применению в анализе финансовых рынков. Авторы акцентируют внимание на ряде ключевых факторов, способствующих популярности R в этой области. Среди них выделяются высокая эффективность языка, его гибкость и возможность бесплатного использования, что делает его доступным для широкого круга пользователей. Первый раздел книги рассматривает процесс загрузки и установки R. Читателям предлагаются инструкции, как установить последнюю версию R на различных операционных системах, а также даны рекомендации по выбору 32- или 64-битной версии в зависимости от конфигурации их компьютеров. Затем внимание переключается на среду разработки RStudio, которая значительно облегчает взаимодействие с R благодаря интуитивно понятному интерфейсу и множеству дополнительных функций. Важным аспектом работы с R является возможность использовать переменные на кириллице, а также работать с разнообразными типами данных, такими как векторы, матрицы, массивы данных, таблицы и списки. На страницах книги также приводятся примеры команд, позволяющих создавать векторы и проверять типы данных, а также рекомендации по дальнейшему развитию навыков программирования, включая изучение английского языка для работы с документацией и ресурсами. Автор подчеркивает значимость понимания различных структур данных и предложенных методов работы с ними, что в свою очередь поможет программистам более эффективно использовать R в анализе данных. Следующий раздел книги состоит из практических заданий, которые предназначены для закрепления знаний, полученных на предыдущих страницах. Каждое задание касается создания векторов или матриц с определенными параметрами и использования различных функций R для манипуляции с текстовыми, числовыми и логическими векторами. Читатели обучаются извлекать и изменять элементы векторов и матриц, преобразовывать данные из действительных чисел в целые и выполнять различные операции с данными. Задания охватывают широкий спектр применения языка, включая работу с текстовыми данными, числами и логическими значениями. Особое внимание уделяется извлечению, изменению и удалению элементов из векторов и матриц, а также проверке их структуры и преобразованию данных. Практические задания являются логическим продолжением изученного материала и позволяют читателям закрепить свои знания и развить навыки программирования на R. В следующем отрывке книги рассматривается анализ фундаментальных факторов, которые влияют на курсы валют. Читателям предлагается построить уравнение регрессии для каждой валюты и определить, является ли она недооцененной или переоцененной. Для анализа используются данные по курсам 12 валют, индексу доллара США, а также ценам на нефть и золото с 1992 по 2018 год. Также учитываются данные официальных курсов валют к рублю, предоставляемые Центральным банком России, с учетом изменений, произошедших в результате деноминации рубля в 1998 году. Чтобы проиллюстрировать практическое применение теории, автор предлагает скачать файл с данными и провести с ними анализ в программе R. Описываются шаги, необходимые для импорта данных, установка необходимых пакетов (библиотек), чтение файла в нужном формате и деление данных на столбцы. Приводятся примеры команд, позволяющих начать работу с данными в R, включая настройку опций, загрузку данных, анализ загруженной информации и построение уравнения регрессии для оценки влияния различных факторов на курс валют. Таким образом, книга представляет собой систематический и практический ресурс для изучения R как инструмента анализа финансовых данных. Через теоретические основы и практические задания авторы предоставляют глубокое понимание того, как применять язык R для анализа и предсказания курсов валют, основываясь на различных экономических параметрах.