南台灣。木星人由MHYen製作，以創用CC 姓名標示-非商業性-禁止改作 3.0 台灣 授權條款釋出。
實在是沒料到最近開始學寫程式，一時間不知道該如何形容現在的感覺，而之前速寫裡只有這張跟電腦有關…，而圖中的阿奇表情非常的有意思呢！感覺這個世界真的是日新月異，開始學寫程式之後才發現，有這麼好用的統計軟體：R！
早在好幾年前就耳聞 R 這個軟體，當時的印象是認為像大學時統計學老師教的 SAS 軟體一樣，是一種「好用的統計軟體」，而 R 是免費的自由軟體。實際接觸後更體認到 R 有多強大！除了基本的資料框架的整理、字串編輯、資料合併、篩選等等，R 還有很多套件可以使用，其中 quantmod 屬於財經資料庫的套件，可以下載不同資料庫的財經資料 (網站說明：http://www.quantmod.com/examples/intro/#data)，像是 yahoo finance、google finance、FRED等的的歷史股價，還可依據下載的資料繪製線圖，或是進行回測 (可參考：第一次使用R語言做回測：六分鐘，就上手!) 。當時看到 R 在理財方面如此強大的功能真是非常吃驚！因為股票的歷史股價資料非常龐大因而難整理，以往都是到證交所網站滑鼠點選下載 CSV 檔…。現在只要在 R 程式的 quantmod 套件下就可以在 5 分鐘內下載台股單日完整的交易資料！
而最近研究 R 的最大收穫，除了在恐懼寫程式的自己有所突破外，更體認到寫程式其實是與電腦溝通的方式，本質上在解決日常生活中大大小小的問題！套一句菜頭先生對寫程式的形容：『寫程式就是叫電腦做奴隸做的事！』日常中具規律性的工作，如果交給電腦可以在按下 enter 鍵那瞬間完成任務，這是一件多開心的事呀！而人腦則在「找出問題」然後想辦法「解決問題」！
所以今天的問題是：如何用 R 一次下載所有台股的歷史股價？
所以今天的問題是：如何用 R 一次下載所有台股的歷史股價？
以下為 quantmod 下載股價的基本指令：
要用 quantmod 下載股價首先必須要知道台股的代碼，若沒指定資料庫 quantmod 內建的設定是 yahoo finance，因此台股的代碼必須符合 yahoo finance 的格式，像台股代碼 3266 在 yahoo finance 是 3266.TW。先用從公開資訊觀測站下載的財報資料，代碼欄位進行字串編輯，再另外指定代碼欄位的變數，放入 getSymbols()：
最後關於寫程式有一些感觸，就是發覺人腦真的是很厲害，很多看似簡單在腦中的想法，對電腦來說往往要好多行程式才能完成…，但也發現其實電腦很單純，只要步驟、指令正確了，1 秒鐘不到電腦就可以完成任務。完全可以體會形容電腦是「超級稱職的奴隸」是怎麼一回事！
以下推薦一些入門好用的教學網站：
> library(quantmod) # 開啟套件
> getSymbols("YHOO", from = "2016-04-01", to = "2016-04-29", src="google") # 用 getSymbols() 輸入"股票代碼""日期""資料庫來源"
要用 quantmod 下載股價首先必須要知道台股的代碼，若沒指定資料庫 quantmod 內建的設定是 yahoo finance，因此台股的代碼必須符合 yahoo finance 的格式，像台股代碼 3266 在 yahoo finance 是 3266.TW。先用從公開資訊觀測站下載的財報資料，代碼欄位進行字串編輯，再另外指定代碼欄位的變數，放入 getSymbols()：
> library(quantmod)
> m_data_20160411 <- read.table("Desktop/R/m_data_20160411.csv", header=TRUE, sep=",") #匯入 CSV 財報檔
> name <- paste(m_data_20160411[,1],"TW", sep = ".") #依據財報檔的代碼欄位新增 .TW 於字串中，並指定為變數 "name"
> getSymbols(name, from = "2016-04-27", to = "2016-04-27", src="yahoo")
這個方式初步成功了，也產生了每支股票在指定日期內的所有資料，開盤價 Op、收盤價 Cl、最高價 Hi、最低價 Lo、成交量 Vo、均價 Ad 六個欄位的 data frame。
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| 1101.TW於2016-04-27這天的成交資料 |
然而這個方法有一個很大的問題，就是如果 yahoo finance 或其他資料庫某幾支股票有一些問題無法下載時便會停止，查找後發現有 4 支股票的資料無法下載。為了這個問題在網路上找了很久，試過各種方式後來選擇用 loop 的方式解決 ：
> dataset<- xts() #設置一個xts資料框架
以下為 loop 的寫法：
for(i in 1:length(name)) {
name[i]-> symbol
tryit <- try(getSymbols(symbol,from="2016-04-27", src='yahoo'))# specify the "from" date to desired start date
if(inherits(tryit, "try-error")){
i <- i+1
} else {
data <- getSymbols(symbol, from="2016-04-27", src='yahoo')# specify the "from" date to desired start date
dataset <- merge(dataset, Cl(get(name[i])))#將所有股票的收盤價 Cl 合併成一個 data frame
rm(symbol)
}
}
從指令可以看出是要電腦依據股票代碼，一個個到資料庫抓取資料，try() 的用法，然後用 if else 設條件，如果資料抓取失敗就跳到下一個股票，最後將所有股票的收盤價 Cl 合併成一個 data frame。
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| 跑出一個很長的 data frame 總共找出 824 支股票（行）在 2016-04-27（列）的收盤價， 由此只要在設定期間內，每日的股價都可以下載 |
最後將股價資料合併至一開始匯入的財報檔：
> myDF <- as.data.frame(as.matrix(dataset))#將dataset轉換為data frame > namex2 <- substr(name, start = 1, stop = 4)#先將股票代碼統一成m_data_20160411"公司代號"格式 > newrow = namex2 > datasetSS = rbind(myDF,newrow)#將股票代碼新增1列至myDF中 > datasetT <- t(datasetSS)#轉置datasetSS > colnames(datasetT)[colnames(datasetT)=="2"] <- "公司代號" #更改datasetT股票代碼的欄位名稱 > m_data <- merge.data.frame(m_data_20160411,datasetT,by="公司代號",all=TRUE) #依照"公司代號"合併資料 > colnames(m_data)[colnames(m_data)=="2016-04-27 08:00:00"] <- "price.close" #更改欄位名稱為"price.close" > write.table(m_data, file = "Desktop/R/m_data.csv", sep = ",")#將結果匯出成csv檔
最後關於寫程式有一些感觸，就是發覺人腦真的是很厲害，很多看似簡單在腦中的想法，對電腦來說往往要好多行程式才能完成…，但也發現其實電腦很單純，只要步驟、指令正確了，1 秒鐘不到電腦就可以完成任務。完全可以體會形容電腦是「超級稱職的奴隸」是怎麼一回事！
此外從剛開始對程式恐懼的心態，也發現先入為主的想法往往左右人面對事情的態度…，其實可以解決問題、可以應用就是最棒的方式！不一定要用很高深的 function、或很漂亮的寫法，即使很簡單的方法解決小問題，逐漸累積也可以建構出自己對程式語言的了解及用法，也會發現很多事情其實沒有想像中困難！因此 R 真的是很好學、很強大的工具，更因為是自由軟體，是大家智慧的累積！
所以要切入 R 真的一點都不難！網路上有許多對 R 的基礎教學，也建議可以買 1～2 本書研究一下，首先稍微了解 R 的資料格式、語法的邏輯等等，最重要的是從解決問題切入。這期間絕大時候都是這樣，先從問題出發，在網路上查找大量資料，中間偶而翻書了解一些特定語法。關於 R 的資料非常多，不用怕找不到答案！
以下推薦一些入門好用的教學網站：
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