chapter01.Rmd

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title: " 量化投资Using R"
subtitle: "第一章 数据科学家的工具箱"
author: 
- 罗智超(ROKIA.ORG)
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    latex_engine: xelatex
    toc: yes
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- \usepackage{xeCJK}
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\pagebreak

## 通过本章你将学会

- 配置你的工作环境

- 安装常用的R包

- 掌握RSTUDIO的基本功能

- 掌握git代码管理功能


##安装R

- 安装R环境

-- www.r-project.org

- 安装R应用包

-- 选择CRAN镜像（为厦大而骄傲，居然为中国高校中为数不多的几个镜像之一）

-- github

要想在CRAN上面发布一个包难度类似发表一篇一类核心的文章，因此，Hadley开发了一个devtools包），这样任何人都可以将自己开发的包上传到github上面，供别人下载安装

```{r,eval=FALSE}
#安装rticles包
install.packages("devtools")
install.packages("rmarkdown")

library(devtools)
install_github("rstudio/rticles")

```

-- R-forge
```{r,eval=FALSE,echo=TRUE}
install.packages("quantmod", repos = "http://R-Forge.R-project.org")
install.packages("TTR", repos = "http://R-Forge.R-project.org")
install.packages("FinancialInstrument", repos = "http://R-Forge.R-project.org")
install.packages("blotter", repos = "http://R-Forge.R-project.org")
install.packages("quantstrat", repos = "http://R-Forge.R-project.org")

install.packages("PerformanceAnalytics", dependencies=TRUE)
install.packages("xts", dependencies=TRUE)


```

-- Bioconductor.org


##安装RSTUDIO

- 操作演示

##安装GIT

- 操作演示

## Test Github config

##配置RSTUDIO+GIT+GITHUB

- 详见[配置指南](http://rokia.org/?p=315)

（1）注册GIT账号

（2）创建一个repository：DataAnalysis

（3）下载git、rstudio 并安装

（4）在rstudio-tools-global options-Git/Svn里面设置git.exe的路径，重启rstudio

（5）打开Git终端配置用户账户信息(注意区分大小写)



下面三句分别配置用户名、邮件地址以及创建公钥

git config --global user.name "zhichaoluo"

git config --global user.email "zhichao.luo@gmail.com"

ssh-keygen -t rsa -C zhichao.luo@gmail.com

（6）登陆github.com，在Personal settings-SSH keys-Add SHH key，将（6）第三句中创建的key的内容copy进去。

（7）在rstudio中新建project from version control-Git配置第（2）步中创建的repository的地址

git@github.com:zhichaoluo/DataAnalysis.git

有两种传输协议模式https和SSH模式，由于我们在第（5）（6）步骤创建了SHH key所以，我们可以选择这个模式。如果选择https模式，每次提交更新都要提示输入用户名密码，非常麻烦。

有关于Git的详细介绍可以参考下文[廖雪峰](http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0013739516305929606dd18361248578c67b8067c8c017b000)


##安装CTEX

- 操作演示

- ctex.org

- mactex

- xcode

##RSTUDIO功能介绍

- 参数配置（全局、项目）

- 新建项目

- 文艺编程(case_Reproducible Report.rmd)

- RMARKDOWN

- 操作演示

##RSTUODIO+GITHUB代码管理

- 操作演示

##关于R工作空间管理的一些基础函数

```{r,eval=FALSE}
#注意：R是区分大小写，R里面的目录要用反斜杠/或者\\
getwd()
setwd("D:\\RPROJECT\\DataAnalysis\\data")
ls()
rm()
options(digits=3)
save.image("filename")
```

##常用的R包
```{r,eval=FALSE}
#google+top 100 r packages 
dplyr
ggplot2
lubridate
stringr
reshape2
RColorBrewer
zoo
xts
scales
car
knitr
rmarkdown
devtools
rticles

RODBC
RJDBC
RSQLite
#sessionInfo()

```


## [如何查看R包源代码](http://rokia.org/?p=332)

- 简单的函数（非类函数），直接在R里面输入函数名就可以查看源代码,注意函数名后面不要加() 在命令行输入：help和help()的结果不一样，前者显示help函数的源代码，后者显示help()的帮助文档

- 对于类函数，直接输入函数名不能显示出源代码，例如：



summary 

function (object, ...) 
UseMethod("summary") 

这时候需要用到methods() 函数，用法methods(FunctionName)如下： 

> methods(summary)
[1] summary.aov summary.aovlist summary.aspell*
[4] summary.connection summary.data.frame summary.Date 
[7] summary.default summary.ecdf* summary.factor 
………… 

Non-visible functions are asterisked 加星号标注不能直接输入函数名来看代码，因为它不在默认命名空间中。 但是可以通过getAnywhere() getS3method()来查看。

找到这个类函数里面你所关注的函数，输入函数名，回车，就可以查看代码了，如：

> summary.data.frame 

对于非类函数使用methods会报出错误： 

> methods("sample") 
[1] sample.int 
Warning message:
 In methods("sample") : function 'sample' appears not to be generic 

对于具体的函数，要搞懂它，可能看这些信息还不够，需要下载*.tar.gz，查看里面的源代码。这时候linux下的find命令就非常有用，具体可以问问谷哥和度娘。 

- 直接上CRAN 下载源代码包。对于加星号标注的是不可见的方法 流程如下： 

(1) 登入R主页 http://www.r-project.org/ ，点击 Download 下的CRAN 

(2) 选择一个镜像 

(3) 里面的Source Code for all Platforms就可以下载各种源码了，下面以下载程序包源码包为例，点packages 

(4) 选择sorted的方式，推荐by name 

(5) 找到你感兴趣的包，比如abind，点进去就可以看见Package source这一项，用tar.gz封装的，download就可以了，解压后就能看见源码了。一般源码都在R目录里面。 






## 本周“大牛”

- K. Pearson 1879年毕业于剑桥大学数学系；曾参与激进的政治活动。出版几本文学作品，并且作了三年的律师实习。1884年进入伦敦大学学院(University College, London)，教授数学与力学，从此待在该校一直到1933年。

- K. Pearson 最重要的学术成就，是为现代统计学打下基础。自从达尔文演化论问世后，关于演化的本质争论不断，在这方面他深受 Galton（达尔文表哥，「优生学」一词的发明者）与 Weldon 影响。 Weldon 1893年提出「所谓变异，遗传与天择事实上只是『算术』」的想法。这促使 K. Pearson 在1893-1912年间写出18篇〈在演化论上的数学贡献〉的文章，而这门「算术」，也就是今日的统计。许多熟悉的统计名词如标准差，成分分析，卡方检定都是他提出的。

- K. Pearson、Galton 与 Weldon 为了推广统计在生物上的应用，于1901年创立统计的元老期刊《Biometrika》， 由 K. Pearson 主编至死，但是 K. Pearson 的主观强，经常对他本人认为有「争议」的文章， 删改或退稿，并因此与英国本世纪最有才华的统计学家 Fisher 结下梁子。

- 1906年 Weldon 死后，K. Pearson 不再注意生物问题，而专心致志于将统计发展成一门精确的科学。