期货交易是一种金融衍生品，允许交易者在未来特定日期以预先确定的价格买卖商品或资产。国际期货市场提供了多种商品，包括能源、金属、农产品和金融工具。

获取准确的国际期货交易价格对于交易者和研究人员至关重要。R 语言是一个强大的统计编程语言，提供了广泛的数据分析和可视化工具。将介绍如何使用 R 语言获取国际期货交易价格。

获取数据

使用 R 包

R 中有几个包可以用于获取国际期货交易价格。最常用的包是 quantmod 和 TTR。这些包提供了各种函数，用于从流行的数据源获取金融数据。

使用 quantmod

r

getSymbols("CL=F", src = "quandl")

使用 TTR

r

cl <- get("CL=F", source = "yahoo")

使用 API

一些期货交易所提供了 API，允许程序化访问其数据。例如，芝加哥商品交易所（CME）提供了一个 API，用于获取其交易所交易的期货合约的实时和历史价格。

r

cl <- Quandl("CME/CL1", start_date = "2023-01-01", end_date = "2023-03-31")

清理和处理数据

获取原始数据后，通常需要对其进行清理和处理以使其适合进一步分析。这可能包括：

• 删除重复值： duplicated() 函数可用于识别并删除重复值。
• 处理时区： as.POSIXct() 函数可用于将日期时间值转换为 POSIXct 格式，以便正确处理时区。
• 合并数据框： merge() 函数可用于合并不同数据源或不同时间范围的数据框。

分析和可视化数据

清理和处理数据后，可以使用 R 语言对其进行分析和可视化。这可能包括：

• 计算技术指标： TTR 包提供了许多函数用于计算技术指标，例如移动平均线、相对强弱指数和布林带。
• 创建图表： ggplot2 包提供了强大的图表功能，用于创建各种类型的图表，例如线形图、条形图和散点图。
• 进行统计分析： R 语言提供了广泛的统计函数，用于执行回归分析、时间序列分析和其他统计测试。

使用 R 语言获取国际期货交易价格相对简单且直接。R 中有几个包和 API 可用于从各种数据源获取数据。通过清理和处理数据，交易者和研究人员可以对其进行分析和可视化，以做出明智的决策。