习题预览
今天我们继续做题，由于整个题目按照从易到难排列，所以今天的题目并不会很难。先看一下预览：
- 每天每个交易所上涨、下跌的股票各有多少？
- 沪深300成分股中，每天上涨、下跌的股票各有多少？
- 每天每个行业各有多少只股票？
- 每天涨幅超过5%、跌幅超过5%的股票各有多少？
我们已经把所有50题的答案都上传到了我们的Github主页，但是校对及代码解析只写到了第十题。等不及想先睹为快的同学，请猛戳这里：
“
github.com/Ravin515/r-data-practice
”
另外，感谢frankzhangyd同学在Github上提的建议！
习题 3
每天每个交易所上涨、下跌的股票各有多少？
分析：
这题和Ex-2非常类似，唯一的不同就是分组变量多了一个：对于每个交易日，我们不仅需要根据涨跌updown分组，还要根据交易所分组。也即，每个交易日都会产生四个subgroup：SH-DOWN, SH-UP, SZ-DOWN, SZ-UP.
由于股票代码symbol的最后两个字符表示交易所（例如，600123.SH表示上海交易所，股票代码600123），我们在建立分组变量时需要使用str_sub函数截取最后两个字符。
代码及解析：
- 在keyby语句中，我们创建了三个分组变量，首先是日期date，其次是交易所exchange（只取SH/SZ两个值），最后是涨跌updown。注意这三个变量的先后顺序非常重要，不能颠倒。
- 字符串截取函数str_sub来自stringr包。str_sub(symbol, start = -2, end = -1)的意思是截取symbol最后两个字符（注意start/end取了负值）。
练习 4
沪深300成分股中，每天上涨、下跌的股票各有多少？
分析：
本题仍旧是Ex-2的拓展，只不过要求我们进行行选择操作。在data.table的dt[i,j,by]语法中，i代表行选择操作。
为了选出沪深300成分股，我们需要用到index_w300这个变量。index_w300表示一个股票在沪深300指数中的权重，如果大于零，说明它是成分股；如果为零，说明不是成分股。
代码及解析：
- 为了选出沪深300成分股，我们使用了index_w300 > 0这个语句。index_w300是一个数值变量，与零进行比较运算后会生成一列与原向量等长的布尔向量（例如 c(True, False False, True...)）。data.table只会选择为True的那些元素。
- 在data.table的dt[i, j, by]语法中，先执行行选择操作i, 再执行分组操作by, 最后执行列操作j。因此上述代码的执行顺序为：先index_w300 > 0，然后keyby, 最后生成num.
练习 5
每天每个行业各有多少只股票？
分析：
仍旧是Ex-2的拓展，而且更为简单。我们只需要按照date和industry进行分组，然后统计每个subgroup的个数即可。
代码及解析：
- 我们生成一个新的变量stk_num用来表示每天每个行业的股票数。
习题 7
每天涨幅超过5%、跌幅超过5%的股票各有多少？
分析：
这一题的关键思路还是Ex-2中的分组。首先，我们自然要对日期分组，然后按照updown进行分组。updown是用户新建的字符变量，只取up5% 和down5% 两个值，一个表示涨幅超过5%，一个表示跌幅超过5%。最后，我们统计每个subgroup的个数
代码及解析：
- 为了方便计算，我们首先在原数据集中新增一个变量ret，表示股票的日收益率。':='(ret = (close - pre_close)/pre_close)即为新建收益率的语句，其定义为今日收盘价减去昨日收盘价，再除以昨日收盘价
- ret > 0.05 | ret < -0.05用来删选出收益率超过5%或小于-5%的观测。注意以上运算的结果是一个取值为True或False的向量，data.table最终会挑选出为True的那些行。
- 我们仍旧使用ifelse函数生成updown这个变量。ifelse(ret > 0.05, "up5% ", "down5% ")的意思是，如果条件（ret > 0.05）成立，那么取值up5% ，否则取值down5% .
下期预告
在下一期，我们会继续带来剩余题目的解答~
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