In lovetoken/kyoboLT: Useful R package for kyobo retirement pension marketing team

## load packages
pacman::p_load("pacman", "dplyr", "knitr", "rmarkdown", "rmdformats", "xts", "reshape2", "formattable", "kyoboLT", "ggplot2")

## global option
opts_chunk$set(fig.align = "center", warning = F, message = F) # for knitr
theme_set(theme_bw() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90))) # for ggplot2
set.seed(1004)

Under Construction
Useful R package for kyobo retirement pension marketing team.

Overview

본 패키지는 크게 3가지 성격을 가지고 있습니다.

1. 자료 핸들링을 위한 편의함수 : xdiff_returns(), mmadjust(), trim() 등
2. 시각화 템플릿을 통한 생산성 증대 : tmplot(), ky_colors(), prop_waffle(), cormat() 등
3. 분석모듈 : efff() 등

Example

tmplot()

시계열 자료가 있을 때 20, 50, 120일 이동평균선과 함께 플랏팅을 해줍니다. 데이터프레임일때 동작하며 단변수일 경우

library("quantmod")
data <- getSymbols("^ks11", from=Sys.Date()-1000, to = Sys.Date(), auto.assign = F)[,1]

tmplot(data)

다변수일경우 입니다.

data <- getSymbols("^ks11", from=Sys.Date()-1000, to = Sys.Date(), auto.assign = F)

tmplot(data)

xdiff_returns()

data(sample_index)

sample_index
xdiff_returns(sample_index)

efff()

수익률을 기반으로 효율적투자선을 그려줍니다.
이를 이용하여 최적수익률포트폴리오, 목표수익률포트폴리오에 대한 분석이 가능합니다.

returns <- xdiff_returns(sample_index, 1)
ef <- efff(returns, rg = 0.01039, rfr = 0.001, plot.only.efff = F)
attr(ef, "poolset") %>% head

mmadjust()

최대 최소값을 임의의 값으로 보정시킵니다. 즉 임의값을 초과하는 부분이 보정됩니다.

(x <- c(NA, 1:100*.01, NA))
mmadjust(x, .2, .8)

trim()

정규표현식에 기반한 공백문자에 대한 trimming 을 제공합니다.

trim("  Wow!  ", method = "leading")
trim("  Wow!  ", method = "trailing")
"  Wow!  " %>% trim %>% trim(method = "leading")

ky_colors()

자주사용하는 색에 대한 팔레트함수입니다.

demo.pal <- function(n, border = if (n < 32) "light gray" else NA,
                     main = paste("color palettes;  n=", n),
                     ch.col = c("rainbow(n, start=.7, end=.1)", "heat.colors(n)",
                                "terrain.colors(n)", "topo.colors(n)", 
                                "cm.colors(n)", "ky_colors(n)")){

    nt <- length(ch.col)
    i <- 1:n; j <- n / nt; d <- j/6; dy <- 2*d
    plot(i, i+d, type = "n", yaxt = "n", ylab = "", main = main)

    for(k in 1:nt){
        rect(i-.5, (k-1)*j+ dy, i+.4, k*j, col = eval(parse(text = ch.col[k])), border = border)
        text(2*j,  k * j + dy/4, ch.col[k])
    }

}

demo.pal(n = 16)

prop_waffle()

비율에 대한 와플차트를 제공합니다.

x <- c("Apple" = 1, "Banana" = 2, "Watermelon" = 3)
prop_waffle(x, 1, 4, size = 1)
prop_waffle(x, 1, 4, size = 1, colors = ky_colors(3, random = T), 
            title = "Using ky_colors() Palettes")

cormat()

상관행렬도를 시각화하며 psych::pairs.panels() 에 기반합니다.

cormat(cars)

Install

github 원격저장소에 본 패키지 프로젝트가 담겨 있습니다.
devtools package 의 install_github() 함수를 통해 설치 가능합니다.
아래의 코드를 실행하세요.

devtools::install_github("lovetoken/kyoboLT")

License

GPL-3

lovetoken/kyoboLT documentation built on May 21, 2019, 7:49 a.m.