In yyzeng/qfwr: Tutorials for "Quantitative Finance with R" course

knitr::opts_chunk$set(
  fig.align='center', out.width='80%', dpi = 400
)

在 learnr::tutorial() 中同学们基于老师给出（限定性）模板完成以下练习1-4的代码练习，但能通过代码检查并不就意味着同学们已经掌握R数据处理的基本流程和核心函数。同学们应试下自己能否独立 / 独力完成相同的研究任务，甚至找到更好的实现方式和代码。加油！r emo::ji("muscle") ［同学们自行完成，此文档不用提交至 坚果云收件箱 r emo::ji("postbox")。］

练习1. 读入并处理 ipos_profile.csv

# ...

练习2. 读入并处理 ipos_rets.xlsx

# ...

练习3. 合并数据集

# ...

练习4. 理解“首日收益率”的时序变化

# ...

练习5. 进一步探索性分析

可在控制台 Console 键入 qfwr::qfwr_key("L06", "L06-lab-ex05") 查看参考答案

5.1 IPO网上申购中签率的时序变化

示例图：

dp <- system.file("tutorials", "L06", "L06-lab", package = "qfwr")
knitr::include_graphics(file.path(dp, "ex5-1.png"))

代码：

# ipos %>% 
#   ggplots %>% ...

5.2 IPO网上申购中签率和网下申购中签率的关系及其变动

示例图：

dp <- system.file("tutorials", "L06", "L06-lab", package = "qfwr")
knitr::include_graphics(file.path(dp, "ex5-2.png"))

代码：

# ipos %>% 
#   ggplots %>% ...

5.3 IPO网上申购中签率和首日收益率的关系及其变动

示例图：

dp <- system.file("tutorials", "L06", "L06-lab", package = "qfwr")
knitr::include_graphics(file.path(dp, "ex5-3.png"))

代码：

# ipos %>% 
#   ggplots %>% ...

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