在 R 中使用 try 连接 xts 对象失败
Joining xts objects using try fails in R
我的目标是使用 quantmod 库下载大量股票代码 (~700) 的股票价格，并将结果合并到一个数据框中，我将其保存为 csv 文件。我有一个股票代码列表，但不是所有的都可以通过 quantmod 下载。
因此，当我将带有股票代码的列表传递给 getSymbols() 方法时，一旦遇到特定股票代码的问题，它就会停止并 returns 出现异常。我试图用 for 循环和 try 方法来规避这种行为，但我失败了。
让我们看一些代码：
当我尝试下载两个可下载的股票代码，然后将它们合并到一个 xts 对象时，我成功了：
library(quantmod)
df = getSymbols('AA', from = '1993-06-01', to = '2019-04-16', auto.assign = FALSE)
df1 = getSymbols('A', from = '1993-06-01', to = '2019-04-16', auto.assign = FALSE)
df_all = merge(df, df1, join = 'left')
然而，我结合使用 for 循环和 try 方法的实现失败了，returns 奇怪的（对我来说）结果：
stocks = c('A', 'AAN', 'AAP', 'AAPL', 'ABBV', 'ABC', 'ABK', 'ABMD', 'ABT', 'ACC', 'ACE', 'ACIW', 'ACM', 'ACN', 'ACS', 'ACV', 'ADBE',
'ADI', 'ADM', 'ADP', 'ADS', 'ADSK', 'ADT', 'AEE', 'AEO', 'AEP', 'AES', 'AET', 'AFG', 'AFL', 'AGCO', 'AGN', 'AHL', 'AIG', 'AIV', 'AIZ', 'AJG', 'AKAM', 'AKRX', 'ALB', 'ALEX', 'ALGN', 'ALK', 'ALL', 'ALLE', 'ALTR', 'ALXN', 'AMAT', 'AMCX', 'AMD', 'AME', 'AMG', 'AMGN', 'AMP', 'AMR', 'AMSC', 'AMT', 'AMZN', 'AN', 'ANDW', 'ANF', 'ANR', 'ANSS', 'AOC', 'AOS', 'APA', 'APC', 'APD', 'APH', 'APOL', 'APU', 'ARE', 'ARG', 'ARRS', 'ARW', 'ASH', 'ATI', 'ATVI', 'AVB', 'AVGO', 'AVP', 'AVY', 'AW', 'AWK', 'AXP', 'AYE', 'AYI', 'AZO', 'BA', 'BAC', 'BAX', 'BBBY', 'BBT', 'BBY', 'BC', 'BCR', 'BDK', 'BDX', 'BEN', 'BF.B', 'BHF', 'BHI', 'BIG', 'BIIB', 'BJS', 'BK', 'BKE', 'BLK', 'BLL', 'BMC', 'BMS', 'BMY', 'BNI', 'BRCM', 'BRK.A', 'BRL', 'BRLI', 'BSC', 'BSX', 'BTU', 'BUD', 'BWA', 'BXP', 'C', 'CA', 'CAG', 'CAH', 'CAM', 'CAT', 'CB', 'CBE', 'CBG', 'CBOE', 'CBS', 'CCE', 'CCE_1', 'CCI', 'CCL', 'CCU', 'CDNS', 'CEG', 'CELG', 'CERN', 'CF', 'CFC', 'CFG', 'CFN', 'CHD', 'CHK', 'CHRW', 'CI', 'CIEN', 'CINF', 'CIT', 'CL', 'CLF', 'CLX', 'CMA', 'CMCSA', 'CME', 'CMG', 'CMI', 'CMS', 'CMVT', 'CNC', 'CNO', 'CNP', 'CNX', 'COF', 'COG', 'COH', 'COL', 'COO', 'COP', 'COST', 'COTY', 'COV', 'CPB', 'CPN', 'CPWR', 'CR', 'CRA', 'CRM', 'CRVL', 'CSC', 'CSCO', 'CSRA', 'CSX', 'CTAS', 'CTL', 'CTSH', 'CTX', 'CTXS', 'CVC', 'CVG', 'CVH', 'CVS', 'CVX', 'CXO', 'CZN', 'D', 'DAL', 'DCI', 'DD', 'DDR', 'DDS', 'DE', 'DELL', 'DF', 'DFS', 'DGX', 'DG_1', 'DHI', 'DHR', 'DIS', 'DISCA', 'DISH', 'DLPH', 'DLR', 'DLTR', 'DNB', 'DNR', 'DO', 'DOV', 'DOW', 'DPS', 'DRE', 'DRI', 'DTE', 'DTV', 'DUK', 'DV', 'DVA', 'DVN', 'DYN', 'EBAY', 'ECL', 'ED', 'EDS', 'EFX', 'EIX', 'EK', 'EL', 'EMC', 'EMN', 'EMR', 'ENDP', 'EOG', 'EP', 'EQ', 'EQIX', 'EQR', 'EQT', 'ERTS', 'ESRX', 'ESS', 'ESV', 'ETFC', 'ETN', 'ETR', 'EW', 'EXC', 'EXPD', 'EXPE', 'EXR', 'F', 'FAST', 'FB', 'FBHS', 'FCX', 'FDO', 'FDS', 'FDX', 'FE', 'FFIV', 'FHN', 'FII', 'FIS', 'FISV', 'FITB', 'FL', 'FLIR', 'FLR', 'FLS', 'FMC', 'FNM', 'FO', 'FOSL', 'FPL', 'FRE', 'FRT', 'FRX', 'FSLR', 'FTI', 'FTV', 'GAS', 'GAS_0', 'GCI', 'GCI_0', 'GD', 'GE', 'GENZ', 'GGP', 'GGP_0', 'GILD', 'GIS', 'GLAD', 'GLW', 'GM', 'GME', 'GM_0', 'GNW', 'GOOG', 'GPC', 'GPN', 'GPS', 'GR', 'GRA', 'GRMN', 'GS', 'GT', 'GWW', 'HAL', 'HAR', 'HAS', 'HBAN', 'HBI', 'HCA', 'HCBK', 'HCN', 'HCP', 'HD', 'HES', 'HIBB', 'HIG', 'HLT', 'HNZ', 'HOG', 'HOLX', 'HON', 'HOT', 'HP', 'HPC', 'HPE', 'HPQ', 'HRB', 'HRL', 'HRS', 'HSIC', 'HSP', 'HST', 'HSY', 'HUM', 'IACI', 'IBM', 'ICE', 'IDXX', 'IFF', 'IGT', 'ILMN', 'INCY', 'INFO', 'INTC', 'INTU', 'IP', 'IPG', 'IR', 'IRM', 'ISRG', 'IT', 'ITT', 'ITW', 'IVZ', 'JAVA', 'JBHT', 'JBL', 'JCI', 'JCP', 'JDSU', 'JEC', 'JNJ', 'JNPR', 'JNS', 'JNY', 'JPM', 'JWN', 'K', 'KBH', 'KEY', 'KFT', 'KG', 'KHC', 'KIM', 'KLAC', 'KMB', 'KMI', 'KMX', 'KO', 'KORS', 'KR', 'KRFT', 'KSS', 'KSU', 'LEG', 'LEH_0', 'LEN', 'LH', 'LIFE', 'LIZ', 'LKQ', 'LLL', 'LLTC', 'LLY', 'LM', 'LMT', 'LNC', 'LNKD', 'LNT', 'LOW', 'LRCX', 'LSI', 'LSTR', 'LTD', 'LTR', 'LUK', 'LUV', 'LVLT', 'LXK', 'LYB', 'M', 'MA', 'MAA', 'MAC', 'MAR', 'MAS', 'MAT', 'MBI', 'MCD', 'MCHP', 'MCK', 'MCO', 'MDP', 'MDT', 'MED', 'MER', 'MET', 'MFE', 'MGM', 'MHK', 'MHP', 'MHS', 'MI', 'MIL', 'MJN', 'MKC', 'MLM', 'MMC', 'MMM', 'MNK', 'MNST', 'MNST_0', 'MO', 'MOLX', 'MON', 'MOS', 'MOT', 'MPC', 'MRK', 'MRO', 'MS', 'MSFT', 'MTB', 'MTD', 'MTG', 'MTW', 'MU', 'MUR', 'MWV', 'MYL', 'NAV', 'NAVI', 'NBL', 'NBR', 'NCC', 'NCLH', 'NDAQ', 'NE', 'NEM', 'NFLX', 'NFX', 'NI', 'NILE', 'NKE', 'NLSN', 'NOC', 'NOV', 'NOVL', 'NRG', 'NSC', 'NSM', 'NTAP', 'NTRS', 'NU', 'NUE', 'NUS', 'NVDA', 'NVLS', 'NWL', 'NWS.A', 'NWS', 'NYT', 'NYX', 'O', 'ODP', 'OFLX', 'OI', 'OKE', 'OMC', 'OMX', 'ORCL', 'ORLY', 'OXY', 'PAYX', 'PBCT', 'PBG', 'PBI', 'PCAR', 'PCG', 'PCL', 'PCLN', 'PCP', 'PDCO', 'PEG', 'PEP', 'PETM', 'PETS', 'PFE', 'PFG', 'PFIE', 'PG', 'PGN', 'PGR', 'PH', 'PHM', 'PKG', 'PKI', 'PLD',
'PLD_0', 'PLL', 'PM', 'PMTC', 'PNC', 'PNR', 'PNW', 'POM', 'PPG', 'PPL', 'PRGO', 'PRU', 'PSA', 'PSX', 'PTV', 'PVH', 'PWR', 'PX', 'PXD', 'PYPL', 'Q', 'QCOM', 'QLGC', 'QRVO', 'QSII', 'Q_1', 'R', 'RAD', 'RAI', 'RAVN', 'RCL', 'RDC', 'RE', 'REG', 'REGN', 'RF', 'RHI', 'RHT', 'RIG', 'RJF', 'RL', 'RMD', 'ROH', 'ROK', 'ROP', 'ROST', 'RRC', 'RRD', 'RSG', 'RSH', 'RTN', 'RX', 'S', 'SAF', 'SAI', 'SAM', 'SANM', 'SAPE', 'SBAC', 'SBL', 'SBUX', 'SCG', 'SCHW', 'SE', 'SEE', 'SGP', 'SHLD', 'SHW', 'SIAL', 'SIG', 'SII', 'SJM', 'SLB', 'SLE', 'SLG', 'SLM', 'SNA', 'SNDK', 'SNI', 'SNPS', 'SO', 'SOV', 'SPG', 'SPLS', 'SRCL', 'SRE', 'SSP', 'STI', 'STJ', 'STR', 'STT', 'STX', 'STZ', 'SUN', 'SVU', 'SWK', 'SWKS', 'SWN', 'SWY', 'SYF', 'SYK', 'SYMC', 'SYNT', 'SYY', 'T', 'TAP', 'TDC', 'TDG', 'TE', 'TEG', 'TEL', 'TER', 'TEX', 'TGT', 'THC', 'TIE', 'TIF', 'TIN', 'TJX', 'TKR', 'TLAB', 'TMK', 'TMO', 'TRIP', 'TROW', 'TRV', 'TSCO', 'TSLA', 'TSN', 'TSO', 'TSS', 'TT', 'TWC', 'TWTR', 'TWX', 'TXN', 'TXT', 'TYC', 'UA', 'UAL', 'UDR', 'UG', 'UHS', 'UIS', 'ULTA', 'UNH', 'UNM', 'UNP', 'UPS', 'URBN', 'URI', 'USB', 'UST', 'UTX', 'V', 'VAR', 'VFC', 'VIA.B', 'VIVO', 'VLO', 'VMC', 'VNO', 'VRSK', 'VRSN', 'VRTX', 'VTR', 'VZ', 'WAG', 'WAT', 'WB', 'WBA', 'WDC', 'WDR', 'WEC', 'WEN', 'WFC', 'WFMI', 'WFR', 'WFT', 'WHR', 'WIN', 'WINA', 'WLP', 'WLTW', 'WM', 'WMB', 'WMT', 'WM_0', 'WPI', 'WPO', 'WPX', 'WRK', 'WU', 'WWY', 'WY', 'WYE', 'WYN', 'WYNN', 'X', 'XEC', 'XEL', 'XL', 'XLNX', 'XOM', 'XRAY', 'XRX', 'XTO', 'XYL', 'YHOO', 'YUM', 'ZION', 'ZMH', 'ZTS')
data =getSymbols('AA', from = '1993-06-01', to = '2019-04-16', auto.assign = FALSE)
for(stock in stocks){
dat = try(getSymbols(stock, from = '1993-06-01', to = '2019-04-16'))
if (length(dat) > 0){
data = merge(data, dat, join = 'left')
}
}
这个returns一个看起来像这样的对象：
> dim(data)
[1] 6516 766
> colnames(data)
[1] "AA.Open" "AA.High" "AA.Low" "AA.Close" "AA.Volume" "AA.Adjusted" "dat" "dat.1"
[9] "dat.2" "dat.3" "dat.4" "dat.5" "dat.6" "dat.7" "dat.8" "dat.9"
[17] "dat.10" "dat.11" "dat.12" "dat.13" "dat.14" "dat.15" "dat.16" "dat.17"
[25] "dat.18" "dat.19" "dat.20" "dat.21" "dat.22" "dat.23" "dat.24" "dat.25"
[33] "dat.26" "dat.27" "dat.28" "dat.29" "dat.30" "dat.31" "dat.32" "dat.33"
[41] "dat.34" "dat.35" "dat.36" "dat.37" "dat.38" "dat.39" "dat.40" "dat.41"
[49] "dat.42" "dat.43" "dat.44" "dat.45" "dat.46" "dat.47" "dat.48" "dat.49"
[57] "dat.50" "dat.51" "dat.52" "dat.53" "dat.54" "dat.55" "dat.56" "dat.57"
[65] "dat.58" "dat.59" "dat.60" "dat.61" "dat.62" "dat.63" "dat.64" "dat.65"
[73] "dat.66" "dat.67" "dat.68" "dat.69" "dat.70" "dat.71" "dat.72" "dat.73"
[81] "dat.74" "dat.75" "dat.76" "dat.77" "dat.78" "dat.79" "dat.80" "dat.81"
[89] "dat.82" "dat.83" "dat.84" "dat.85" "dat.86" "dat.87" "dat.88" "dat.89"
[97] "dat.90" "dat.91" "dat.92" "dat.93" "dat.94" "dat.95" "dat.96" "dat.97"
[105] "dat.98" "dat.99" "dat.100" "dat.101" "dat.102" "dat.103" "dat.104" "dat.105"
[113] "dat.106" "dat.107" "dat.108" "dat.109" "dat.110" "dat.111" "dat.112" "dat.113"
[121] "dat.114" "dat.115" "dat.116" "dat.117" "dat.118" "dat.119" "dat.120" "dat.121"
[129] "dat.122" "dat.123" "dat.124" "dat.125" "dat.126" "dat.127" "dat.128" "dat.129"
[137] "dat.130" "dat.131" "dat.132" "dat.133" "dat.134" "dat.135" "dat.136" "dat.137"
[145] "dat.138" "dat.139" "dat.140" "dat.141" "dat.142" "dat.143" "dat.144" "dat.145"
[153] "dat.146" "dat.147" "dat.148" "dat.149" "dat.150" "dat.151" "dat.152" "dat.153"
[161] "dat.154" "dat.155" "dat.156" "dat.157" "dat.158" "dat.159" "dat.160" "dat.161"
[169] "dat.162" "dat.163" "dat.164" "dat.165" "dat.166" "dat.167" "dat.168" "dat.169"
[177] "dat.170" "dat.171" "dat.172" "dat.173" "dat.174" "dat.175" "dat.176" "dat.177"
[185] "dat.178" "dat.179" "dat.180" "dat.181" "dat.182" "dat.183" "dat.184" "dat.185"
[193] "dat.186" "dat.187" "dat.188" "dat.189" "dat.190" "dat.191" "dat.192" "dat.193"
[201] "dat.194" "dat.195" "dat.196" "dat.197" "dat.198" "dat.199" "dat.200" "dat.201"
[209] "dat.202" "dat.203" "dat.204" "dat.205" "dat.206" "dat.207" "dat.208" "dat.209"
[217] "dat.210" "dat.211" "dat.212" "dat.213" "dat.214" "dat.215" "dat.216" "dat.217"
[225] "dat.218" "dat.219" "dat.220" "dat.221" "dat.222" "dat.223" "dat.224" "dat.225"
[233] "dat.226" "dat.227" "dat.228" "dat.229" "dat.230" "dat.231" "dat.232" "dat.233"
[241] "dat.234" "dat.235" "dat.236" "dat.237" "dat.238" "dat.239" "dat.240" "dat.241"
[249] "dat.242" "dat.243" "dat.244" "dat.245" "dat.246" "dat.247" "dat.248" "dat.249"
[257] "dat.250" "dat.251" "dat.252" "dat.253" "dat.254" "dat.255" "dat.256" "dat.257"
[265] "dat.258" "dat.259" "dat.260" "dat.261" "dat.262" "dat.263" "dat.264" "dat.265"
[273] "dat.266" "dat.267" "dat.268" "dat.269" "dat.270" "dat.271" "dat.272" "dat.273"
[281] "dat.274" "dat.275" "dat.276" "dat.277" "dat.278" "dat.279" "dat.280" "dat.281"
[289] "dat.282" "dat.283" "dat.284" "dat.285" "dat.286" "dat.287" "dat.288" "dat.289"
[297] "dat.290" "dat.291" "dat.292" "dat.293" "dat.294" "dat.295" "dat.296" "dat.297"
[305] "dat.298" "dat.299" "dat.300" "dat.301" "dat.302" "dat.303" "dat.304" "dat.305"
[313] "dat.306" "dat.307" "dat.308" "dat.309" "dat.310" "dat.311" "dat.312" "dat.313"
[321] "dat.314" "dat.315" "dat.316" "dat.317" "dat.318" "dat.319" "dat.320" "dat.321"
[329] "dat.322" "dat.323" "dat.324" "dat.325" "dat.326" "dat.327" "dat.328" "dat.329"
[337] "dat.330" "dat.331" "dat.332" "dat.333" "dat.334" "dat.335" "dat.336" "dat.337"
[345] "dat.338" "dat.339" "dat.340" "dat.341" "dat.342" "dat.343" "dat.344" "dat.345"
[353] "dat.346" "dat.347" "dat.348" "dat.349" "dat.350" "dat.351" "dat.352" "dat.353"
[361] "dat.354" "dat.355" "dat.356" "dat.357" "dat.358" "dat.359" "dat.360" "dat.361"
[369] "dat.362" "dat.363" "dat.364" "dat.365" "dat.366" "dat.367" "dat.368" "dat.369"
[377] "dat.370" "dat.371" "dat.372" "dat.373" "dat.374" "dat.375" "dat.376" "dat.377"
[385] "dat.378" "dat.379" "dat.380" "dat.381" "dat.382" "dat.383" "dat.384" "dat.385"
[393] "dat.386" "dat.387" "dat.388" "dat.389" "dat.390" "dat.391" "dat.392" "dat.393"
[401] "dat.394" "dat.395" "dat.396" "dat.397" "dat.398" "dat.399" "dat.400" "dat.401"
[409] "dat.402" "dat.403" "dat.404" "dat.405" "dat.406" "dat.407" "dat.408" "dat.409"
[417] "dat.410" "dat.411" "dat.412" "dat.413" "dat.414" "dat.415" "dat.416" "dat.417"
[425] "dat.418" "dat.419" "dat.420" "dat.421" "dat.422" "dat.423" "dat.424" "dat.425"
[433] "dat.426" "dat.427" "dat.428" "dat.429" "dat.430" "dat.431" "dat.432" "dat.433"
[441] "dat.434" "dat.435" "dat.436" "dat.437" "dat.438" "dat.439" "dat.440" "dat.441"
[449] "dat.442" "dat.443" "dat.444" "dat.445" "dat.446" "dat.447" "dat.448" "dat.449"
[457] "dat.450" "dat.451" "dat.452" "dat.453" "dat.454" "dat.455" "dat.456" "dat.457"
[465] "dat.458" "dat.459" "dat.460" "dat.461" "dat.462" "dat.463" "dat.464" "dat.465"
[473] "dat.466" "dat.467" "dat.468" "dat.469" "dat.470" "dat.471" "dat.472" "dat.473"
[481] "dat.474" "dat.475" "dat.476" "dat.477" "dat.478" "dat.479" "dat.480" "dat.481"
[489] "dat.482" "dat.483" "dat.484" "dat.485" "dat.486" "dat.487" "dat.488" "dat.489"
[497] "dat.490" "dat.491" "dat.492" "dat.493" "dat.494" "dat.495" "dat.496" "dat.497"
[505] "dat.498" "dat.499" "dat.500" "dat.501" "dat.502" "dat.503" "dat.504" "dat.505"
[513] "dat.506" "dat.507" "dat.508" "dat.509" "dat.510" "dat.511" "dat.512" "dat.513"
[521] "dat.514" "dat.515" "dat.516" "dat.517" "dat.518" "dat.519" "dat.520" "dat.521"
[529] "dat.522" "dat.523" "dat.524" "dat.525" "dat.526" "dat.527" "dat.528" "dat.529"
[537] "dat.530" "dat.531" "dat.532" "dat.533" "dat.534" "dat.535" "dat.536" "dat.537"
[545] "dat.538" "dat.539" "dat.540" "dat.541" "dat.542" "dat.543" "dat.544" "dat.545"
[553] "dat.546" "dat.547" "dat.548" "dat.549" "dat.550" "dat.551" "dat.552" "dat.553"
[561] "dat.554" "dat.555" "dat.556" "dat.557" "dat.558" "dat.559" "dat.560" "dat.561"
[569] "dat.562" "dat.563" "dat.564" "dat.565" "dat.566" "dat.567" "dat.568" "dat.569"
[577] "dat.570" "dat.571" "dat.572" "dat.573" "dat.574" "dat.575" "dat.576" "dat.577"
[585] "dat.578" "dat.579" "dat.580" "dat.581" "dat.582" "dat.583" "dat.584" "dat.585"
[593] "dat.586" "dat.587" "dat.588" "dat.589" "dat.590" "dat.591" "dat.592" "dat.593"
[601] "dat.594" "dat.595" "dat.596" "dat.597" "dat.598" "dat.599" "dat.600" "dat.601"
[609] "dat.602" "dat.603" "dat.604" "dat.605" "dat.606" "dat.607" "dat.608" "dat.609"
[617] "dat.610" "dat.611" "dat.612" "dat.613" "dat.614" "dat.615" "dat.616" "dat.617"
[625] "dat.618" "dat.619" "dat.620" "dat.621" "dat.622" "dat.623" "dat.624" "dat.625"
[633] "dat.626" "dat.627" "dat.628" "dat.629" "dat.630" "dat.631" "dat.632" "dat.633"
[641] "dat.634" "dat.635" "dat.636" "dat.637" "dat.638" "dat.639" "dat.640" "dat.641"
[649] "dat.642" "dat.643" "dat.644" "dat.645" "dat.646" "dat.647" "dat.648" "dat.649"
[657] "dat.650" "dat.651" "dat.652" "dat.653" "dat.654" "dat.655" "dat.656" "dat.657"
[665] "dat.658" "dat.659" "dat.660" "dat.661" "dat.662" "dat.663" "dat.664" "dat.665"
[673] "dat.666" "dat.667" "dat.668" "dat.669" "dat.670" "dat.671" "dat.672" "dat.673"
[681] "dat.674" "dat.675" "dat.676" "dat.677" "dat.678" "dat.679" "dat.680" "dat.681"
[689] "dat.682" "dat.683" "dat.684" "dat.685" "dat.686" "dat.687" "dat.688" "dat.689"
[697] "dat.690" "dat.691" "dat.692" "dat.693" "dat.694" "dat.695" "dat.696" "dat.697"
[705] "dat.698" "dat.699" "dat.700" "dat.701" "dat.702" "dat.703" "dat.704" "dat.705"
[713] "dat.706" "dat.707" "dat.708" "dat.709" "dat.710" "dat.711" "dat.712" "dat.713"
[721] "dat.714" "dat.715" "dat.716" "dat.717" "dat.718" "dat.719" "dat.720" "dat.721"
[729] "dat.722" "dat.723" "dat.724" "dat.725" "dat.726" "dat.727" "dat.728" "dat.729"
[737] "dat.730" "dat.731" "dat.732" "dat.733" "dat.734" "dat.735" "dat.736" "dat.737"
[745] "dat.738" "dat.739" "dat.740" "dat.741" "dat.742" "dat.743" "dat.744" "dat.745"
[753] "dat.746" "dat.747" "dat.748" "dat.749" "dat.750" "dat.751" "dat.752" "dat.753"
[761] "dat.754" "dat.755" "dat.756" "dat.757" "dat.758" "dat.759"
这是我试过的代码。它似乎有效（虽然我只尝试了向量的一个子集）：
data <- getSymbols('AA', from = '1993-06-01', to = '2019-04-16', auto.assign = FALSE)
for(stock in stocks){
cat(paste0("processing: ", stock, "\n"))
dat <- NULL
try({
dat <- getSymbols(stock, from = '1993-06-01', to = '2019-04-16', auto.assign = FALSE)
if (length(dat) > 0){
data <- merge(data, dat, join = 'left')
}
})
}
我的目标是使用 quantmod 库下载大量股票代码 (~700) 的股票价格，并将结果合并到一个数据框中，我将其保存为 csv 文件。我有一个股票代码列表，但不是所有的都可以通过 quantmod 下载。
因此，当我将带有股票代码的列表传递给 getSymbols() 方法时，一旦遇到特定股票代码的问题，它就会停止并 returns 出现异常。我试图用 for 循环和 try 方法来规避这种行为，但我失败了。
让我们看一些代码：
当我尝试下载两个可下载的股票代码，然后将它们合并到一个 xts 对象时，我成功了：
library(quantmod)
df = getSymbols('AA', from = '1993-06-01', to = '2019-04-16', auto.assign = FALSE)
df1 = getSymbols('A', from = '1993-06-01', to = '2019-04-16', auto.assign = FALSE)
df_all = merge(df, df1, join = 'left')
然而，我结合使用 for 循环和 try 方法的实现失败了，returns 奇怪的（对我来说）结果：
stocks = c('A', 'AAN', 'AAP', 'AAPL', 'ABBV', 'ABC', 'ABK', 'ABMD', 'ABT', 'ACC', 'ACE', 'ACIW', 'ACM', 'ACN', 'ACS', 'ACV', 'ADBE',
'ADI', 'ADM', 'ADP', 'ADS', 'ADSK', 'ADT', 'AEE', 'AEO', 'AEP', 'AES', 'AET', 'AFG', 'AFL', 'AGCO', 'AGN', 'AHL', 'AIG', 'AIV', 'AIZ', 'AJG', 'AKAM', 'AKRX', 'ALB', 'ALEX', 'ALGN', 'ALK', 'ALL', 'ALLE', 'ALTR', 'ALXN', 'AMAT', 'AMCX', 'AMD', 'AME', 'AMG', 'AMGN', 'AMP', 'AMR', 'AMSC', 'AMT', 'AMZN', 'AN', 'ANDW', 'ANF', 'ANR', 'ANSS', 'AOC', 'AOS', 'APA', 'APC', 'APD', 'APH', 'APOL', 'APU', 'ARE', 'ARG', 'ARRS', 'ARW', 'ASH', 'ATI', 'ATVI', 'AVB', 'AVGO', 'AVP', 'AVY', 'AW', 'AWK', 'AXP', 'AYE', 'AYI', 'AZO', 'BA', 'BAC', 'BAX', 'BBBY', 'BBT', 'BBY', 'BC', 'BCR', 'BDK', 'BDX', 'BEN', 'BF.B', 'BHF', 'BHI', 'BIG', 'BIIB', 'BJS', 'BK', 'BKE', 'BLK', 'BLL', 'BMC', 'BMS', 'BMY', 'BNI', 'BRCM', 'BRK.A', 'BRL', 'BRLI', 'BSC', 'BSX', 'BTU', 'BUD', 'BWA', 'BXP', 'C', 'CA', 'CAG', 'CAH', 'CAM', 'CAT', 'CB', 'CBE', 'CBG', 'CBOE', 'CBS', 'CCE', 'CCE_1', 'CCI', 'CCL', 'CCU', 'CDNS', 'CEG', 'CELG', 'CERN', 'CF', 'CFC', 'CFG', 'CFN', 'CHD', 'CHK', 'CHRW', 'CI', 'CIEN', 'CINF', 'CIT', 'CL', 'CLF', 'CLX', 'CMA', 'CMCSA', 'CME', 'CMG', 'CMI', 'CMS', 'CMVT', 'CNC', 'CNO', 'CNP', 'CNX', 'COF', 'COG', 'COH', 'COL', 'COO', 'COP', 'COST', 'COTY', 'COV', 'CPB', 'CPN', 'CPWR', 'CR', 'CRA', 'CRM', 'CRVL', 'CSC', 'CSCO', 'CSRA', 'CSX', 'CTAS', 'CTL', 'CTSH', 'CTX', 'CTXS', 'CVC', 'CVG', 'CVH', 'CVS', 'CVX', 'CXO', 'CZN', 'D', 'DAL', 'DCI', 'DD', 'DDR', 'DDS', 'DE', 'DELL', 'DF', 'DFS', 'DGX', 'DG_1', 'DHI', 'DHR', 'DIS', 'DISCA', 'DISH', 'DLPH', 'DLR', 'DLTR', 'DNB', 'DNR', 'DO', 'DOV', 'DOW', 'DPS', 'DRE', 'DRI', 'DTE', 'DTV', 'DUK', 'DV', 'DVA', 'DVN', 'DYN', 'EBAY', 'ECL', 'ED', 'EDS', 'EFX', 'EIX', 'EK', 'EL', 'EMC', 'EMN', 'EMR', 'ENDP', 'EOG', 'EP', 'EQ', 'EQIX', 'EQR', 'EQT', 'ERTS', 'ESRX', 'ESS', 'ESV', 'ETFC', 'ETN', 'ETR', 'EW', 'EXC', 'EXPD', 'EXPE', 'EXR', 'F', 'FAST', 'FB', 'FBHS', 'FCX', 'FDO', 'FDS', 'FDX', 'FE', 'FFIV', 'FHN', 'FII', 'FIS', 'FISV', 'FITB', 'FL', 'FLIR', 'FLR', 'FLS', 'FMC', 'FNM', 'FO', 'FOSL', 'FPL', 'FRE', 'FRT', 'FRX', 'FSLR', 'FTI', 'FTV', 'GAS', 'GAS_0', 'GCI', 'GCI_0', 'GD', 'GE', 'GENZ', 'GGP', 'GGP_0', 'GILD', 'GIS', 'GLAD', 'GLW', 'GM', 'GME', 'GM_0', 'GNW', 'GOOG', 'GPC', 'GPN', 'GPS', 'GR', 'GRA', 'GRMN', 'GS', 'GT', 'GWW', 'HAL', 'HAR', 'HAS', 'HBAN', 'HBI', 'HCA', 'HCBK', 'HCN', 'HCP', 'HD', 'HES', 'HIBB', 'HIG', 'HLT', 'HNZ', 'HOG', 'HOLX', 'HON', 'HOT', 'HP', 'HPC', 'HPE', 'HPQ', 'HRB', 'HRL', 'HRS', 'HSIC', 'HSP', 'HST', 'HSY', 'HUM', 'IACI', 'IBM', 'ICE', 'IDXX', 'IFF', 'IGT', 'ILMN', 'INCY', 'INFO', 'INTC', 'INTU', 'IP', 'IPG', 'IR', 'IRM', 'ISRG', 'IT', 'ITT', 'ITW', 'IVZ', 'JAVA', 'JBHT', 'JBL', 'JCI', 'JCP', 'JDSU', 'JEC', 'JNJ', 'JNPR', 'JNS', 'JNY', 'JPM', 'JWN', 'K', 'KBH', 'KEY', 'KFT', 'KG', 'KHC', 'KIM', 'KLAC', 'KMB', 'KMI', 'KMX', 'KO', 'KORS', 'KR', 'KRFT', 'KSS', 'KSU', 'LEG', 'LEH_0', 'LEN', 'LH', 'LIFE', 'LIZ', 'LKQ', 'LLL', 'LLTC', 'LLY', 'LM', 'LMT', 'LNC', 'LNKD', 'LNT', 'LOW', 'LRCX', 'LSI', 'LSTR', 'LTD', 'LTR', 'LUK', 'LUV', 'LVLT', 'LXK', 'LYB', 'M', 'MA', 'MAA', 'MAC', 'MAR', 'MAS', 'MAT', 'MBI', 'MCD', 'MCHP', 'MCK', 'MCO', 'MDP', 'MDT', 'MED', 'MER', 'MET', 'MFE', 'MGM', 'MHK', 'MHP', 'MHS', 'MI', 'MIL', 'MJN', 'MKC', 'MLM', 'MMC', 'MMM', 'MNK', 'MNST', 'MNST_0', 'MO', 'MOLX', 'MON', 'MOS', 'MOT', 'MPC', 'MRK', 'MRO', 'MS', 'MSFT', 'MTB', 'MTD', 'MTG', 'MTW', 'MU', 'MUR', 'MWV', 'MYL', 'NAV', 'NAVI', 'NBL', 'NBR', 'NCC', 'NCLH', 'NDAQ', 'NE', 'NEM', 'NFLX', 'NFX', 'NI', 'NILE', 'NKE', 'NLSN', 'NOC', 'NOV', 'NOVL', 'NRG', 'NSC', 'NSM', 'NTAP', 'NTRS', 'NU', 'NUE', 'NUS', 'NVDA', 'NVLS', 'NWL', 'NWS.A', 'NWS', 'NYT', 'NYX', 'O', 'ODP', 'OFLX', 'OI', 'OKE', 'OMC', 'OMX', 'ORCL', 'ORLY', 'OXY', 'PAYX', 'PBCT', 'PBG', 'PBI', 'PCAR', 'PCG', 'PCL', 'PCLN', 'PCP', 'PDCO', 'PEG', 'PEP', 'PETM', 'PETS', 'PFE', 'PFG', 'PFIE', 'PG', 'PGN', 'PGR', 'PH', 'PHM', 'PKG', 'PKI', 'PLD',
'PLD_0', 'PLL', 'PM', 'PMTC', 'PNC', 'PNR', 'PNW', 'POM', 'PPG', 'PPL', 'PRGO', 'PRU', 'PSA', 'PSX', 'PTV', 'PVH', 'PWR', 'PX', 'PXD', 'PYPL', 'Q', 'QCOM', 'QLGC', 'QRVO', 'QSII', 'Q_1', 'R', 'RAD', 'RAI', 'RAVN', 'RCL', 'RDC', 'RE', 'REG', 'REGN', 'RF', 'RHI', 'RHT', 'RIG', 'RJF', 'RL', 'RMD', 'ROH', 'ROK', 'ROP', 'ROST', 'RRC', 'RRD', 'RSG', 'RSH', 'RTN', 'RX', 'S', 'SAF', 'SAI', 'SAM', 'SANM', 'SAPE', 'SBAC', 'SBL', 'SBUX', 'SCG', 'SCHW', 'SE', 'SEE', 'SGP', 'SHLD', 'SHW', 'SIAL', 'SIG', 'SII', 'SJM', 'SLB', 'SLE', 'SLG', 'SLM', 'SNA', 'SNDK', 'SNI', 'SNPS', 'SO', 'SOV', 'SPG', 'SPLS', 'SRCL', 'SRE', 'SSP', 'STI', 'STJ', 'STR', 'STT', 'STX', 'STZ', 'SUN', 'SVU', 'SWK', 'SWKS', 'SWN', 'SWY', 'SYF', 'SYK', 'SYMC', 'SYNT', 'SYY', 'T', 'TAP', 'TDC', 'TDG', 'TE', 'TEG', 'TEL', 'TER', 'TEX', 'TGT', 'THC', 'TIE', 'TIF', 'TIN', 'TJX', 'TKR', 'TLAB', 'TMK', 'TMO', 'TRIP', 'TROW', 'TRV', 'TSCO', 'TSLA', 'TSN', 'TSO', 'TSS', 'TT', 'TWC', 'TWTR', 'TWX', 'TXN', 'TXT', 'TYC', 'UA', 'UAL', 'UDR', 'UG', 'UHS', 'UIS', 'ULTA', 'UNH', 'UNM', 'UNP', 'UPS', 'URBN', 'URI', 'USB', 'UST', 'UTX', 'V', 'VAR', 'VFC', 'VIA.B', 'VIVO', 'VLO', 'VMC', 'VNO', 'VRSK', 'VRSN', 'VRTX', 'VTR', 'VZ', 'WAG', 'WAT', 'WB', 'WBA', 'WDC', 'WDR', 'WEC', 'WEN', 'WFC', 'WFMI', 'WFR', 'WFT', 'WHR', 'WIN', 'WINA', 'WLP', 'WLTW', 'WM', 'WMB', 'WMT', 'WM_0', 'WPI', 'WPO', 'WPX', 'WRK', 'WU', 'WWY', 'WY', 'WYE', 'WYN', 'WYNN', 'X', 'XEC', 'XEL', 'XL', 'XLNX', 'XOM', 'XRAY', 'XRX', 'XTO', 'XYL', 'YHOO', 'YUM', 'ZION', 'ZMH', 'ZTS')
data =getSymbols('AA', from = '1993-06-01', to = '2019-04-16', auto.assign = FALSE)
for(stock in stocks){
dat = try(getSymbols(stock, from = '1993-06-01', to = '2019-04-16'))
if (length(dat) > 0){
data = merge(data, dat, join = 'left')
}
}
这个returns一个看起来像这样的对象：
> dim(data)
[1] 6516 766
> colnames(data)
[1] "AA.Open" "AA.High" "AA.Low" "AA.Close" "AA.Volume" "AA.Adjusted" "dat" "dat.1"
[9] "dat.2" "dat.3" "dat.4" "dat.5" "dat.6" "dat.7" "dat.8" "dat.9"
[17] "dat.10" "dat.11" "dat.12" "dat.13" "dat.14" "dat.15" "dat.16" "dat.17"
[25] "dat.18" "dat.19" "dat.20" "dat.21" "dat.22" "dat.23" "dat.24" "dat.25"
[33] "dat.26" "dat.27" "dat.28" "dat.29" "dat.30" "dat.31" "dat.32" "dat.33"
[41] "dat.34" "dat.35" "dat.36" "dat.37" "dat.38" "dat.39" "dat.40" "dat.41"
[49] "dat.42" "dat.43" "dat.44" "dat.45" "dat.46" "dat.47" "dat.48" "dat.49"
[57] "dat.50" "dat.51" "dat.52" "dat.53" "dat.54" "dat.55" "dat.56" "dat.57"
[65] "dat.58" "dat.59" "dat.60" "dat.61" "dat.62" "dat.63" "dat.64" "dat.65"
[73] "dat.66" "dat.67" "dat.68" "dat.69" "dat.70" "dat.71" "dat.72" "dat.73"
[81] "dat.74" "dat.75" "dat.76" "dat.77" "dat.78" "dat.79" "dat.80" "dat.81"
[89] "dat.82" "dat.83" "dat.84" "dat.85" "dat.86" "dat.87" "dat.88" "dat.89"
[97] "dat.90" "dat.91" "dat.92" "dat.93" "dat.94" "dat.95" "dat.96" "dat.97"
[105] "dat.98" "dat.99" "dat.100" "dat.101" "dat.102" "dat.103" "dat.104" "dat.105"
[113] "dat.106" "dat.107" "dat.108" "dat.109" "dat.110" "dat.111" "dat.112" "dat.113"
[121] "dat.114" "dat.115" "dat.116" "dat.117" "dat.118" "dat.119" "dat.120" "dat.121"
[129] "dat.122" "dat.123" "dat.124" "dat.125" "dat.126" "dat.127" "dat.128" "dat.129"
[137] "dat.130" "dat.131" "dat.132" "dat.133" "dat.134" "dat.135" "dat.136" "dat.137"
[145] "dat.138" "dat.139" "dat.140" "dat.141" "dat.142" "dat.143" "dat.144" "dat.145"
[153] "dat.146" "dat.147" "dat.148" "dat.149" "dat.150" "dat.151" "dat.152" "dat.153"
[161] "dat.154" "dat.155" "dat.156" "dat.157" "dat.158" "dat.159" "dat.160" "dat.161"
[169] "dat.162" "dat.163" "dat.164" "dat.165" "dat.166" "dat.167" "dat.168" "dat.169"
[177] "dat.170" "dat.171" "dat.172" "dat.173" "dat.174" "dat.175" "dat.176" "dat.177"
[185] "dat.178" "dat.179" "dat.180" "dat.181" "dat.182" "dat.183" "dat.184" "dat.185"
[193] "dat.186" "dat.187" "dat.188" "dat.189" "dat.190" "dat.191" "dat.192" "dat.193"
[201] "dat.194" "dat.195" "dat.196" "dat.197" "dat.198" "dat.199" "dat.200" "dat.201"
[209] "dat.202" "dat.203" "dat.204" "dat.205" "dat.206" "dat.207" "dat.208" "dat.209"
[217] "dat.210" "dat.211" "dat.212" "dat.213" "dat.214" "dat.215" "dat.216" "dat.217"
[225] "dat.218" "dat.219" "dat.220" "dat.221" "dat.222" "dat.223" "dat.224" "dat.225"
[233] "dat.226" "dat.227" "dat.228" "dat.229" "dat.230" "dat.231" "dat.232" "dat.233"
[241] "dat.234" "dat.235" "dat.236" "dat.237" "dat.238" "dat.239" "dat.240" "dat.241"
[249] "dat.242" "dat.243" "dat.244" "dat.245" "dat.246" "dat.247" "dat.248" "dat.249"
[257] "dat.250" "dat.251" "dat.252" "dat.253" "dat.254" "dat.255" "dat.256" "dat.257"
[265] "dat.258" "dat.259" "dat.260" "dat.261" "dat.262" "dat.263" "dat.264" "dat.265"
[273] "dat.266" "dat.267" "dat.268" "dat.269" "dat.270" "dat.271" "dat.272" "dat.273"
[281] "dat.274" "dat.275" "dat.276" "dat.277" "dat.278" "dat.279" "dat.280" "dat.281"
[289] "dat.282" "dat.283" "dat.284" "dat.285" "dat.286" "dat.287" "dat.288" "dat.289"
[297] "dat.290" "dat.291" "dat.292" "dat.293" "dat.294" "dat.295" "dat.296" "dat.297"
[305] "dat.298" "dat.299" "dat.300" "dat.301" "dat.302" "dat.303" "dat.304" "dat.305"
[313] "dat.306" "dat.307" "dat.308" "dat.309" "dat.310" "dat.311" "dat.312" "dat.313"
[321] "dat.314" "dat.315" "dat.316" "dat.317" "dat.318" "dat.319" "dat.320" "dat.321"
[329] "dat.322" "dat.323" "dat.324" "dat.325" "dat.326" "dat.327" "dat.328" "dat.329"
[337] "dat.330" "dat.331" "dat.332" "dat.333" "dat.334" "dat.335" "dat.336" "dat.337"
[345] "dat.338" "dat.339" "dat.340" "dat.341" "dat.342" "dat.343" "dat.344" "dat.345"
[353] "dat.346" "dat.347" "dat.348" "dat.349" "dat.350" "dat.351" "dat.352" "dat.353"
[361] "dat.354" "dat.355" "dat.356" "dat.357" "dat.358" "dat.359" "dat.360" "dat.361"
[369] "dat.362" "dat.363" "dat.364" "dat.365" "dat.366" "dat.367" "dat.368" "dat.369"
[377] "dat.370" "dat.371" "dat.372" "dat.373" "dat.374" "dat.375" "dat.376" "dat.377"
[385] "dat.378" "dat.379" "dat.380" "dat.381" "dat.382" "dat.383" "dat.384" "dat.385"
[393] "dat.386" "dat.387" "dat.388" "dat.389" "dat.390" "dat.391" "dat.392" "dat.393"
[401] "dat.394" "dat.395" "dat.396" "dat.397" "dat.398" "dat.399" "dat.400" "dat.401"
[409] "dat.402" "dat.403" "dat.404" "dat.405" "dat.406" "dat.407" "dat.408" "dat.409"
[417] "dat.410" "dat.411" "dat.412" "dat.413" "dat.414" "dat.415" "dat.416" "dat.417"
[425] "dat.418" "dat.419" "dat.420" "dat.421" "dat.422" "dat.423" "dat.424" "dat.425"
[433] "dat.426" "dat.427" "dat.428" "dat.429" "dat.430" "dat.431" "dat.432" "dat.433"
[441] "dat.434" "dat.435" "dat.436" "dat.437" "dat.438" "dat.439" "dat.440" "dat.441"
[449] "dat.442" "dat.443" "dat.444" "dat.445" "dat.446" "dat.447" "dat.448" "dat.449"
[457] "dat.450" "dat.451" "dat.452" "dat.453" "dat.454" "dat.455" "dat.456" "dat.457"
[465] "dat.458" "dat.459" "dat.460" "dat.461" "dat.462" "dat.463" "dat.464" "dat.465"
[473] "dat.466" "dat.467" "dat.468" "dat.469" "dat.470" "dat.471" "dat.472" "dat.473"
[481] "dat.474" "dat.475" "dat.476" "dat.477" "dat.478" "dat.479" "dat.480" "dat.481"
[489] "dat.482" "dat.483" "dat.484" "dat.485" "dat.486" "dat.487" "dat.488" "dat.489"
[497] "dat.490" "dat.491" "dat.492" "dat.493" "dat.494" "dat.495" "dat.496" "dat.497"
[505] "dat.498" "dat.499" "dat.500" "dat.501" "dat.502" "dat.503" "dat.504" "dat.505"
[513] "dat.506" "dat.507" "dat.508" "dat.509" "dat.510" "dat.511" "dat.512" "dat.513"
[521] "dat.514" "dat.515" "dat.516" "dat.517" "dat.518" "dat.519" "dat.520" "dat.521"
[529] "dat.522" "dat.523" "dat.524" "dat.525" "dat.526" "dat.527" "dat.528" "dat.529"
[537] "dat.530" "dat.531" "dat.532" "dat.533" "dat.534" "dat.535" "dat.536" "dat.537"
[545] "dat.538" "dat.539" "dat.540" "dat.541" "dat.542" "dat.543" "dat.544" "dat.545"
[553] "dat.546" "dat.547" "dat.548" "dat.549" "dat.550" "dat.551" "dat.552" "dat.553"
[561] "dat.554" "dat.555" "dat.556" "dat.557" "dat.558" "dat.559" "dat.560" "dat.561"
[569] "dat.562" "dat.563" "dat.564" "dat.565" "dat.566" "dat.567" "dat.568" "dat.569"
[577] "dat.570" "dat.571" "dat.572" "dat.573" "dat.574" "dat.575" "dat.576" "dat.577"
[585] "dat.578" "dat.579" "dat.580" "dat.581" "dat.582" "dat.583" "dat.584" "dat.585"
[593] "dat.586" "dat.587" "dat.588" "dat.589" "dat.590" "dat.591" "dat.592" "dat.593"
[601] "dat.594" "dat.595" "dat.596" "dat.597" "dat.598" "dat.599" "dat.600" "dat.601"
[609] "dat.602" "dat.603" "dat.604" "dat.605" "dat.606" "dat.607" "dat.608" "dat.609"
[617] "dat.610" "dat.611" "dat.612" "dat.613" "dat.614" "dat.615" "dat.616" "dat.617"
[625] "dat.618" "dat.619" "dat.620" "dat.621" "dat.622" "dat.623" "dat.624" "dat.625"
[633] "dat.626" "dat.627" "dat.628" "dat.629" "dat.630" "dat.631" "dat.632" "dat.633"
[641] "dat.634" "dat.635" "dat.636" "dat.637" "dat.638" "dat.639" "dat.640" "dat.641"
[649] "dat.642" "dat.643" "dat.644" "dat.645" "dat.646" "dat.647" "dat.648" "dat.649"
[657] "dat.650" "dat.651" "dat.652" "dat.653" "dat.654" "dat.655" "dat.656" "dat.657"
[665] "dat.658" "dat.659" "dat.660" "dat.661" "dat.662" "dat.663" "dat.664" "dat.665"
[673] "dat.666" "dat.667" "dat.668" "dat.669" "dat.670" "dat.671" "dat.672" "dat.673"
[681] "dat.674" "dat.675" "dat.676" "dat.677" "dat.678" "dat.679" "dat.680" "dat.681"
[689] "dat.682" "dat.683" "dat.684" "dat.685" "dat.686" "dat.687" "dat.688" "dat.689"
[697] "dat.690" "dat.691" "dat.692" "dat.693" "dat.694" "dat.695" "dat.696" "dat.697"
[705] "dat.698" "dat.699" "dat.700" "dat.701" "dat.702" "dat.703" "dat.704" "dat.705"
[713] "dat.706" "dat.707" "dat.708" "dat.709" "dat.710" "dat.711" "dat.712" "dat.713"
[721] "dat.714" "dat.715" "dat.716" "dat.717" "dat.718" "dat.719" "dat.720" "dat.721"
[729] "dat.722" "dat.723" "dat.724" "dat.725" "dat.726" "dat.727" "dat.728" "dat.729"
[737] "dat.730" "dat.731" "dat.732" "dat.733" "dat.734" "dat.735" "dat.736" "dat.737"
[745] "dat.738" "dat.739" "dat.740" "dat.741" "dat.742" "dat.743" "dat.744" "dat.745"
[753] "dat.746" "dat.747" "dat.748" "dat.749" "dat.750" "dat.751" "dat.752" "dat.753"
[761] "dat.754" "dat.755" "dat.756" "dat.757" "dat.758" "dat.759"
这是我试过的代码。它似乎有效（虽然我只尝试了向量的一个子集）：
data <- getSymbols('AA', from = '1993-06-01', to = '2019-04-16', auto.assign = FALSE)
for(stock in stocks){
cat(paste0("processing: ", stock, "\n"))
dat <- NULL
try({
dat <- getSymbols(stock, from = '1993-06-01', to = '2019-04-16', auto.assign = FALSE)
if (length(dat) > 0){
data <- merge(data, dat, join = 'left')
}
})
}