醫療科技的最前線：Kavli HUMAN Project

之前介紹的「人類行動庫計畫」（Human Motion Project），旨在收集跟人行動有關的資料，以及相對應的分析技術；最近，又多了一個野心更大的計畫：Kavli HUMAN Project，希望整合從「生物學」、「行為」到「環境」層次的資料，做大數據的分析，主要的應用還是聚焦在健康和行為層次。

Kavli HUMAN Project: The Next Frontier of Medicine from Kavli HUMAN Project on Vimeo.

[Data Analytics] R quantmod 的實作應用

最近開始接觸量化交易（quant trading），由於這個領域已經發展了好幾年，所以已經有不少現成的套件可以用，尤其是今年稍早 R 的 TTR 套件更新，大多數的技術指標都已經可以直接用函數呼叫來計算，搭配 quantmod 套件，技術分析變成很容易就上手的事情。

以下示範幾個基本的步驟，然後來談談後續進階應用的可能性。

工欲善其事，必先利其器，讓我們從工具的準備開始。

1. 安裝 R 軟體，以及基本設定，請參考 Person Lin 詳盡的圖說
2. 安裝套件 quantmod 與 TTR，可以參考前面說明的後半部，或是在 R console 裡輸入：

    〉install.packages(TTR)
    〉install.packages(quantmod)

過程中還會要求安裝其他套件，就一併安裝了吧。

準備工作完成，準備開始測試。

1. 載入工作所需套件

    〉library(quantmod)

2. 取得歷史資料
從 yahoo finance 資料庫取得台灣50（0050）的歷史資料，儲存在變數 tw0050。裡面包含「開盤價」(Open)、「最高價」(High)、「最低價」(Low)、「收盤價」(Close)、「成交量」(Volume)，以及「調整後收盤價」(Adjusted)。

    〉tw0050 <- getSymbols("0050.TW", auto.assign=F) 

3. 簡易繪圖
接下來畫個台灣50的收盤價趨勢圖，就是最上面的那張：

    〉plot(Cl(tw0050),type="l")

Cl(tw0050) 會取出「收盤價」，而 plot 是 R 的基本繪圖函數，type="l" 是指定畫出「折線圖」。可以看得出來，R 的基本繪圖實在不怎麼好看。

4. 專業繪圖
quantmod 在視覺化上也比基本繪圖好很多， 例如：

    〉chartSeries(tw0050, theme="white")
    〉addBBands()
    〉addMACD()

可以得到下圖：

基本上跟一般的看盤軟體已經很接近了。

以上是最基本的使用，其它的應用，可以參考更詳盡的教學，或是 TTR / quantmod 套件的說明文件。

有了基本的資料之後，我們可以用來作什麼？當然，我們可以跟電視上的股票老師一樣，畫一堆線圖，做技術分析，然後作為交易的依據。

但是，人的想像力是無限的，同樣的資料當然也可以拿來作其它用途。
例如，對音樂家來說，股價趨勢可以是音符；對心理諮商師來說，股價變化可以是生意的指標；對零售商來說，股價可能反應了某些產品需求的消長；對行銷人員來說，股價可以暗示溝通訴求的變化。
即便是拿這些資料來做市場交易，也可有不同的用法，畢竟「問對問題」，是一切創新的基礎。以金融商品的預測來說，「價格區間」當然是可以預報的標的，但是通常這種預測的結果，受限於資料的特性，一般都不會太準確。以「決策輔助」的角度來看，「交易」這個行為，本身就包含了很多的決策過程，而量化分析真的可以發揮功效的地方，其實是在於改善整個交易流程中眾多小決策的品質，因此預報的標的應該不是「價格」，而是人應該採取的「行動」。至於其中的細節，由於牽涉到工作的內容，就不多說了。