원달러 환율 그래프 10년치로 보는 경제 흐름: R로 쉽게 분석하기

今天，我们要讨论的是对我们日常生活影响巨大的问题：美元汇率。具体来说，我们要看看美元汇率的 10 年走势图，看看我们的经济状况如何。

在本帖中，我们将使用一种名为 R 的编程语言。将数据可视化，如果你对数据分析感兴趣，这将特别有用！

美元汇率，为什么重要？

韩元汇率是衡量我国经济健康状况的最重要指标之一。汇率上升时，出口商高兴，但喜欢出国旅游或工作的人却不高兴；相反，汇率下降时，进口商品变得便宜，这对消费者有利，但对出口商不利。因此，韩元汇率影响着我们生活的方方面面。

用 R 绘制 10 年的美元汇率图

现在，让我们用 R 绘制一张过去 10 年的美元汇率图。请按照下面的代码操作。

安装并加载 # 软件包
如果 (!require("quantmod")) install.packages("quantmod")
if (!require("ggplot2") install.packages("ggplot2")
if (!require("dplyr") install.packages("dplyr")
if (!require("zoo") install.packages("zoo")
library(quantmod)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(zoo)

# 从雅虎财经下载数据
currency_pair <- "USDKRW=X"
start_date <- Sys.Date() - 365*10 # 过去 10 年
end_date <- Sys.Date()

获取 # 汇率数据
getSymbols(currency_pair, src = "yahoo", from = start_date, to = end_date, auto.assign = TRUE)
data <- get(currency_pair)

处理 # 缺失值
data <- na.omit(data)

转换为 # 数据帧
data <- data.frame(Date = index(data), coredata(data))
colnames(data) <- c("Date", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume", "Adjusted")

计算 # 50 天移动平均线
data %
    mutate(MA50 = rollmean(Close, k = 50, fill = NA))

定义 # 主要经济事件
events <- data.frame(
    Date = as.Date(c("2020-03-01", "2022-02-24", "2024-12-07"))、
    Label = c("COVID-19 Pandemic"、"Russia-Ukraine War"、"Martial Law Declaration")
)

计算 # 最大和最小汇率
max_rate <- max(data$Close, na.rm = TRUE)
min_rate <- min(data$Close, na.rm = TRUE)
max_date <- data$Date[which.max(data$Close)]
min_date <- data$Date[which.min(data$Close)]

# 计算 10 年的平均汇率
mean_rate <- mean(data$Close, na.rm = TRUE)

创建 # 最高最低汇率数据框
extreme_points <- data.frame(
    Date = c(max_date, min_date)、
    Rate = c(max_rate, min_rate)、
    Label = c(paste("Max:", round(max_rate, 2), "on", max_date)、
              paste("Min:", round(min_rate, 2), "on", min_date))
)

绘制 # 图形
ggplot(data, aes(x = Date, y = Close)) +
    geom_line(color = "steelblue", size = 1, alpha = 0.8) +
    geom_line(aes(y = MA50), color = "orange", size = 1, linetype = "dashed") +
    geom_hline(yintercept = mean_rate, color = "blue", linetype = "dotted", size = 1) +
    annotate("text", x = max(data$Date), y = mean_rate、
             label = paste("10-Year Average:", round(mean_rate, 2))、
             color = "blue", vjust = -0.5, hjust = 1, size = 3) +
    geom_vline(data = events, aes(xintercept = Date), color = "red", linetype = "dashed", size = 0.7) +
    geom_text(data = events, aes(x = Date, y = max(data$Close, na.rm = TRUE), label = Label)、
              color = "red", vjust = 10, hjust = 1.5, angle = 45, size = 3) +
    geom_point(data = extreme_points, aes(x = Date, y = Rate), color = c("green", "purple"), size = 3) +
    geom_text(data = extreme_points, aes(x = Date, y = Rate, label = Label)、
              color = c("green", "purple"), vjust = c(-1, 1.5), hjust = 0.5, size = 3) +
    labs(
        title = "过去 10 年韩元/美元汇率"、
        x = "年份"、
        y = "汇率（韩元/美元）"
    ) +
    theme_minimal() +
    theme(
        plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 16, face = "bold")、
        axis.title = element_text(size = 12)
    )

美元汇率 10 年走势图说明了什么？

원달러 환율 그래프 10년치에 미친 주요 사건들 — (影响美元汇率 10 年走势图的重大事件）

上图直观地展示了过去十年韩元/美元汇率的波动情况，清楚地显示了各种重大国内和国际事件对汇率的影响，为了解这一时期韩国经济与全球经济的互动提供了重要线索。我们将部分要点总结如下。

COVID-19 大流行的影响

2020 年 3 月，在全球范围内宣布 COVID-19 大流行这导致了经济的不确定性，随着韩元贬值和对美元这种避险资产的需求激增，汇率急剧上升。

俄乌战争的影响

2022 年 2 月，俄罗斯入侵乌克兰后，全球地缘政治动荡升级。能源危机和全球供应链中断加剧，韩元/美元汇率再次大幅上升。

宣布戒严的影响

2024 年 12 月 3 日，尹锡友总统宣布戒严，这一事件对外汇市场产生了直接影响。政治不稳定加剧，投资者情绪低落，导致韩元走软，韩元/美元汇率上升，目前徘徊在 1 430 韩元左右。

高点和低点

根据该图，2022 年 10 月 24 日的汇率约为 1,443.96相反，2018 年 4 月 3 日的峰值为 1,053.73最低点。
这些波动被解释为国际事件和国内经济政策共同作用的结果。

结束语

通过观察美元汇率的 10 年曲线图，您可以了解影响我们经济的各种因素：利率、通货膨胀、国际政治等等。使用 R 对这些数据进行分析和可视化，可以更容易地理解复杂的经济现象。

为什么不使用该代码来分析其他经济指标呢？数据可以告诉我们很多故事。让我们一起聆听！

# 代码说明

以下是对 R 代码的逐行注释，R 代码用于分析美元汇率图表的 10 年数据并将其可视化：

如果 (!require("quantmod")) install.packages("quantmod")
如果 (!require("ggplot2")) install.packages("ggplot2")
如果 (!require("dplyr")) install.packages("dplyr")
如果 (!require("zoo")) install.packages("zoo")

如果没有安装所需的软件包，请安装。

library(quantmod)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(zoo)

加载所需的软件包。

currency_pair <- "USDKRW=X"
start_date <- Sys.Date() - 365*10
end_date <- Sys.Date()

设置要获取汇率数据的货币对和时间段。

getSymbols(currency_pair, src = "yahoo", from = start_date, to = end_date, auto.assign = TRUE)
data <- get(currency_pair)

从雅虎财经下载汇率数据，并将其赋值给变量。

data <- na.omit(data)

删除缺失值。

data <- data.frame(Date = index(data), coredata(data))
colnames(data) <- c("日期"、"开盘价"、"最高价"、"最低价"、"收盘价"、"成交量"、"调整后")

将数据转换为数据帧并命名列。

data %
mutate(MA50 = rollmean(Close, k = 50, fill = NA))

计算 50 天移动平均线，并将其添加到数据中。

events <- data.frame(
Date = as.Date(c("2020-03-01", "2022-02-24", "2024-12-03"))、
Label = c("COVID-19大流行"、"俄乌战争"、"韩国宣布戒严")
)

定义主要经济事件。

max_rate <- max(data$Close, na.rm = TRUE)
min_rate <- min(data$Close, na.rm = TRUE)
max_date <- data$Date[which.max(data$Close)]。
min_date <- data$Date[which.min(data$Close)]

计算最高和最低汇率及其相应日期。

extreme_points <- data.frame(
Date = c(max_date，min_date)、
速率 = c（最大速率，最小速率）、
Label = c(paste("Max:", round(max_rate, 2), "on", max_date)、
paste("min:",round(min_rate,2), "on",min_date))
)

为最大和最小汇率点创建数据框。

ggplot(data, aes(x = Date, y = Close)) +
geom_line(color = "steelblue", size = 1, alpha = 0.8) +
geom_line(aes(y = MA50), color = "orange", size = 1, linetype = "dashed") +
geom_vline(data = events, aes(xintercept = Date), color = "red", linetype = "dashed", size = 0.7) +
geom_text(data = events, aes(x = Date, y = max(data$Close, na.rm = TRUE), label = Label)、
color = "red"， vjust = 10， hjust = 1.5， angle = 45， size = 3） +
geom_point(data = extreme_points, aes(x = Date, y = Rate), color = c("green", "purple"), size = 3) +
geom_text(data = extreme_points, aes(x = Date, y = Rate, label = Label)、
color = c("绿色"、"紫色")，vjust = c(-1，1.5)，hjust = 0.5，size = 3) +
实验室(
title = "过去 10 年韩元/美元汇率"、
x = "年份"、
y = "汇率（韩元/美元）"
) +
theme_minimal() +
主题(
plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 16, face = "bold")、
axis.title = element_text(size = 12)
)

使用 ggplot2 绘制图表。显示汇率数据、移动平均线、关键事件、最大和最小汇率点，并设置图表标题和坐标轴标签。最后，调整图表的主题和样式。

10 年间美元汇率图：以 R 表示的经济流量

美元汇率，为什么重要？

用 R 绘制 10 年的美元汇率图