quantmod

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    내 문제는 틱 데이터가 포함 된 불규칙한 timeseries의 빈도를 계산하는 것과 관련이 있습니다. http://quantivity.wordpress.com/2009/12/27/quote-arrival-frequency-distribution-for-tick-data/#comment-175 # create random bid/ask data requir

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    복수 반환 시리즈가있는 xts 객체에서 dailyReturn 함수를 사용하는 데 어려움이 있습니다. a<-Cl(getSymbols("INTC",auto.assign=FALSE)) b<-Cl(getSymbols("IBM",auto.assign=FALSE)) a<-merge(a,b) dailyReturn(a[,1]) #This works! dailyRe

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    나는 여러 시세에 대한 quantmod의 getSymbols 기능 역사적 가격을 다운로드 목록 또는 다음 코드를 사용하여 다변량 XTS 중 하나로 변환 : library(quantmod) myenv <- new.env() tickers <- c("^GSPC", "AAPL", "MSFT", "GOOG", "^RUT") getSymbols(tickers

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    나는이 게시물 here을 따라 가려고합니다. 나는 1이 1을 따라갈 확률을 얻으려고 노력했거나 2가 kmeans에 의해 주어진 클러스터로부터 1 등을 따랐다. model<-kmeans(euFlat[,2:4], centers=8,iter.max=100,nstart=20) euCluster<-euOrig euCluster$Cluster<-model$clus

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    나는 pnl, rebalance portfolio, 청산물 등을 제대로 추적 할 수있는 간단한 백 테스팅을하고 있는데, backtest과 조금 다르게해야한다. 즉, 백 테스트는 quntile과 일종의 것들을 나눕니다. 나는 가격과 함께 테이블을 전달할 수있는 회계 시스템을 원합니다. 포지션을주고 매일 pnl을 계산하고, 롤 날짜를 종료해야합니다. blott

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    역사적인 방법으로 월말에 VaR을 계산하고 싶습니다. 내 시간 시리즈는 2000 년 초부터 지금까지 시작됩니다. 계산이 시작되어 2005 년에 충분한 데이터가 있다고 말하도록해야합니다. 비슷한 게시물 rolling computations in xts by month이 있고 내 경우 코드를 수정하려고했습니다. 매월 말 VaR은 과거 데이터를 사용해야합니다.

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    과 quantmod을 조합하여 촛대 차트 패턴을 기반으로 거래 신호를 생성하고 싶습니다. 내 계획은 OHLC 데이터를 기반으로 시간 주기별 신호를 계산하는 사용자 정의 함수를 작성하는 것입니다. 내가 지금까지이 것은 다음 XTS 객체에 getSymbols("IBM", src="google") candle = function(data, ...) {

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    이 스크립트는 quantmod의 함수를 통해 yahoo 데이터를 가져온 다음 RGA 라이브러리가있는 3D 그래프를 게시하기 위해 데이터를 마사지합니다. 첨부 된 ggplot은 내가 시도하는 데이터를 표시합니다. 별도의 라인 기하 구조로 표면을 생성합니다. 문제는 3D 그래프가 매우 못 생겼고 앞쪽 만기에 제한된 양의 포인트 때문에자를 수 있다는 것입니다.

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    궁극적 인 목표는 월간 S & P 500, Sotheby 's 및 Industrial Production을 경기 침체 막대를 포함하여 하나의 표준화 된 ggplot2로 계획하는 것입니다. 이후 #======= LOAD PACKAGES ==================================== library(tseries) library(quant

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    저는 R에서 선물 계약을하고 있습니다. 선물 시장은 동부 표준시로 오후 6시에 열리고 동부 표준시로 오후 5시에 끝납니다. 시간당 데이터를 다루고 있습니다. 내가 quantmod를 사용할 때 Open은 오전 12:00에 있고 Close는 오후 11:59에 있다고 가정합니다. 열기 및 닫기 시간을 변경하는 방법이 있습니까? 아니면 문제를 해결할 더 좋은 방법