아래 함수는 CSV 파일의 폴더를 가져옵니다 (각 파일은 datetime, open, high, low, close 열이있는 재무 시간 시리즈 임). 각 파일에 대해 하나의 XTS 개체를 만듭니다. XTS 열이 개별 보안 인 열린 가격, 최고 가격, 최저 가격, 가까운 가격. 필자의 경우,이 표현은 훨씬 편리하고 빠른 처리 (각 파일에 대해 단일 XTS와
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.
xts에 초 단위 집합을 사용할 수 있습니까? 2013-01-01 00:01:00 2.2560000
2013-01-01 00:02:00 2.3883333
2013-01-01 00:03:00 1.8450000
2013-01-01 00:04:00 1.6966667
2013-01-01 00:04:03 1.3100000
2013-01-01 00:05:00
나는 xts 개체를 사용합니다. 객체의 인덱스는 다음과 같습니다. 1 년 동안 매일 1 시간 동안 하나씩 있습니다. "2011-01-02 18:59:00 EST"
"2011-01-02 19:58:00 EST"
"2011-01-02 20:59:00 EST"
열은 각 색인 항목과 연관된 값입니다. 내가하고 싶은 일은 전체 월요일에 18:59에있는 모든
xts 클래스를 목록에 적용하고 싶습니다. y <- list(1, 2, 3)
tm <- Sys.time() + 1:3
require(xts)
xts(x = y, order.by = tm)
## Error in coredata.xts(x) : currently unsupported data type
충분히 공정, 내가 클래스 내 자신의 (목록의 확
xts 객체 또는 데이터 프레임 또는 CSV 형식의 데이터가 있다고 가정하고 비유 행 일 또는 관측치가 미만인 요일을 제거하여 데이터를 필터링하려고한다고 가정합니다. 고정 크기 (일일 5k 관찰 미만)? 진드기 데이터로 진드기를 조작하고 있습니다. 커뮤니티의 요청에 따라 데이터 게시. 나는 미만 3 명 관찰이 있기 때문에 4월 5일를 필터링하려는 : "Da
나는 종종 xts 형식의 데이터를 처리하며 종종 크기를 조정해야합니다 (예 : 일부 날짜는 100과 같음). 나는 현재 for-loop을 사용하여 작동하는 함수를 사용하여이 작업을 수행합니다. 그러나 이것은 매우 인 것처럼 보이지 않습니다.. df1 <- data.frame(rnorm(100), runif(100), 1:100*rnorm(100))
dfx
저는 시장 미세 구조를 조사하면서 트레이드 틱 데이터베이스를 사용하고 있습니다. 아래의 예제 코드는 특정 거래일입니다. xts 객체의 색인 날짜를 결정한 후이를 사용하여 하루에 아래 코드를 반복하는 것이 좋습니다. my.xts의 my.xts <- xts(my.frame1[,-1], order.by=my.frame1[,1])
my.val <- my.xts[
안녕하세요 히트 맵 플롯 할 모든 : DF 인도 표준시 {XTS}와 같이 찾고 : structure(c(1.3728813559322, 0.871666666666667, 0.586666666666667,
0.34, -0.31, -0.973333333333333, -1.52666666666667, -1.71333333333333,
-0.39666666666