毎日の集計期間を調整するための期間を調整する

Question

カスタム期間を集計することが可能かどうか疑問に思っていました。

私はto.period(x,"day",3,OHLC=FALSE)を使用して集計しようとしましたが、最新の期間を戻しただけでは機能しませんでした。

たとえば、xをOHLCデータを含む2日のxtsオブジェクトにします。

   Open  High  Low Close Volume 
1999-11-18 30.65656 33.68852 26.95082 28.80369 66392936 
1999-11-19 28.93002 28.97213 26.82449 27.45615 16173015 

いずれのxtsツールでも1行に集計できますか？

ので、私が望む結果は次のようになります。

オープンは、オープン最初の日である、高いが、2日間の最大値が低いが、2日間の低く、近い

   Open  High  Low Close Volume 
1999-11-19 30.65656 33.68852 26.82449 27.45615 82565951 

最後の日です。ボリュームは、2日間のボリュームの合計にすぎません。私はM xtsオブジェクト全体に対してこれを実行したいので、このソリューションを一般化してスケーラブルにしたいと思っています。私はkを指定します。上記の場合、k=2 .... 2日ごとに1つに集約します。

Answer 1

OHLC=TRUEを使用すると、途中で困ってしまうことがあります。

AAPL1 <- to.period(AAPL,"days",k = 2,OHLC=TRUE) 

head(AAPL1) 
# AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL.Adjusted 
# 2007-01-04  86.29  86.58 81.90  85.66 521395000  11.14619 
# 2007-01-05  85.77  86.20 84.40  85.05 208685400  11.06681 
# 2007-01-08  85.96  86.53 85.28  85.47 199276700  11.12147 
# 2007-01-10  86.45  97.80 85.15  97.00 1575544600  12.62176 
# 2007-01-12  95.94  96.78 93.23  94.62 688235800  12.31207 
# 2007-01-16  95.68  97.25 95.45  97.10 311019100  12.63477 

しかし、道to.periodは2日ごとにあなたに望ましくないことが計算される（一部の集計期間はまだあるため、週末などのような問題のデータの1小節を返します）。スピードがあなたにとって大きな懸念事項でない場合は、Rで最初からバーを作成することができます（to.periodはフードの下でCコードを使用する方が高速です）。このアプローチは、データを集約する方法の柔軟性を大幅に向上させます。

getSymbols("AAPL") 

head(AAPL, 12) 
#AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL.Adjusted 
#2007-01-03  86.29  86.58 81.90  83.80 309579900  10.90416 
#2007-01-04  84.05  85.95 83.82  85.66 211815100  11.14619 
#2007-01-05  85.77  86.20 84.40  85.05 208685400  11.06681 
#2007-01-08  85.96  86.53 85.28  85.47 199276700  11.12147 
#2007-01-09  86.45  92.98 85.15  92.57 837324600  12.04533 
#2007-01-10  94.75  97.80 93.45  97.00 738220000  12.62176 
#2007-01-11  95.94  96.78 95.10  95.80 360063200  12.46562 
#2007-01-12  94.59  95.06 93.23  94.62 328172600  12.31207 
#2007-01-16  95.68  97.25 95.45  97.10 311019100  12.63477 
#2007-01-17  97.56  97.60 94.82  94.95 411565000  12.35501 
#2007-01-18  92.10  92.11 89.05  89.07 591151400  11.58990 
#2007-01-19  88.63  89.65 88.12  88.50 341118400  11.51573 
# You want to aggregate every 2 full trading days of data, so have the endpoints of each aggregation period simply increment by 2. 
ep2d <- seq(0, NROW(ep), by = 2) 

m2 <- period.apply(AAPL,INDEX=ep2d,FUN= 
         function(x) { 

          xts(x = matrix(c(coredata(Op(x))[1], max(coredata(Hi(x))), min(coredata(Lo(x))), coredata(Cl(x))[NROW(x)], 
              sum(coredata(Vo(x)))), nrow =1), order.by= index(x)[NROW(x)], 
          dimnames = list(NULL, c("Open", "High", "Low", "Close", "Volume"))) 
         }) 

head(m2) 
# Open High Low Close  Volume 
# 2007-01-04 86.29 86.58 81.90 85.66 521395000 
# 2007-01-08 85.77 86.53 84.40 85.47 407962100 
# 2007-01-10 86.45 97.80 85.15 97.00 1575544600 
# 2007-01-12 95.94 96.78 93.23 94.62 688235800 
# 2007-01-17 95.68 97.60 94.82 94.95 722584100 
# 2007-01-19 92.10 92.11 88.12 88.50 932269800