Unregelmäßige Intraday-Daten aggregieren

Intraday-Daten können riesig sein – mit Hunderttausenden Beobachtungen pro Tag, Millionen pro Monat und Hunderten Millionen pro Jahr. Diese Datensätze müssen oft aggregiert werden, bevor du sinnvoll damit arbeiten kannst.

Im Kurs Introduction to xts and zoo hast du gelernt, wie man Tagesdaten aggregiert. In dieser Übung verwendest du to.period(), um Intraday-Daten in eine OHLC-Reihe zu aggregieren. Für Intraday-Daten musst du häufig sowohl die Argumente period als auch k angeben.

Das Objekt intraday_xts enthält einen Handelstag mit Zufallsdaten.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Importing und Verwalten finanzieller Daten in R</Kurs>

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Übungsanweisungen

Verwende to.period(), um intraday_xts in eine 5-Sekunden-Preisreihe namens xts_5sec umzuwandeln.
Verwende to.period(), um intraday_xts in eine 10-Minuten-Preisreihe namens xts_10min umzuwandeln.
Verwende to.period(), um intraday_xts in eine 1-Stunden-Preisreihe namens xts_1hour umzuwandeln.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Convert raw prices to 5-second prices
xts_5sec <- to.period(intraday_xts, period = "___", k = ___)

# Convert raw prices to 10-minute prices
xts_10min <-

# Convert raw prices to 1-hour prices
xts_1hour <- to.period(___, period = "___", k = ___)

Code bearbeiten und ausführen