不規則な日中データの集計
日中データは非常に大きく、1 日あたり数十万、1 か月で数百万、1 年で数億の観測値になることがあります。こうしたデータセットは、作業に取りかかる前に集計が必要になることがよくあります。
日次データの集計方法は「Introduction to xts and zoo」コースで学びました。この演習では、to.period() を使って日中データを OHLC シリーズに集計します。日中データを集計するには、period と k の両方の引数を指定する必要があることが多いです。
intraday_xts オブジェクトには、ランダムなデータで構成された 1 取引日のデータが入っています。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ金融データのインポートと管理
演習の手順
to.period()を使って、intraday_xtsを 5 秒の価格系列xts_5secに変換してください。to.period()を使って、intraday_xtsを 10 分の価格系列xts_10minに変換してください。to.period()を使って、intraday_xtsを 1 時間の価格系列xts_1hourに変換してください。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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 = ___)