불규칙한 장중 데이터를 집계하기
장중 데이터는 매우 방대해서 하루에 수십만 건, 한 달에 수백만 건, 1년에 수억 건의 관측값이 있을 수 있어요. 이런 데이터는 작업하기 전에 종종 집계가 필요합니다.
Introduction to xts and zoo 강의에서 일별 데이터를 집계하는 방법을 배웠지요. 이 연습 문제에서는 to.period()를 사용해 장중 데이터를 OHLC 시계열로 집계하겠습니다. 장중 데이터를 집계할 때는 period와 k 인자를 모두 지정해야 하는 경우가 많습니다.
intraday_xts 객체에는 무작위로 생성한 하루치 거래 데이터가 들어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 금융 데이터 가져오기와 관리
연습 안내
to.period()를 사용해intraday_xts를 5초 단위 가격 시계열인xts_5sec으로 변환하세요.to.period()를 사용해intraday_xts를 10분 단위 가격 시계열인xts_10min으로 변환하세요.to.period()를 사용해intraday_xts를 1시간 단위 가격 시계열인xts_1hour로 변환하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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 = ___)