Agregowanie nieregularnych danych śróddziennych
Dane śróddniowe mogą być bardzo obszerne – setki tysięcy obserwacji dziennie, miliony miesięcznie i setki milionów rocznie. Przed przystąpieniem do analizy często trzeba je zagregować.
Agregowan danych dziennych poznałeś/poznałaś w kursie Introduction to xts and zoo. W tym ćwiczeniu użyjesz funkcji to.period(), aby zagregować dane śróddniowe do postaci szeregu OHLC. Przy agregowaniu danych śróddziennych często trzeba podać zarówno argument period, jak i k.
Obiekt intraday_xts zawiera losowe dane z jednej sesji handlowej.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Importowanie i zarządzanie danymi finansowymi w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj
to.period(), aby przekonwertowaćintraday_xtsna 5-sekundowy szereg cenowy o nazwiexts_5sec. - Użyj
to.period(), aby przekonwertowaćintraday_xtsna 10-minutowy szereg cenowy o nazwiexts_10min. - Użyj
to.period(), aby przekonwertowaćintraday_xtsna 1-godzinny szereg cenowy o nazwiexts_1hour.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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 = ___)