Агрегирование нерегулярных внутридневных данных
Внутридневные данные могут быть очень объёмными: сотни тысяч наблюдений в день, миллионы в месяц, сотни миллионов в год. Прежде чем работать с такими данными, их необходимо агрегировать.
В курсе Introduction to xts and zoo вы изучили, как агрегировать дневные данные. В этом упражнении вы воспользуетесь функцией to.period(), чтобы агрегировать внутридневные данные в серию OHLC. Для агрегирования внутридневных данных часто требуется указывать оба аргумента: period и k.
Объект intraday_xts содержит случайные данные за один торговый день.
Это упражнение является частью курса
Импорт и управление финансовыми данными в R
Инструкции к упражнению
- Используйте
to.period(), чтобы преобразоватьintraday_xtsв серию цен с интервалом 5 секунд и сохраните результат в переменнуюxts_5sec. - Используйте
to.period(), чтобы преобразоватьintraday_xtsв серию цен с интервалом 10 минут и сохраните результат в переменнуюxts_10min. - Используйте
to.period(), чтобы преобразоватьintraday_xtsв серию цен с интервалом 1 час и сохраните результат в переменнуюxts_1hour.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# 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 = ___)