Агрегування нерегулярних внутрішньоденних даних
Внутрішньоденні дані можуть бути дуже великими: сотні тисяч спостережень на день, мільйони на місяць і сотні мільйонів на рік. Часто такі набори даних потрібно агрегувати, перш ніж із ними можна зручно працювати.
Ви вчилися агрегувати денні дані в курсі Introduction to xts and zoo. У цій вправі ми використаємо to.period() для агрегування внутрішньоденних даних у ряд OHLC. Щоб агрегувати внутрішньоденні дані, часто потрібно вказувати аргументи period і k одночасно.
Обʼєкт intraday_xts містить один торговий день випадкових даних.
Ця вправа є частиною курсу
Імпорт і керування фінансовими даними в R
Інструкції до вправи
- Використайте
to.period(), щоб перетворитиintraday_xtsна 5-секундний ціновий ряд під назвоюxts_5sec. - Використайте
to.period(), щоб перетворитиintraday_xtsна 10-хвилинний ціновий ряд під назвоюxts_10min. - Використайте
to.period(), щоб перетворитиintraday_xtsна 1-годинний ціновий ряд під назвоюxts_1hour.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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 = ___)