R xts to.period для пользовательских ежедневных периодов агрегации

Question

Мне было интересно, возможно ли его агрегировать пользовательские периоды.

Я попытался использовать to.period(x,"day",3,OHLC=FALSE) для объединения, но он не работал, так как он только что вернул последний период.

Например, пусть x будет представлять собой 2-дневный объект xts с данными OHLC.

   Open  High  Low Close Volume 
1999-11-18 30.65656 33.68852 26.95082 28.80369 66392936 
1999-11-19 28.93002 28.97213 26.82449 27.45615 16173015 

Можно ли использовать любые инструменты xts для объединения в один ряд?

так что результаты, которые я хочу будет выглядеть так:

   Open  High  Low Close Volume 
1999-11-19 30.65656 33.68852 26.82449 27.45615 82565951 

, где под открытым небом, это первые дни открытия, максимума является не более двух дней, низкая является низкая из двух дней, и закрыть последние дни закрыты. Объем - это всего лишь сумма объема за два дня. Я хотел бы, чтобы это решение было обобщенным и масштабируемым, поскольку я хочу сделать это для целого объекта N по M xts. Я укажу k. В приведенном выше случае k=2 .... так каждые 2 дня, я объединяюсь в один.

Answer 1

Использование OHLC=TRUE может помочь вам в этом.

AAPL1 <- to.period(AAPL,"days",k = 2,OHLC=TRUE) 

head(AAPL1) 
# AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL.Adjusted 
# 2007-01-04  86.29  86.58 81.90  85.66 521395000  11.14619 
# 2007-01-05  85.77  86.20 84.40  85.05 208685400  11.06681 
# 2007-01-08  85.96  86.53 85.28  85.47 199276700  11.12147 
# 2007-01-10  86.45  97.80 85.15  97.00 1575544600  12.62176 
# 2007-01-12  95.94  96.78 93.23  94.62 688235800  12.31207 
# 2007-01-16  95.68  97.25 95.45  97.10 311019100  12.63477 

Но путь to.period вычисляет каждые 2 дня не может быть желательным для вас (некоторые периоды агрегации еще возвращают 1 бар данных из-за проблем, как в выходные дни и т.д.). Если скорость для вас не очень важна, вы можете создавать бары с нуля в R (to.period быстрее, используя код C под капотом). Такой подход может дать вам гораздо большую гибкость в том, как вы объединяете данные.

getSymbols("AAPL") 

head(AAPL, 12) 
#AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL.Adjusted 
#2007-01-03  86.29  86.58 81.90  83.80 309579900  10.90416 
#2007-01-04  84.05  85.95 83.82  85.66 211815100  11.14619 
#2007-01-05  85.77  86.20 84.40  85.05 208685400  11.06681 
#2007-01-08  85.96  86.53 85.28  85.47 199276700  11.12147 
#2007-01-09  86.45  92.98 85.15  92.57 837324600  12.04533 
#2007-01-10  94.75  97.80 93.45  97.00 738220000  12.62176 
#2007-01-11  95.94  96.78 95.10  95.80 360063200  12.46562 
#2007-01-12  94.59  95.06 93.23  94.62 328172600  12.31207 
#2007-01-16  95.68  97.25 95.45  97.10 311019100  12.63477 
#2007-01-17  97.56  97.60 94.82  94.95 411565000  12.35501 
#2007-01-18  92.10  92.11 89.05  89.07 591151400  11.58990 
#2007-01-19  88.63  89.65 88.12  88.50 341118400  11.51573 
# You want to aggregate every 2 full trading days of data, so have the endpoints of each aggregation period simply increment by 2. 
ep2d <- seq(0, NROW(ep), by = 2) 

m2 <- period.apply(AAPL,INDEX=ep2d,FUN= 
         function(x) { 

          xts(x = matrix(c(coredata(Op(x))[1], max(coredata(Hi(x))), min(coredata(Lo(x))), coredata(Cl(x))[NROW(x)], 
              sum(coredata(Vo(x)))), nrow =1), order.by= index(x)[NROW(x)], 
          dimnames = list(NULL, c("Open", "High", "Low", "Close", "Volume"))) 
         }) 

head(m2) 
# Open High Low Close  Volume 
# 2007-01-04 86.29 86.58 81.90 85.66 521395000 
# 2007-01-08 85.77 86.53 84.40 85.47 407962100 
# 2007-01-10 86.45 97.80 85.15 97.00 1575544600 
# 2007-01-12 95.94 96.78 93.23 94.62 688235800 
# 2007-01-17 95.68 97.60 94.82 94.95 722584100 
# 2007-01-19 92.10 92.11 88.12 88.50 932269800