xts

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    I은 ​​covariance 함수의 출력은 convert.to.vec인지 다를 것이다 prices <- c(11.44, 12.64, 13.12, 11.98, 19.34) dates <- seq(as.Date("2011-07-01"), by=1, len=length(prices)) ts.prices <- xts(prices, order.by =dates)

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    다음은 "동물원"과 "xts"의 명확한 차이점을 보여주는 예입니다. 나는 (이 이미 here 주석 행동이다) 날짜를 손실하고 있지만 library(xts) mydf = as.data.frame(replicate(6, sample(c(1:10), 10, rep = T))) myzoo = zoo(mydf, order.by = Sys.Date() + 1:1

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    일일 및 주간 데이터를 연속적으로 바인딩하고 싶습니다 (NA 없음).이 코드를이 용도로 사용하고 있지만 두 가지 문제점이 있습니다. library(quantmod) aapl=getSymbols("AAPL",from="2015-01-01",auto.assign=F) d_aapl=Cl(aapl)/Op(aapl) head(d_aapl) w_aapl=to.

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    나는 5 명에 의해 데이터를 aggreagate려고을 반환 집계 점수는 비어 있습니다 (NA). https://www.dropbox.com/s/epkbk770ajksqnb/data.csv?dl=0 누구는 내가 잘못 알고 : 여기 2016-08-28 21:26:32 NA 2016-08-28 21:29:05 NA 2016-08-28 21:30:57 NA

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    xts가 숫자 값만 포함 할 수 있으므로 xts를 데이터 프레임으로 변환 한 후 열을 추가하려고합니다. 추가 행을 최종 결과로 묶으려고하지만 실패하고 해결책을 찾지 못합니다. 여기 stackoverflow에 다른 작가로부터 수집 한 내 코드입니다. 그 덕분에! 나는이 기능은 모든 종목에 적용 후하고 싶으면 무엇 library(quantmod) # Fet

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    선형 회귀 함수 lm이 1 분 간격의 시계열에서 완전하게 작동하는지 궁금합니다. 나는 예, 그러나이 경우에는 겉으로보기에는 기대하지 않을 것이다. 나는 lm(z ~ index(z)) 적용 다음 XTS 시계열 z mean 2016-03-11 08:37:00 10 2016-03-11 08:38:00 11 2016-03-11

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    나는 S & P500 데이터의 일일 반품 분포에 대한 경험적 CDF를 플롯하려고합니다. 아래는 내가 사용하려고하는 코드입니다. 그러나 ECDF를 플롯하려하자 그래프는 CDF 그래프처럼 보이지 않습니다. 제가 뭘 잘못 이해 도와주세요 - library(quantmod) # Loading quantmod library getSymbols("^GSPC", f

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    나는 quantmod monthlyReturn 함수로 이상한 결과를 얻고 있습니다. require(quantmod) getSymbols("VOO") adj <- Ad(VOO["2010-09"]) monthlyReturn(adj) (as.numeric(tail(adj)[6]) - as.numeric(adj[1]))/as.numeric(adj[1

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    롤링 지난 아닌 값을 감지 -, 출력은 롤링 기준으로이 시리즈의 최신 아닌 값이다 내가하고 싶은 set.seed(107) test <- as.xts(rep(0,1000),Sys.Date()-1:1000) test[sample(1000,50)] <- abs(100 * (1+rnorm(50))) . 예를 들어 롤링 기간을 20 일로 설정하십시오. 따라

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    xts 개체의 마지막 행 날짜가 현재 날짜와 같은지 테스트하고 싶습니다. 내 문제는 그 last(index(obj))는 Sys.Date() 기능을하지 않는 시간대 정보를 반환합니다. > last(index(obj)) [1] "2016-09-16 UTC" > Sys.Date() [1] "2016-09-16" 내가 가지고있는 해결 방법은 paste0