金融日中のデータ - セッション値を計算しますか？

Question

私は、intraday（1分OHLC）金融時系列データを持つxtsオブジェクトを持っています。

この時点までに、sessionHigh,sessionLowなど現在のセッションの値を表す列を追加するにはどうすればよいですか？

さらに指定すると、これまでの最高値と最低値が何であったかを知りたいと思います。翌日の初めに、これは新しい日の最初のデータポイントの高値と低値にリセットされるはずです。

Rでこれをどうやって行うのですか？データのサブセット（この場合は毎日）に基づいて新しい列を計算するにはどうすればよいですか？ここで

Answer 1

あなたは純粋なXTSのアプローチでこれを行うことができます。

このアプローチが一般的です。あなたは、いくつかの再現性のあるデータに次の時間を提供してくださいsplit.xts

library(lubridate) 
# generate some toy data: 
set.seed(4) 
time <- as.POSIXct(as.character(Sys.Date() + days(0:5))) 
time <- rep(time, 5) + sample(x= 1:84000, replace = FALSE, size = 5) 
time <- time[order(time)] 
x <- xts(runif(length(time)), time) 

# Solve your problem: 
x.byday <- lapply(split(x, f = "days"), function(x) setNames(merge(x, cummax(x), cummin(x)), c("Close", "Close.runmax", "Close.runmin"))) 
z <- do.call(rbind, x.byday) 

> head(z, 15) 
#       Close Close.runmax Close.runmin 
# 2017-11-23 00:12:32 0.26042777 0.2604278 0.26042777 
# 2017-11-23 06:28:19 0.72440589 0.7244059 0.26042777 
# 2017-11-23 06:51:14 0.90609215 0.9060922 0.26042777 
# 2017-11-23 13:40:08 0.94904022 0.9490402 0.26042777 
# 2017-11-23 18:58:57 0.07314447 0.9490402 0.07314447 
# 2017-11-24 00:12:32 0.75467503 0.7546750 0.75467503 
# 2017-11-24 06:28:19 0.28600062 0.7546750 0.28600062 
# 2017-11-24 06:51:14 0.10005352 0.7546750 0.10005352 
# 2017-11-24 13:40:08 0.95406878 0.9540688 0.10005352 
# 2017-11-24 18:58:57 0.41560712 0.9540688 0.10005352 
# 2017-11-25 00:12:32 0.45510242 0.4551024 0.45510242 
# 2017-11-25 06:28:19 0.97105566 0.9710557 0.45510242 
# 2017-11-25 06:51:14 0.58398798 0.9710557 0.45510242 
# 2017-11-25 13:40:08 0.96220462 0.9710557 0.45510242 
# 2017-11-25 18:58:57 0.76170240 0.9710557 0.45510242 

にf引数を経て、数週間、数ヶ月、時間を越えように分割を変更することができます。

Answer 2

私は毎日のデータを使用してんだけど、それは日中のデータと同じになります。

library(xts) 
data(sample_matrix) 
sample_close <- as.xts(sample_matrix[,4,drop=FALSE]) 
sample_close$session_high <- cummax(sample_close) 

head(sample_close) 
       Close session_high 
2007-01-02 50.11778  50.11778 
2007-01-03 50.39767  50.39767 
2007-01-04 50.33236  50.39767 
2007-01-05 50.33459  50.39767 
2007-01-06 50.18112  50.39767 
2007-01-07 49.99185  50.39767 

Answer 3

XTSは良いものを持っていながら、私はtidyverseとtibblesに向かって移動しています。新しいtibbletimeパッケージもあります。ここで私はそれをやる方法です。

library(lubridate) 
library(tidyverse) 

tbl <- tibble(time = ymd_hms(time), value) 

tbl %>% 
    mutate(day = date(time)) %>% 
    group_by(day) %>% 
    mutate(max = cummax(value), 
     min = cummin(value)) 

# A tibble: 12 x 5 
# Groups: day [2] 
        time  value  day  max  min 
       <dttm>  <dbl>  <date> <dbl>  <dbl> 
1 2012-03-19 11:31:59 10.554327 2012-03-19 10.55433 10.554327 
2 2012-03-19 12:32:59 9.719728 2012-03-19 10.55433 9.719728 
3 2012-03-19 14:34:59 11.775163 2012-03-19 11.77516 9.719728 
4 2012-03-19 15:36:59 10.187320 2012-03-19 11.77516 9.719728 
5 2012-03-19 16:37:59 11.142526 2012-03-19 11.77516 9.719728 
6 2012-03-19 17:38:59 10.415526 2012-03-19 11.77516 9.719728 
7 2012-03-20 11:36:59 11.229507 2012-03-20 11.22951 11.229507 
8 2012-03-20 12:37:59 10.236680 2012-03-20 11.22951 10.236680 
9 2012-03-20 13:38:59 9.634617 2012-03-20 11.22951 9.634617 
10 2012-03-20 14:36:59 11.105144 2012-03-20 11.22951 9.634617 
11 2012-03-20 15:37:59 8.906406 2012-03-20 11.22951 8.906406 
12 2012-03-20 16:38:59 10.461871 2012-03-20 11.22951 8.906406 

データ：

time = c("2012-03-19 11:31:59", "2012-03-19 12:32:59", "2012-03-19 14:34:59", 
     "2012-03-19 15:36:59","2012-03-19 16:37:59", "2012-03-19 17:38:59", 
     "2012-03-20 11:36:59","2012-03-20 12:37:59", "2012-03-20 13:38:59", 
     "2012-03-20 14:36:59","2012-03-20 15:37:59", "2012-03-20 16:38:59") 

set.seed(13) 
value <- rnorm(12, mean = 10, sd = 1) 

ボーナスtibbletime： すべてが正確に通常のtibbleのように動作しますが、時間を意識tibbletimeです。 xtsのような素晴らしい機能がたくさんあります。

library(tibbletime) 
tbl_time <- tbl_time(tbl, index=time) 

tbl_time %>% 
    group_by(date(time)) %>% 
    mutate(max = cummax(value), 
     min = cummin(value))