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私はJuliaを初めて使用しますが、ベンチマークでPythonよりもはるかに高速であると主張されているため、試してみています。

["unixtime", "price", "amount"] の形式の株式ティック データを使用しようとしています。

データをロードし、UNIX 時間を Julia の日付に変換することができましたが、特定の期間の価格と金額の合計に olhc (始値、高値、安値、終値) を使用するために、データをリサンプリングする必要があります。 Julia (毎時、15 分、5 分など):

julia> head(btc_raw_data)
6x3 DataFrame:
                           date price  amount
[1,]    2011-09-13T13:53:36 UTC   5.8     1.0
[2,]    2011-09-13T13:53:44 UTC  5.83     3.0
[3,]    2011-09-13T13:53:49 UTC   5.9     1.0
[4,]    2011-09-13T13:53:54 UTC   6.0    20.0
[5,]    2011-09-13T14:32:53 UTC  5.95 12.4521
[6,]    2011-09-13T14:35:04 UTC  5.88   7.458

Resamplingというパッケージがあるようですが、出力データに必要な行数だけの期間を受け入れないようです。

他の選択肢はありますか？

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2

https://github.com/femtotrader/TimeSeriesIO.jlを使用して、DataFrame (DataFrames.jl から) を TimeArray (TimeSeries.jl から) に変換できます。

using TimeSeriesIO: TimeArray
ta = TimeArray(df, colnames=[:price], timestamp=:date)

TimeSeriesResampler https://github.com/femtotrader/TimeSeriesResampler.jl と TimeFrames https://github.com/femtotrader/TimeFrames.jlを使用して、時系列 (TimeSeries.jl の TimeArray) をリサンプリングできます。

using TimeSeriesResampler: resample, mean, ohlc, sum, TimeFrame

# Define a sample timeseries (prices for example)
idx = DateTime(2010,1,1):Dates.Minute(1):DateTime(2011,1,1)
idx = idx[1:end-1]
N = length(idx)
y = rand(-1.0:0.01:1.0, N)
y = 1000 + cumsum(y)
#df = DataFrame(Date=idx, y=y)
ta = TimeArray(collect(idx), y, ["y"])
println("ta=")
println(ta)

# Define how datetime should be grouped (timeframe)
tf = TimeFrame(dt -> floor(dt, Dates.Minute(15)))

# resample using OHLC values
ta_ohlc = ohlc(resample(ta, tf))
println("ta_ohlc=")
println(ta_ohlc)

# resample using mean values
ta_mean = mean(resample(ta, tf))
println("ta_mean=")
println(ta_mean)

# Define an other sample timeseries (volume for example)
vol = rand(0:0.01:1.0, N)
ta_vol = TimeArray(collect(idx), vol, ["vol"])
println("ta_vol=")
println(ta_vol)

# resample using sum values
ta_vol_sum = sum(resample(ta_vol, tf))
println("ta_vol_sum=")
println(ta_vol_sum)

あなたは得るべきです：

julia> ta
525600x1 TimeSeries.TimeArray{Float64,1,DateTime,Array{Float64,1}} 2010-01-01T00:00:00 to 2010-12-31T23:59:00

                      y
2010-01-01T00:00:00 | 1000.16
2010-01-01T00:01:00 | 1000.1
2010-01-01T00:02:00 | 1000.98
2010-01-01T00:03:00 | 1001.38
⋮
2010-12-31T23:56:00 | 972.3
2010-12-31T23:57:00 | 972.85
2010-12-31T23:58:00 | 973.74
2010-12-31T23:59:00 | 972.8


julia> ta_ohlc
35040x4 TimeSeries.TimeArray{Float64,2,DateTime,Array{Float64,2}} 2010-01-01T00:00:00 to 2010-12-31T23:45:00

                      Open       High       Low        Close
2010-01-01T00:00:00 | 1000.16    1002.5     1000.1     1001.54
2010-01-01T00:15:00 | 1001.57    1002.64    999.38     999.38
2010-01-01T00:30:00 | 999.13     1000.91    998.91     1000.91
2010-01-01T00:45:00 | 1001.0     1006.42    1001.0     1006.42
⋮
2010-12-31T23:00:00 | 980.84     981.56     976.53     976.53
2010-12-31T23:15:00 | 975.74     977.46     974.71     975.31
2010-12-31T23:30:00 | 974.72     974.9      971.73     972.07
2010-12-31T23:45:00 | 972.33     973.74     971.49     972.8


julia> ta_mean
35040x1 TimeSeries.TimeArray{Float64,1,DateTime,Array{Float64,1}} 2010-01-01T00:00:00 to 2010-12-31T23:45:00

                      y
2010-01-01T00:00:00 | 1001.1047
2010-01-01T00:15:00 | 1001.686
2010-01-01T00:30:00 | 999.628
2010-01-01T00:45:00 | 1003.5267
⋮
2010-12-31T23:00:00 | 979.1773
2010-12-31T23:15:00 | 975.746
2010-12-31T23:30:00 | 973.482
2010-12-31T23:45:00 | 972.3427

julia> ta_vol
525600x1 TimeSeries.TimeArray{Float64,1,DateTime,Array{Float64,1}} 2010-01-01T00:00:00 to 2010-12-31T23:59:00

                      vol
2010-01-01T00:00:00 | 0.37
2010-01-01T00:01:00 | 0.67
2010-01-01T00:02:00 | 0.29
2010-01-01T00:03:00 | 0.28
⋮
2010-12-31T23:56:00 | 0.74
2010-12-31T23:57:00 | 0.66
2010-12-31T23:58:00 | 0.22
2010-12-31T23:59:00 | 0.47


julia> ta_vol_sum
35040x1 TimeSeries.TimeArray{Float64,1,DateTime,Array{Float64,1}} 2010-01-01T00:00:00 to 2010-12-31T23:45:00

                      vol
2010-01-01T00:00:00 | 7.13
2010-01-01T00:15:00 | 6.99
2010-01-01T00:30:00 | 8.73
2010-01-01T00:45:00 | 8.27
⋮
2010-12-31T23:00:00 | 6.11
2010-12-31T23:15:00 | 7.49
2010-12-31T23:30:00 | 5.75
2010-12-31T23:45:00 | 8.36
于 2016-11-06T00:23:55.640 に答える