問題タブ [xts]

私が R に慣れていないことを明らかにする可能性が最も高いですが、SPSS では、ラグの実行は非常に簡単です。明らかにこれはユーザー エラーですが、何が欠けていますか?

結果:

私は私が見るだろうと思った：

どんなガイダンスでも大歓迎です。

xtsパッケージの「to.minutes3」関数を使用してデータをセグメント化しようとしています。

この関数は、時間列を目的の間隔に正しく配置します。ただし、データ列は「開く」、「閉じる」、「高い」、「低い」になります。同じ間隔に入るデータポイントを平均化するように関数に指示する方法はありますか？

ありがとう、デレク

CSV ファイルから時系列を読み取り、xts として保存して、quantmod で処理できるようにしようとしています。問題は、数値が解析されないことです。

CSV ファイル:

R コード:

結果：

amount 列に文字データが含まれていますが、数値である必要があります。コードの何が問題になっていますか?

これは、データ ロガーから生データをインポートするときによく発生する問題です。温度ロガーは 10 分ごとに温度を記録するように設定されており、別のガス ロガーは最後の 10 分間に使用されたガスを記録するように設定されています。これら 2 つのロガーからのデータをプロットと分析のために 1 つのデータ フレームに結合したいのですが、時間が正確に一致していません。10 分ごとにデータ フレームに 1 行を作成し、datetime で期間の開始を示します。

温度ロガーのデータは次のようになります。

ガスロガーのデータは次のようになります。

結合されたデータが次のようになるように、10 分間隔で 2 つのデータ フレームを結合します。

これら 2 つのデータ フレームを取得するコードを次に示します。

いくつかの行によってオフセットされたデータフレーム内の既存の列のコピーを作成しようとしています。

たとえば、column2が1だけオフセットされたcolumn1のコピーである場合、

私は次のコードである程度の成功を収めました：

ただし、30以上オフセットすると、エラーが発生し始めます。私のデータは、オフセットが行数よりも大きいという問題にならないように十分な長さです。エラーは次のとおりです。

前もって感謝します！plyrでうまく機能する高速ループフリーバージョンが好まれます。ここでの目的は、時系列データを最大1年のさまざまなラグに分割し、さまざまな方法で結果を分析することです。

私の動物園シリーズで performanceAnalytics を使用することができず、独自のスクリプトを作成することにしました。

最長のドローダウンを計算する場合は、入力として cummax(equity)-equity を取得する必要があります。また、これらの期間の最大ドローダウン値も示します。

修正版は以下。

私のスクリプトを確認してください。期待どおりに動作しません。一部の maxDD はゼロです。他の人にも役立つことを願っています。人々がこのようなものを探しているフォーラムで、多くのメッセージを見てきました。

私はリッチーの提案でそれを修正しました：

また、index(DD)[] の代わりに index(DD[]) を書いていたため、順序付けされた回答が得られなかった問題を修正しました。

今はうまくいっているようですが、よくわかりません。

Joshua へ: 最初は、私のデータは cron インデックスの Zoo でしたが、今は posixct インデックスの xts に変換しました。

performanceAnalytics ではまだ機能しませんが、グラフ化して自分で計算を行うことはできます。Drawdown(myData) は、すべてのデータ値が NaN の xts シリーズを返します。私は findDrawdown コードを見てきましたが、絶対的なドローダウンではなく相対的なドローダウンを測定するため、私のものとは異なります。

とにかく、私のスクリプトが誰かの役に立つことを願っています。

マイクロ秒のタイミングインデックスを使用してcsvを解析したいと思います。だから、私はこのようなコードを書きました：

その後、これを表示しようとしましたが、インデックスに時刻情報が表示されませんでした。

options（digits.secs = 6）を試しましたが、機能しませんでした。

as.xts() メソッドを使用して、データ フレームを xts オブジェクトに変換しようとしています。ここに私の入力データフレームqがあります:

結果は次のとおりです。

これは私が考えることができる最も単純な例なので、それが機能しないのは非常にイライラします...どんな助けも大歓迎です!

これは、について学んだ昨日の質問の延長ですapply.weekly。zooこれはうまく機能しますが、幅の広いオブジェクトに対してこれを実行したいと考えています。apply.weeklyワイドで使用するzooと、列が合計され、週ごとの集計が実行されます。

apply一連の演算子を試しましたが、それらはzoo日付インデックスを取り除いているようです。ループで実行できますが、実際には時間がかかります (周期性の関数forよりも 4 倍以上遅くなります)。ループは次のとおりです。aggregateas.yearmonfor

どちらが機能しますか（つまり、各ベクトルを別々に保ちます）：

を使用してすべての列をすばやく操作する方法はありますapply.weeklyか? ありがとう！

colMeans更新: Joshua Ulrich は、列を認識する関数 (または など)が必要だと指摘していますcolSums。これを行うと、正しい答えが得られますが、転置行列として得られます。再クラスして先に進むべきですか？または、オプション/設定が間違っていますか?

結果のデータが元の要約である形式で、時系列データをデータフレームに強制する簡単な方法は何ですか?

これは、xts または Zoo オブジェクトに格納されたデータの例です。

そして、それを次のようなデータフレームに変換したいと思います:

私がこれを求めている理由は、毎月計算されたデータの要約を同じプロットにプロットしたいからです。後者の形式のデータではこれを非常に簡単に行うことができますが、時系列形式のプロット方法は見つかりませんでした。

たとえば、数年間の温度データを 1 日間隔で測定し、同じプロットに各年の月平均気温の曲線をプロットしたいとします。xts 形式のデータを使用してこれを行う方法がわかりませんでした。または、これがデータの xts/zoo 形式の目的に合っているかどうかもわかりませんでした。これは常に年情報を保持しているようです。