连续每日和每周数据与R？

我想连续绑定每日和每周数据（没有NA）我正在使用此代码用于该目的，但我有两个问题。连续每日和每周数据与R？

library(quantmod) 
aapl=getSymbols("AAPL",from="2015-01-01",auto.assign=F) 
d_aapl=Cl(aapl)/Op(aapl) 
head(d_aapl) 
w_aapl=to.weekly(d_aapl) 

head(w_aapl) 
res=cbind(d_aapl,Cl(w_aapl)) 
head(res,8)

的第一个问题是用w_aapl=to.weekly(d_aapl)逻辑它应该只仅d_aapl可变的，但其它执行对所有列除了体积和调整为接近执行to.weekly功能。这里发生了什么？

  d_aapl.Open d_aapl.High d_aapl.Low d_aapl.Close 
2015-01-02 0.9815064 0.9815064 0.9815064 0.9815064 
2015-01-09 0.9811617 1.0243522 0.9811617 0.9941422 
2015-01-16 0.9702487 1.0069699 0.9702487 0.9902831 
2015-01-23 1.0081603 1.0194087 1.0055072 1.0060552 
2015-01-30 0.9943731 1.0221802 0.9708237 0.9895270 
2015-02-06 1.0049131 1.0089451 0.9909182 0.9909182

第二个问题是输出res。柱结合后我预计一些日子将NA被填充，而是的NA我想用以前的数据

curren result 
      AAPL.Close d_aapl.Close 
2015-01-02 0.9815064 0.9815064 
2015-01-05 0.9811617   NA 
2015-01-06 0.9973719   NA 
2015-01-07 1.0051306   NA 
2015-01-08 1.0243522   NA 
2015-01-09 0.9941422 0.9941422 
2015-01-12 0.9702487   NA 
2015-01-13 0.9891412   NA 

wanted 

      AAPL.Close d_aapl.Close 
2015-01-02 0.9815064 0.9815064 
2015-01-05 0.9811617 0.9815064 
2015-01-06 0.9973719 0.9815064 
2015-01-07 1.0051306 0.9815064 
2015-01-08 1.0243522 0.9815064 
2015-01-09 0.9941422 0.9941422 
2015-01-12 0.9702487 0.9941422 
2015-01-13 0.9891412 0.9941422

怎么办呢？

来源

2016-08-16 Eka

使用'动物园:: na.locf （）'或'tidyr :: fill（）'来解决第二个问题。 – Psidom

为你的第一个问题设置OHLC参数：'to.weekly（d_aapl，OHLC = FALSE）'。见'？to.weekly'。 –

实际的回答你的第一个问题，在你问发生了什么事：w_aapl=to.weekly(d_aapl)被简单地返回您的日常d_aapl时间序列的OHLC（这是一个单变量系列），尽管每周数据的前几行（和后几行）可能没有那么清楚。（它没有任何与调整后的价格或卷在你的问题的情况下。）

在w_aapl时间戳对应于最后可用天在默认情况下，每个每周汇总，如果你想（阅读?to.period的indexAt说法将时间戳更改为一周的开始，但这是回答您的问题的一个侧面），每周从周一到周日（周一的数据是下周的第一天）。

由于周末没有数据，因此您的时间戳将为每周的最后一个星期五（但如果包含星期日数据，则为星期日）。也许这将看到的帮助是怎么回事：

class(coredata(d_aapl)) <- "character" 
v <- xts(order.by = index(d_aapl), x = weekdays(index(d_aapl)), dimnames = list(NULL, "Weekday")) 
head(merge(d_aapl, v), 20) 

#    AAPL.Close   Weekday  
# 2015-01-02 "0.981506445654964" "Friday" 
# 2015-01-05 "0.981161686386908" "Monday" 
# 2015-01-06 "0.997371888517253" "Tuesday" 
# 2015-01-07 "1.00513062514358" "Wednesday" 
# 2015-01-08 "1.02435224688221" "Thursday" 
# 2015-01-09 "0.994142220540378" "Friday" 
# 2015-01-12 "0.970248685084346" "Monday" 
# 2015-01-13 "0.989141173831105" "Tuesday" 
# 2015-01-14 "1.00696993757364" "Wednesday" 
# 2015-01-15 "0.971090909090909" "Thursday" 
# 2015-01-16 "0.990283088762806" "Friday" 
# 2015-01-20 "1.00816028405639" "Tuesday" 
# 2015-01-21 "1.00550716857753" "Wednesday" 
# 2015-01-22 "1.01940867006333" "Thursday" 
# 2015-01-23 "1.00605520909915" "Friday" 
# 2015-01-26 "0.994373131604943" "Monday" 
# 2015-01-27 "0.97082370522725" "Tuesday" 
# 2015-01-28 "0.980277148183554" "Wednesday" 
# 2015-01-29 "1.02218020976616" "Thursday" 
# 2015-01-30 "0.989527044095827" "Friday"

专门为您的数据，每一行都会把数据从周一至周五，并分配周五时间戳：

第一周数据条目2015-01-02是一个特殊情况，其取值为2014-12-29（A星期一）至2015-01-04（A星期天），这仅为周五的一个值2015-01-02（这就是为什么OHLC = C为第一个每周栏）。
2015-01-09行的数据将从d_aapl到2015-01-05到2015-01-11之间。您可以看到最高点显然是从2015-01-08，低点位于2015-01-05，开盘价是在2015-01-05范围内的第一个值，收盘价为2015-01-09。
行2015-01-16的数据将取自d_aapl2015-01-12至2015-01-18等....

关于你提到的第二个问题，其他的答案已经提供了很好的工作，但你也可以考虑看?merge.xts及其fill的说法，这是更简洁在某些情况下：res=merge(d_aapl,Cl(w_aapl), fill = na.locf)

来源

2016-08-16 18:29:57 FXQuantTrader

只需添加以下行：

res$d_aapl.Close <- na.locf(res$d_aapl.Close) 

> res 
      AAPL.Close d_aapl.Close 
2015-01-02 0.9815064 0.9815064 
2015-01-05 0.9811617 0.9815064 
2015-01-06 0.9973719 0.9815064 
2015-01-07 1.0051306 0.9815064 
2015-01-08 1.0243522 0.9815064 
2015-01-09 0.9941422 0.9941422 
2015-01-12 0.9702487 0.9941422 
2015-01-13 0.9891412 0.9891412

来源

2016-08-16 13:29:14 hvollmeier

连续每日和每周数据与R？

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