R xts to.period自定义每日聚合期

我试图使用to.period(x,"day",3,OHLC=FALSE)进行聚合，但它没有工作，因为它刚刚返回最新的时期。

例如，让x成为一个2天的具有OHLC数据的xts对象。

   Open  High  Low Close Volume 
1999-11-18 30.65656 33.68852 26.95082 28.80369 66392936 
1999-11-19 28.93002 28.97213 26.82449 27.45615 16173015

任何xts工具可以让我聚合到单行吗？

，所以我想会是什么样的结果：

   Open  High  Low Close Volume 
1999-11-19 30.65656 33.68852 26.82449 27.45615 82565951

，其中开放，是第一天的开盘价，最高是这两天的最高，最低价两天的低点，接近是最后关闭的日子。音量只是两天音量的总和。我希望这个解决方案具有通用性和可扩展性，因为我想为整个N by M xts对象执行此操作。我将指定k。在上述情况下，k=2 ....所以每2天，我汇总到一个。

来源

2016-12-01 user1234440

使用OHLC=TRUE可能会让你的一部分。

AAPL1 <- to.period(AAPL,"days",k = 2,OHLC=TRUE) 

head(AAPL1) 
# AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL.Adjusted 
# 2007-01-04  86.29  86.58 81.90  85.66 521395000  11.14619 
# 2007-01-05  85.77  86.20 84.40  85.05 208685400  11.06681 
# 2007-01-08  85.96  86.53 85.28  85.47 199276700  11.12147 
# 2007-01-10  86.45  97.80 85.15  97.00 1575544600  12.62176 
# 2007-01-12  95.94  96.78 93.23  94.62 688235800  12.31207 
# 2007-01-16  95.68  97.25 95.45  97.10 311019100  12.63477

但方式to.period是计算每2天可能是不希望你（一些聚集时段仍返回，因为像周末等问题的数据1条）。如果速度不是你最关心的问题，那么你可以从R开始创建吧（to.period使用C代码更快）。这种方法可以为您在数据汇总方面提供更多的灵活性。

getSymbols("AAPL") 

head(AAPL, 12) 
#AAPL.Open AAPL.High AAPL.Low AAPL.Close AAPL.Volume AAPL.Adjusted 
#2007-01-03  86.29  86.58 81.90  83.80 309579900  10.90416 
#2007-01-04  84.05  85.95 83.82  85.66 211815100  11.14619 
#2007-01-05  85.77  86.20 84.40  85.05 208685400  11.06681 
#2007-01-08  85.96  86.53 85.28  85.47 199276700  11.12147 
#2007-01-09  86.45  92.98 85.15  92.57 837324600  12.04533 
#2007-01-10  94.75  97.80 93.45  97.00 738220000  12.62176 
#2007-01-11  95.94  96.78 95.10  95.80 360063200  12.46562 
#2007-01-12  94.59  95.06 93.23  94.62 328172600  12.31207 
#2007-01-16  95.68  97.25 95.45  97.10 311019100  12.63477 
#2007-01-17  97.56  97.60 94.82  94.95 411565000  12.35501 
#2007-01-18  92.10  92.11 89.05  89.07 591151400  11.58990 
#2007-01-19  88.63  89.65 88.12  88.50 341118400  11.51573 
# You want to aggregate every 2 full trading days of data, so have the endpoints of each aggregation period simply increment by 2. 
ep2d <- seq(0, NROW(ep), by = 2) 

m2 <- period.apply(AAPL,INDEX=ep2d,FUN= 
         function(x) { 

          xts(x = matrix(c(coredata(Op(x))[1], max(coredata(Hi(x))), min(coredata(Lo(x))), coredata(Cl(x))[NROW(x)], 
              sum(coredata(Vo(x)))), nrow =1), order.by= index(x)[NROW(x)], 
          dimnames = list(NULL, c("Open", "High", "Low", "Close", "Volume"))) 
         }) 

head(m2) 
# Open High Low Close  Volume 
# 2007-01-04 86.29 86.58 81.90 85.66 521395000 
# 2007-01-08 85.77 86.53 84.40 85.47 407962100 
# 2007-01-10 86.45 97.80 85.15 97.00 1575544600 
# 2007-01-12 95.94 96.78 93.23 94.62 688235800 
# 2007-01-17 95.68 97.60 94.82 94.95 722584100 
# 2007-01-19 92.10 92.11 88.12 88.50 932269800

来源

2016-12-01 02:02:18 FXQuantTrader

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