xts

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感謝用於與任何幫助：爲什麼除以R中產生一個矩陣對象的常量的XTS對象（日期/索引列丟失）？我期望得到的對象將是一個xts對象，就像輸入xts一樣，只是列值除以常量。爲什麼會發生這種情況以及如何避免它？我觀察到的問題的示例。代碼片段： TradeProfit <- as.xts(ifelse(is.na(lag(GLD$Signal, 1)) == 0 & GLD$Signal != lag

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合併XTS系列，時間不排隊

我有兩個xts系列我試圖合併： AP1： ia il 1997-01-01 12200000 11200000 1998-01-01 12500000 10600000 1999-01-01 12100000 10800000 2000-01-01 12300000 11200000 2001-01-01 11700000 11000000 APT： usa 1997

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最好的方法來清理R中的數據並轉換爲XTS

我想清理一些我從網上下載的數據並轉換爲XTS。我發現了一些使用GREPL清理數據的CRAN文檔，但是我想知道是否有更簡單的方法可以做到這一點，而不是使用GREPL。我希望有人能夠幫助我使用代碼來清理這些數據，或者使用GREPL或R中的其他函數。預先感謝您提供的任何幫助。 [1] "{" [2] " \"Meta Data\": {"

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Xts計算返回時出錯

我在調用periodReturns函數時從Xts包得到以下錯誤。我已經從github升級了Quantmod和Xts包，但仍然存在錯誤。任何人都可以建議如何解決這個問題？感謝， getSymbols('AAPL', src = 'yahoo', from = '2016-01-01', auto.assign = T) > periodReturn(AAPL,by=years,from='2

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重新採樣數據沒有在所有的工作所需的時間率

我已經在1分鐘採樣率的時間序列數據， library(xts) #create timestamp with 1 mintue sampling rage timerange <- seq(as.POSIXct("2016-06-09"),as.POSIXct("2016-06-22 23:59:59"), by = "1 min") # create xts object data_xt

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向XTS過濾器/查詢的結果添加xts-attributes

我有一個具有多個變量的XTS對象，我想向每個變量添加自定義屬性。 xtsvignette就此提供了一些指導（第20頁）。我希望XTS對象（或對象列表）中的每個變量都具有這些屬性的單獨值。我相信xtsAttributes不能被分配到xts查詢。這是正確的，如果是的話，以下哪種解決方案最好（或提供備用）？ a）將XTS對象拆分爲XTS對象列表，並分別指定屬性。（可能是較好的選擇，但不理想，因爲我想保

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使用PerformanceAnalytics包繪製「xy.coords（x，y）中的錯誤」

繪製xts對象RETURNS時出現錯誤Error in xy.coords(x, y) : 'x' and 'y' lengths differ 。使用的繪圖功能是charts.PerformanceSummary，來自包PerformanceAnalytics。有人會知道如何解決這個問題嗎？它繪製無論錯誤，但錯誤的存在使轉換爲HTML與knitr包失敗。有趣的是，在類似的xts對象上運行相同的

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子集包含數據和時間的xts對象

我有一個xts對象，代表使用15分鐘採樣在兩週時間內測量的變量。的數據的一個例子如下： > class(wideRawXTS) [1] "xts" "zoo" > head(wideRawXTS[,2],10) DO0182U09B3 2017-01-20 16:30:00 -103.37 2017-01-20 16:45:00 -102.75 2017-01-

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xts子集 - 夏令時

我想索引1分鐘頻率數據集的特定分鐘數。（我一直使用'T ../ T ..'，因爲.indexmin有（/有？）一些problems with timezones.）以下兩個xts對象具有相同的長度（nrow），沒有重複和下面的子集應該返回零（凌晨2點沒有觀察）。一個工作，另一個不工作（返回所有obs）。我認爲這與DST轉換有關（儘管兩者都以EDT作爲索引）。 Sys.timezone()也設置

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將數據幀轉換爲XTS以用於PortfolioAnalytics包中的正確方法

我正在使用包tidyverse和tidyquant將數據幀轉換爲XTS對象。 library(tidyverse) library(tidyquant) xts <- na.omit(as.data.frame(new.df)) xts <- as_xts(xts, Date) 似乎成功： > str(xts) An ‘xts’ object on 1981-01-29/2017-0