我想将xts类应用于一个列表。
y <- list(1, 2, 3)
tm <- Sys.time() + 1:3
require(xts)
xts(x = y, order.by = tm)
## Error in coredata.xts(x) : currently unsupported data type
公平地说,扩展它是否相当简单,这样我就可以在我自己的(list的扩展)类中使用它?我是要为coredata、index和xts编写适用于我自己的类的方法,还是需要先为list添加类似的方法
我在文档或小插曲中找不到任何关于这方面的东西,但我可能遗漏了一些明显的东西。
首
X是一个充满数据的xts对象;为了举例,我们假设OHLC数据。我想创建另一个xts对象,具有相同的大小和日期戳,但列不同(例如,一些指示器)。
我现在的方法感觉很粗糙:
a = x$close
for(nn in 1:10){
z = analysis(x,nn) #Returns an enhanced version of x
z2 = z$result #Get out just the data I want, so I can rename the column
colnames(z2) = paste("result",nn,sep=
谢谢你帮我。我想建立指标的功能。它适用于TTR::SMA,但不适用于TRR::ATR或TTR::Donchian信道
下面是工作的例子。(SMA)
# Create SMA function
n = 10
sma <- function(x, return_format = "tibble", n = n) {
# Convert tibble to xts
if (!is.xts(x)) {
x <- xts(x[,-1], order.by = x$Date)
}
# Get SMA
sma_xts <- SMA(x = x$
我有一些R代码,它创建了一个XTS对象,然后在该对象的生存期内执行各种cbind操作。我的一些列有诸如"adx-1“之类的名称。这很好,直到执行了另一个cbind()操作。此时,任何具有"-“字符的列都是对”“的更改。所以"adx-1“变成了"adx.1”。
复制:
x = xts(order.by=as.Date(c("2014-01-01","2014-01-02")))
x = cbind(x,c(1,2))
x
..2
2014-01-01 1
2014-01-02 2
colnames(x
我们如何解决这个问题?我错过了司机吗?一切看起来都很好,但是当我为oracle提供程序添加OLE DB目的地时,我遇到了这个问题。
资料来源: Microsoft OLE DB Provider for Oracle“HResul0x80004005描述:”未指定的错误“
资料来源:“HResul0x80004005描述:不支持数据类型”
我试图使用一个循环创建一个xts对象列表:
x <- list()#creating list of xts
#n is number of columns, n is 13
for(i in 1:n-1)
{
x[[(paste0("cor_BG_", i))]]<-as.xts(dcccor[1,i+1,])
}
#binding all correlation pairs together
combined.xts <- do.call("merge.xts", x)
最后一行将所有的xts文件(如cor_BG_0、cor_BG_
我正在尝试运行提供的代码。它基本上将报价数据用于SP500指数(GSPC),并构建一个预测函数(T.ind)来预测未来n天的报价。
library(DMwR)
#load S&P500 Dataset
data(GSPC)
# Create a Prediction function T based on which Buy / Sell / Hold decision
# will be taken. target variation margin is 2.5%
T.ind <- function(quotes,tgt.margin=0.025,n.days=10) {
我有三个数据集,都是xts格式的。我已经创建了一个接受多个参数的函数,该函数从这三个数据集获取输入。我想一次在所有这些数据帧的每一行上迭代这个函数。我可以一个接一个地手动完成,就像我在代码段中所展示的那样,但这将花费很多时间。请建议更好的方法。 time_series_momentum<-function(xts.ret,xts.rank,n=1){
# for trading the top ranked asset, replace all ranks above n
# with NA to set up for element wise multiplication t