在 R 中创建 5 分钟柱线中的 1 分钟柱线

Question

我有这些数据

  Open   High   Low    Close
1 6709.0 6709.5 6703.5 6705.0
2 6705.0 6710.5 6705.0 6710.0
3 6710.5 6713.5 6710.5 6713.5
4 6713.5 6713.5 6711.5 6712.0
5 6712.5 6715.0 6712.5 6714.0
6 6714.0 6716.0 6713.5 6716.0

这是OHLC 1分钟酒吧的价格。我想找到 5 分钟柱OHLC。 Open和Close很容易，但我不知道如何High和Low.

我需要在数据子集中查找maximum/minimum值。所以首先我需要找到max(data[1:5,2])然后max(data[6:10,2])等等。我需要将这些值放在一个名为 High 的向量中。对于Low价格min(data[1:5,3]).

我需要像for loop这样的东西，有两个变量。

Answer 1

我不知道

你的数据集有多大。但是，在这种情况下，for loop会很慢。就个人而言，我宁愿选择aggregate功能，特别是已经在Rbase中实现的功能。

我们要做的第一件事是创建一个索引，该索引将允许我们对每个子组执行该功能。每个子组包含 5 分钟柱线的 OHLC。

因此，让我们从读取数据开始

阅读表格

df <- read.table(text = "Open   High    Low  Close
+ 1 6709.0 6709.5 6703.5 6705.0
+ 
+ 2 6705.0 6710.5 6705.0 6710.0
+ 
+ 3 6710.5 6713.5 6710.5 6713.5
+ 
+ 4 6713.5 6713.5 6711.5 6712.0
+ 
+ 5 6712.5 6715.0 6712.5 6714.0")

增加 df 的大小以更好地模拟真实用例场景。

df <- rbind(df,df,df,df)

创建索引，首先使用向量recycling和cumsum()函数

df$group <- c(1,0,0,0,0)
df$group <- cumsum(df$group)

现在，我们终于可以获取每 5 个 OHLC 5 分钟柱的最小值和最大值，并将它们插入到最终向量、High和Low

High <- aggregate(High ~ group, data = df, FUN = max)$High
Low <- aggregate(Low ~ group, data = df, FUN = min)$Low

---

data.table包提供了更快的聚合替代方案

require(data.table)
dt <- data.table(df)
High <- dt[ , max(High), by = group]$V1
Low <- dt[ , min(Low), by = group]$V1

Answer 2

一种基于dplyr的解决方案，甚至可以在行不是5倍时工作，使用ceiling来创建组。

library(dplyr)
# Prepare large data.frame
df_mod <- bind_rows(df,df,df,df,df)
df_mod %>% 
  group_by(grp = ceiling(row_number()/5)) %>%
  summarise(High = max(High), Low = min(Low)) %>%
  select(-grp) %>%
  as.data.frame()
#   grp High    Low
# 1   1 6715 6703.5
# 2   2 6716 6703.5
# 3   3 6716 6703.5
# 4   4 6716 6703.5
# 5   5 6716 6703.5
# 6   6 6716 6705.0

数据

#As provided an example by OP
df <- read.table( text = 
"Open   High   Low    Close
1 6709.0 6709.5 6703.5 6705.0
2 6705.0 6710.5 6705.0 6710.0
3 6710.5 6713.5 6710.5 6713.5
4 6713.5 6713.5 6711.5 6712.0
5 6712.5 6715.0 6712.5 6714.0
6 6714.0 6716.0 6713.5 6716.0",
header = TRUE)