在 R 中从 1 分钟条中创建 5 分钟条

Create 5 min bars out of 1 min bars in R

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 1 分钟柱的 OHLC 价格。我想找到 OHLC 个 5 分钟柱。 OpenClose 很简单,但我不知道 HighLow.

怎么做

我需要在数据子集中找到 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。 Low 价格 min(data[1:5,3])

我需要带有两个变量的 for loop 之类的东西。

我不知道你的数据集有多大。但是,for loop 在这种情况下会很慢。就个人而言,我宁愿选择 aggregate 功能,具体来说,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,它将允许我们在每个子组上执行该功能。每个子组包含 5 分钟柱的 OHLC。

因此,让我们从读取数据开始

阅读 table

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recyclingcumsum()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,并将它们插入到您的最终向量中,HighLow

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

data.table

提供了一种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

基于 dplyr 的解决方案甚至可以在行不是 5 的倍数时使用 ceiling 创建组来实现。

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)