Unregelmäßige Daten regulär machen

Importing und Verwalten finanzieller Daten in R

Joshua Ulrich

Quantitative Analyst & quantmod Co-Author and Maintainer

Regelmäßige Datums-/Zeitfolgen

Zeitabstände sind gleich groß
Reguläre Datums-/Zeitfolgen mit seq() erstellen:
- seq.Date()
- seq.POSIXt() (POSIXct und POSIXlt)

from_date <- as.Date("2017-01-01")
to_date <- as.Date("2017-01-03")
date_seq <- seq(from = from_date, to = to_date, by = "day")

start() erster Indexwert
end() letzter Indexwert

regular_xts <- xts(seq_along(date_seq), order.by = date_seq)
start(regular_xts)

"2017-01-01"

end(regular_xts)

"2017-01-03"

seq(from = start(regular_xts), to = end(regular_xts), by = "day")

"2017-01-01" "2017-01-02" "2017-01-03"

Zero-Width-xts-Objekte

xts-Objekt mit Index, ohne Daten

zero_width_xts <- xts(, order.by = date_seq)
zero_width_xts

Data:
numeric(0)
Index:
 Date[1:3], format: "2017-01-01" "2017-01-02" "2017-01-03"

str(zero_width_xts)

Ein 'xts'-Objekt ohne Spalten (zero-width)

Aus unregelmäßig regulär machen

Beobachtung an jedem Termin der regelmäßigen Folge hinzufügen
Ergebnis enthält NA

Unregelmäßige xts mit regulärem Zero-Width-xts mergen

irregular

           Price
2017-01-02 20.01
2017-01-04 20.02
2017-01-10 20.05

date_seq <- seq(from = start(irregular),
                to = end(irregular),
                by = "day")

regular_xts <- xts(, date_seq)

Unregelmäßige xts mit regulärem Zero-Width-xts mergen

merge(irregular, regular_xts)

           Price
2017-01-02 20.01
2017-01-03    NA
2017-01-04 20.02
2017-01-05    NA
2017-01-06    NA
2017-01-07    NA
2017-01-08    NA
2017-01-09    NA
2017-01-10 20.05

Fehlende Werte füllen

merged_xts <- merge(irregular, regular_xts)

na.locf(merged_xts)

           Price
2017-01-02 20.01
2017-01-03 20.01
2017-01-04 20.02
2017-01-05 20.02
2017-01-06 20.02
2017-01-07 20.02
2017-01-08 20.02
2017-01-09 20.02
2017-01-10 20.05

Fehlende Werte füllen

merge(irregular, regular_xts, fill = na.locf)

           Price
2017-01-02 20.01
2017-01-03 20.01
2017-01-04 20.02
2017-01-05 20.02
2017-01-06 20.02
2017-01-07 20.02
2017-01-08 20.02
2017-01-09 20.02
2017-01-10 20.05

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