불규칙 데이터를 규칙적으로 만들기

R에서 금융 데이터 가져오기와 관리

Joshua Ulrich

Quantitative Analyst & quantmod Co-Author and Maintainer

규칙적 날짜-시간 시퀀스

관측 간 간격이 동일함
seq() 메서드로 규칙적 날짜-시간 시퀀스 생성:
- seq.Date()
- seq.POSIXt() (POSIXct, 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() 첫 인덱스 값
end() 마지막 인덱스 값

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 객체

인덱스만 있고 데이터는 없는 xts 객체

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)

An 'xts' object of zero-width

불규칙에서 규칙적 데이터 만들기

규칙적 시퀀스의 각 시점에 관측치 추가
결과에 NA 포함

불규칙 xts와 규칙적 zero-width xts 병합

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)

불규칙 xts와 규칙적 zero-width xts 병합

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

결측값 채우기

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

결측값 채우기

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

연습해 봅시다!

R에서 금융 데이터 가져오기와 관리