R-用于日内数据的quantstrat CSV导入

我第一次尝试将数据导入R，以便在R包

quantstrat

中使用。请参见以下内容：

fn1 <- "fgbl_formatted_vpoc_prior_week.txt"
> fn1

> dat <- read.table(file=fn1,sep=",",header=T,as.is=T)
> dat
              Timestamp   Open   High    Low   Last Volume
1   2016-09-27 02:00:00 165.50 165.58 165.46 165.47     2001
2   2016-09-27 03:00:00 165.47 165.65 165.46 165.63     1345
3   2016-09-27 04:00:00 165.64 165.92 165.59 165.91     1241
4   2016-09-27 05:00:00 165.91 166.13 165.91 165.97     880
5   2016-09-27 06:00:00 165.98 165.98 165.76 165.78     748

fn1 fn1
>dat dat
打开高-低最后一个卷的时间戳
1   2016-09-27 02:00:00 165.50 165.58 165.46 165.47     2001
2   2016-09-27 03:00:00 165.47 165.65 165.46 165.63     1345
3   2016-09-27 04:00:00 165.64 165.92 165.59 165.91     1241
4   2016-09-27 05:00:00 165.91 166.13 165.91 165.97     880
5   2016-09-27 06:00:00 165.98 165.98 165.76 165.78     748

---

有人能展示一下如何使用正确的日期/时间格式（我认为是POSIXct）以适合于

quantstrat

的格式获取此信息吗。我正在努力寻找任何说明如何导入此类数据的文档。

您希望时间以POSIXct格式显示是正确的。Quantstrat使用

xts

对象，您需要创建这些对象。您没有提供易于复制的数据，因此此处的第一位代码生成您的数据：

library(xts)
data <- "
1   2016-09-27 02:00:00 165.50 165.58 165.46 165.47     2001
2   2016-09-27 03:00:00 165.47 165.65 165.46 165.63     1345
3   2016-09-27 04:00:00 165.64 165.92 165.59 165.91     1241
4   2016-09-27 05:00:00 165.91 166.13 165.91 165.97     880
5   2016-09-27 06:00:00 165.98 165.98 165.76 165.78     748"
dat <- read.table(text = data,
                     col.names = c("num", "date", "time", "Open" ,  "High",    "Low",   "Last", "Volume"))
dat <- cbind("Timestamp" = paste(dat$date, dat$time), dat)
# Make dat look just like your example when loaded in R:
dat[, c("num", "date", "time")] <- NULL

# Now have your object, which would be a data.frame:

dat
# Timestamp   Open   High    Low   Last Volume
# 1 2016-09-27 02:00:00 165.50 165.58 165.46 165.47   2001
# 2 2016-09-27 03:00:00 165.47 165.65 165.46 165.63   1345
# 3 2016-09-27 04:00:00 165.64 165.92 165.59 165.91   1241
# 4 2016-09-27 05:00:00 165.91 166.13 165.91 165.97    880
# 5 2016-09-27 06:00:00 165.98 165.98 165.76 165.78    748

posix_times <- as.POSIXct(dat[, 1])
x_dat <- xts(x = dat[, 2:NCOL(dat)], order.by = posix_times)
> x_dat
# Open   High    Low   Last Volume
# 2016-09-27 02:00:00 165.50 165.58 165.46 165.47   2001
# 2016-09-27 03:00:00 165.47 165.65 165.46 165.63   1345
# 2016-09-27 04:00:00 165.64 165.92 165.59 165.91   1241
# 2016-09-27 05:00:00 165.91 166.13 165.91 165.97    880
# 2016-09-27 06:00:00 165.98 165.98 165.76 165.78    748

> class(x_dat)
#[1] "xts" "zoo"

库（xts）
数据根本不需要转换为POSIXct。使用
read.zoo
而不是
read.table
导入文件。假设
dat
是一个数据帧，如示例中所示

> class(dat)
[1] "data.frame"
> dat
         Timestamp   Open   High    Low   Last Volume
1 2016-09-27 02:00 165.50 165.58 165.46 165.47   2001
2 2016-09-27 03:00 165.47 165.65 165.46 165.63   1345
3 2016-09-27 04:00 165.64 165.92 165.59 165.91   1241
4 2016-09-27 05:00 165.91 166.13 165.91 165.97    880
5 2016-09-27 06:00 165.98 165.98 165.76 165.78    748

所需要的是：

> dat <- as.xts(read.zoo(dat))

因此，要返回到文本文件，将其作为“xts对象”导入所需做的全部工作如下：

dat列名是否区分大小写

因为我注意到quantmod的chartSeries（）

不喜欢

colnames(my_data) <- c('Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Oi')

colnames(my_data) <- c('Open', 'High', 'Low', 'Close', 'Volume', 'Oi')

> class(my_data)
[1] "xts" "zoo"
> tail(my_data)
                       open    high     low   close volume      oi
2016-12-30 10:00:00 2233.50 2234.50 2228.00 2229.25  71515  743254
2016-12-30 10:30:00 2229.25 2234.75 2228.75 2233.75  74937  818191
2016-12-30 11:00:00 2233.75 2235.75 2229.25 2235.00 180772  998981
2016-12-30 11:30:00 2234.75 2237.50 2233.75 2234.75 245717 1244735
2016-12-30 12:00:00 2234.50 2235.25 2233.00 2233.75   6565 1251318
2016-12-30 12:30:00 2233.50 2234.00 2233.25 2233.50    686 1252004