如何重塑我的数据帧以在R中使用TTR?
基本上,TTR允许获取股票行情器的技术指标,数据应该是垂直的,如:如何重塑我的数据帧以在R中使用TTR?,r,stock,R,Stock,基本上,TTR允许获取股票行情器的技术指标,数据应该是垂直的,如: Date Open High Low Close 2014-05-16 16.83 16.84 16.63 16.71 2014-05-19 16.73 16.93 16.66 16.80 2014-05-20 16.80 16.81 16.58 16.70 但我的数据框架如下: Sdate Edate Tickers Open_1
Date Open High Low Close
2014-05-16 16.83 16.84 16.63 16.71
2014-05-19 16.73 16.93 16.66 16.80
2014-05-20 16.80 16.81 16.58 16.70
但我的数据框架如下:
Sdate Edate Tickers Open_1 Open_2 Open_3 High_1 High_2 High_3 Low_1 Low_2 Low_3 Close_1 Close_2 Close_3
2014-05-16 2014-07-21 TK 31.6 31.8 32.2 32.4 32.4 33.0 31.1 31.5 32.1 32.1 32.1 32.7
2014-05-17 2014-07-22 TGP 25.1 24.8 25.0 25.1 25.3 25.8 24.1 24.4 24.9 24.8 25.0 25.6
2014-05-18 2014-07-23 DNR 3.4 3.5 3.8 3.6 3.8 4.1 3.3 3.5 3.8 3.5 3.7 3.9
如你所见,我有多个标记和时间范围。我查看了TTR包,但它并没有说明如何获取水平制造的技术指标和多个标记。我的原始数据有50天和数千个标记。要做到这一点,我只知道,我需要为每个股票报价人列出清单,但我不知道如何做到这一点。如何实现这一点?您可以使用
pivot\u更长的时间来获取垂直形状的数据:
out <- tidyr::pivot_longer(df, cols = -c(Sdate,Edate, Tickers),
names_to = c('.value', 'num'),
names_sep = '_')
out
# A tibble: 9 x 8
# Sdate Edate Tickers num Open High Low Close
# <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 2014-05-16 2014-07-21 TK 1 31.6 32.4 31.1 32.1
#2 2014-05-16 2014-07-21 TK 2 31.8 32.4 31.5 32.1
#3 2014-05-16 2014-07-21 TK 3 32.2 33 32.1 32.7
#4 2014-05-17 2014-07-22 TGP 1 25.1 25.1 24.1 24.8
#5 2014-05-17 2014-07-22 TGP 2 24.8 25.3 24.4 25
#6 2014-05-17 2014-07-22 TGP 3 25 25.8 24.9 25.6
#7 2014-05-18 2014-07-23 DNR 1 3.4 3.6 3.3 3.5
#8 2014-05-18 2014-07-23 DNR 2 3.5 3.8 3.5 3.7
#9 2014-05-18 2014-07-23 DNR 3 3.8 4.1 3.8 3.9
数据
df <- structure(list(Sdate = c("2014-05-16", "2014-05-17", "2014-05-18"
), Edate = c("2014-07-21", "2014-07-22", "2014-07-23"), Tickers = c("TK",
"TGP", "DNR"), Open_1 = c(31.6, 25.1, 3.4), Open_2 = c(31.8,
24.8, 3.5), Open_3 = c(32.2, 25, 3.8), High_1 = c(32.4, 25.1,
3.6), High_2 = c(32.4, 25.3, 3.8), High_3 = c(33, 25.8, 4.1),
Low_1 = c(31.1, 24.1, 3.3), Low_2 = c(31.5, 24.4, 3.5), Low_3 = c(32.1,
24.9, 3.8), Close_1 = c(32.1, 24.8, 3.5), Close_2 = c(32.1,
25, 3.7), Close_3 = c(32.7, 25.6, 3.9)),
class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))
df您可以使用pivot\u longer
获取垂直形状的数据:
out <- tidyr::pivot_longer(df, cols = -c(Sdate,Edate, Tickers),
names_to = c('.value', 'num'),
names_sep = '_')
out
# A tibble: 9 x 8
# Sdate Edate Tickers num Open High Low Close
# <chr> <chr> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1 2014-05-16 2014-07-21 TK 1 31.6 32.4 31.1 32.1
#2 2014-05-16 2014-07-21 TK 2 31.8 32.4 31.5 32.1
#3 2014-05-16 2014-07-21 TK 3 32.2 33 32.1 32.7
#4 2014-05-17 2014-07-22 TGP 1 25.1 25.1 24.1 24.8
#5 2014-05-17 2014-07-22 TGP 2 24.8 25.3 24.4 25
#6 2014-05-17 2014-07-22 TGP 3 25 25.8 24.9 25.6
#7 2014-05-18 2014-07-23 DNR 1 3.4 3.6 3.3 3.5
#8 2014-05-18 2014-07-23 DNR 2 3.5 3.8 3.5 3.7
#9 2014-05-18 2014-07-23 DNR 3 3.8 4.1 3.8 3.9
数据
df <- structure(list(Sdate = c("2014-05-16", "2014-05-17", "2014-05-18"
), Edate = c("2014-07-21", "2014-07-22", "2014-07-23"), Tickers = c("TK",
"TGP", "DNR"), Open_1 = c(31.6, 25.1, 3.4), Open_2 = c(31.8,
24.8, 3.5), Open_3 = c(32.2, 25, 3.8), High_1 = c(32.4, 25.1,
3.6), High_2 = c(32.4, 25.3, 3.8), High_3 = c(33, 25.8, 4.1),
Low_1 = c(31.1, 24.1, 3.3), Low_2 = c(31.5, 24.4, 3.5), Low_3 = c(32.1,
24.9, 3.8), Close_1 = c(32.1, 24.8, 3.5), Close_2 = c(32.1,
25, 3.7), Close_3 = c(32.7, 25.6, 3.9)),
class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))
df你能解释得更简单些吗你能解释得更简单些吗我想OP希望把数据分成不同的数据帧,每个数据帧对应一个股票代码。因此,在这种情况下,将有三个dfs,分别使用TK、TGP和DNR的数据。这些数据帧可以组合成一个列表。不久前我自己也做过类似的事情,但我不记得当时是如何最好地实现这一点的。如果是这样,我们可以根据Tickers
将此数据帧拆分为数据帧列表。是的,我认为这将是一件好事。然后,可以使用TTR包分析每个列表项中的数据。@Ronak Shah非常感谢!它非常有效。我能再问一个问题吗?我应该像扭动一样得到技术指标;bbands@RHertel非常感谢您的帮助!我认为OP希望将数据分为不同的数据帧,每个股票代码对应一个数据帧。因此,在这种情况下,将有三个dfs,分别使用TK、TGP和DNR的数据。这些数据帧可以组合成一个列表。不久前我自己也做过类似的事情,但我不记得当时是如何最好地实现这一点的。如果是这样,我们可以根据Tickers
将此数据帧拆分为数据帧列表。是的,我认为这将是一件好事。然后,可以使用TTR包分析每个列表项中的数据。@Ronak Shah非常感谢!它非常有效。我能再问一个问题吗?我应该像扭动一样得到技术指标;bbands@RHertel非常感谢您的帮助!