如何使用条件价格点对R中不规则的日内财务数据进行子集划分？

我有一些财务数据，

head（df_xts）

：

我想在价格比开盘价高出一定距离后再看看这些数据。我将开场白范围定义为前15分钟：

df_open <- df_xts["T09:30/T09:44"]

这会发现价格在高于开盘区间的预定义突破点处：

orh_bo <- orh + breakout

如何使用上述索引对数据进行子集划分？这就是我迄今为止所尝试的：

df_bo_day1 <- df_main[df_bo_indexes[1,1]:df_bo_indexes[1,2]]
i <- 2
for(i in 2:ndays(df_main)) {
df_bo_all <- df_main[(df_bo_indexes[i-1,2]+df_bo_indexes[i,1]):df_bo_indexes[i,2]]
}

df_bo_day1I
split（），lapply（，cummax），do.call（rbind，），merge（）
用于期初范围。对整个数据帧执行相同的操作。将期初范围与整个范围合并。然后使用
breakout-opening\u-range\u-cummax，TRUE，FALSE），然后使用breakout==1的子集

orh_bo <- orh + breakout

orh_bo_index <- apply.daily(df_main, FUN = function(X) first(which(X %in% orh_bo)))
> orh_bo_index
                     [,1]
2016-06-01 14:14:59  2074
2016-06-02 14:14:59 10693
2016-06-03 14:14:59  2351
2016-06-06 14:14:59  1224

orh_bo_matrix <- coredata(orh_bo_index)

ep_daily <- endpoints(df_main, on = "days")
daily_last_index <- ep_daily[-1]
daily_last_matrix <- t(t(daily_last_index))
df_bo_indexes <- bind_cols(data.frame(orh_bo_matrix), data.frame(daily_last_matrix))

> df_bo_indexes
  orh_bo_matrix daily_last_matrix
1          2074             52155
2         10693            126623
3          2351            181408
4          1224            221002

df_bo_day1 <- df_main[df_bo_indexes[1,1]:df_bo_indexes[1,2]]
i <- 2
for(i in 2:ndays(df_main)) {
df_bo_all <- df_main[(df_bo_indexes[i-1,2]+df_bo_indexes[i,1]):df_bo_indexes[i,2]]
}