使用方法错误（“预测”）：没有适用于'；预测'；适用于“类”的对象；c（“uGARCHfit'；，'；GARCHfit'；，'；rGARCH'；）”；在R

我通过“”的API动态获取财务数据。为此，我使用此脚本

library("rjson")
json_file <- "https://api.coindesk.com/v1/bpi/currentprice/USD.json"

numOfTimes <- 2L # how many times to run in total
sleepTime <- 60L  # time to wait between iterations (in seconds)
iteration <- 0L
while (iteration < numOfTimes) {
  # gather data
  json_data <- fromJSON(paste(readLines(json_file), collapse=""))
  # get json content as data.frame
  x = data.frame(json_data$time$updated,json_data$time$updatedISO,json_data$time$updateduk,json_data$bpi$USD)
  # create file to save in 'C:/Myfolder' 
  # alternatively, create just one .csv file and update it in each iteration
  nameToSave <- nameToSave <- paste('C:/Myfolder/', 
                                    gsub('\\D','',format(Sys.time(),'%F%T')), 
                                    'json_data.csv', sep = '_')
  # save the file
  write.csv(x, nameToSave)
  # update counter and wait 
  iteration <- iteration + 1L
  Sys.sleep(sleepTime)
}    

因此，带有csv的文件夹将由新的csv动态更新

假设我创建了GARCH-ARMA模型

require(rugarch)


#We can then compute the ARMA(1,1)-GARCH(1,1) model as an example:



  spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", 
                                           garchOrder = c(1, 1), 
                                           submodel = NULL, 
                                           external.regressors = NULL, 
                                           variance.targeting = FALSE), 

                     mean.model     = list(armaOrder = c(1, 1), 
                                           external.regressors = NULL, 
                                           distribution.model = "norm", 
                                           start.pars = list(), 
                                           fixed.pars = list()))

garch <- ugarchfit(spec = spec, data = df$rate_float, solver.control = list(trace=0))

我得到了错误

Error in UseMethod("predict") : 
  no applicable method for 'predict' applied to an object of class "c('uGARCHfit', 'GARCHfit', 'rGARCH')"

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看起来您只是使用了一个错误的函数。试试看

ugarchforecast(garch, n.ahead = 5)

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看起来您只是使用了一个错误的函数。试试看

ugarchforecast(garch, n.ahead = 5)

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另外，package

rugarch

使用S4类，

predict

S3类。@Julius Vainora，我将从spec@cbool的这一行每隔5分钟运行一次预测脚本，理解您最初问题的这一部分有点困难，但听起来您可以继续加载csv文件，重新绑定新的预测并保存它，不如果没有帮助，那么是的，你可以发布一个新的问题，但是要确保那里的代码是最少的。例如，添加

garch@fit$sigma

回答这个问题。@Julius Vainora，一个liitle位否，我也创建了一个新帖子，package

rugarch

使用S4类，

predict

S3类。@Julius Vainora，我将从这行spec@cbool中每隔5分钟运行一次预测脚本，要理解你最初问题的这一部分有点困难，但听起来你可以继续加载csv文件，然后重新绑定新的预测并保存，不是吗？如果没有帮助，那么是的，你可以发布一个新的问题，但是要确保那里的代码是最少的。例如，添加

garch@fit$sigma

回答这个问题。@Julius Vainora，不，我写了一篇新文章

ugarchforecast(garch, n.ahead = 5)