rpubs - Cómo convertir un marco de datos en series de tiempo en R

series de tiempo multivariadas en r

Question

Tengo un archivo csv en el que tengo 2 precios de stock de cierre (a diario)

Dates   Bajaj_close Hero_close
3/14/2013   1854.8  1669.1
3/15/2013   1850.3  1684.45
3/18/2013   1812.1  1690.5
3/19/2013   1835.9  1645.6
3/20/2013   1840    1651.15
3/21/2013   1755.3  1623.3
3/22/2013   1820.65 1659.6
3/25/2013   1802.5  1617.7
3/26/2013   1801.25 1571.85
3/28/2013   1799.55 1542

Quiero convertir los datos anteriores en formato de series de tiempo. (La fecha de inicio es 3/14/2013 y la fecha de finalización son 3/13/2015 ) He intentado esto pero me está dando un resultado extraño

values <- bajaj_hero[, -1]  (excluded first column i.e date in real dataset)
bajaj_hero_timeseries <- ts(values,start=c(2013,1),end=c(2015,3),frequency=365)

La salida es:

           Bajaj_close Hero_close
2013.000     1854.80    1669.10
2013.003     1850.30    1684.45
2013.005     1812.10    1690.50
2013.008     1835.90    1645.60
2013.011     1840.00    1651.15
2013.014     1755.30    1623.30
2013.016     1820.65    1659.60
2013.019     1802.50    1617.70
2013.022     1801.25    1571.85

por favor ayuda.. :)

Answer 1

Con la biblioteca fpp , puede crear fácilmente series temporales con formato de fecha: time_ser=ts(data,frequency=4,start=c(1954,2))

Aquí comenzamos en el segundo trimestre de 1954 con frecuencia de trimestre.

Answer 2

R tiene múltiples formas de representar series de tiempo. Dado que está trabajando con los precios diarios de las acciones, es posible que desee considerar que los mercados financieros están cerrados los fines de semana y los días festivos, de modo que los días de negociación y los días calendario no sean los mismos. Sin embargo, es posible que deba trabajar con sus series de tiempo en términos de días de negociación y días calendario. Por ejemplo, los rendimientos diarios se calculan a partir de los precios de cierre diarios secuenciales, independientemente de si interviene un fin de semana. Pero es posible que también desee realizar informes basados ​​en el calendario, como los resúmenes de precios semanales. Por estas razones, el paquete xts, una extensión del zoológico, se usa comúnmente con datos financieros en R. A continuación, se muestra un ejemplo de cómo podría usarse con sus datos.

Suponiendo que los datos que se muestran en su ejemplo están en el marco de datos df

  library(xts)
  stocks <- xts(df[,-1], order.by=as.Date(df[,1], "%m/%d/%Y"))
#
#  daily returns
#
   returns <- diff(stocks, arithmetic=FALSE ) - 1
#
#  weekly open, high, low, close reports
#
   to.weekly(stocks$Hero_close, name="Hero")

lo que da la salida

           Hero.Open Hero.High Hero.Low Hero.Close
2013-03-15    1669.1   1684.45   1669.1    1684.45
2013-03-22    1690.5   1690.50   1623.3    1659.60
2013-03-28    1617.7   1617.70   1542.0    1542.00

Answer 3

Vea esta pregunta: Convertir data.frame a xts order.by requiere un objeto apropiado basado en el tiempo , lo que sugiere mirar el argumento a order.by,

Las clases actualmente aceptables incluyen: ''Date'', ''POSIXct'', ''timeDate'', así como ''yearmon'' y ''yearqtr'' donde los valores del índice siguen siendo únicos.

Y además sugiere una conversión explícita usando order.by = as.POSIXct,

df$Date <- as.POSIXct(strptime(df$Date,format),tz="UTC")
xts(df[, -1], order.by=as.POSIXct(df$Date))

Donde su formato se asigna en el otro lado,

format <- "%m/%d/%Y" #see strptime for details

Answer 4

Entrada. Comenzaremos con el texto de la entrada que se muestra en la pregunta, ya que la pregunta no proporcionó la entrada de csv:

Lines <- "Dates   Bajaj_close Hero_close
3/14/2013   1854.8  1669.1
3/15/2013   1850.3  1684.45
3/18/2013   1812.1  1690.5
3/19/2013   1835.9  1645.6
3/20/2013   1840    1651.15
3/21/2013   1755.3  1623.3
3/22/2013   1820.65 1659.6
3/25/2013   1802.5  1617.7
3/26/2013   1801.25 1571.85
3/28/2013   1799.55 1542"

zoo. Las series de clase "ts" normalmente no representan índices de fecha, pero podemos crear una serie de zoológico que sí lo hace (ver paquete de zoo ):

library(zoo)
z <- read.zoo(text = Lines, header = TRUE, format = "%m/%d/%Y")

Alternativamente, si ya ha leído esto en un marco de datos DF entonces se puede convertir en zoológico como se muestra en la segunda línea a continuación:

DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE)
z <- read.zoo(DF, format = "%m/%d/%Y")

En cualquiera de los dos casos anteriores, z ia una serie de zoológico con un índice de tiempo de clase "Date" . También se podría crear la serie zoo, zz , que usa 1, 2, 3, ... como índice de tiempo:

zz <- z
time(zz) <- seq_along(time(zz))

ts. Cualquiera de estos podría convertirse en una serie de clases "ts" :

as.ts(z)
as.ts(zz)

El primero tiene un índice de tiempo que es el número de días desde la Época (1 de enero de 1970) y tendrá NA para los días faltantes y el segundo tendrá 1, 2, 3, ... como el índice de tiempo y no NA.

Series mensuales. Normalmente, las series "ts" se usan para series mensuales, trimestrales o anuales. Por lo tanto, si tuviéramos que agregar el aporte en meses, podríamos representarlo razonablemente como una serie "ts" :

z.m <- as.zooreg(aggregate(z, as.yearmon, mean), freq = 12)
as.ts(z.m)