R xts quantmod 在特定时间访问数据答案

【问题标题】：R xts quantmod access to data at a specific timeR xts quantmod 在特定时间访问数据
【发布时间】：2017-04-17 13:52:32
【问题描述】：

学习 R（包括 xts 和 quantmod 包）。有我的数据集：

str(h2)
‘zoo’ series from 2016-06-15 11:00:00 to 2016-09-15 14:00:00
  Data: num [1:928, 1:5] 67842 67486 67603 67465 67457 ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr [1:5] "X.OPEN." "X.HIGH." "X.LOW." "X.CLOSE." ...
  Index:  POSIXct[1:928], format: "2016-06-15 11:00:00" "2016-06-15 12:00:00" "2016-06-15 13:00:00" ...

first(h2, '1 day')
                    X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.
2016-06-15 11:00:00   67842   67842  67122    67488 262740
2016-06-15 12:00:00   67486   67610  67420    67603 288875
2016-06-15 13:00:00   67603   67608  67381    67466 323498
2016-06-15 14:00:00   67465   67484  67356    67455 168991
2016-06-15 15:00:00   67457   67460  67289    67361 174965
2016-06-15 16:00:00   67363   67381  67202    67317 195579
2016-06-15 17:00:00   67320   67465  67288    67397 230255
2016-06-15 18:00:00   67397   67436  67084    67099 469379
2016-06-15 19:00:00   67096   67198  66900    67058 264430
2016-06-15 20:00:00   67040   67094  66944    67092 110503
2016-06-15 21:00:00   67092   67158  66877    66992  83041
2016-06-15 22:00:00   66993   67110  66680    66909 386905
2016-06-15 23:00:00   66909   67269  66884    67126 143373

dput(first(h2, '1 day'))
structure(c(67842, 67486, 67603, 67465, 67457, 67363, 67320, 
67397, 67096, 67040, 67092, 66993, 66909, 67842, 67610, 67608, 
67484, 67460, 67381, 67465, 67436, 67198, 67094, 67158, 67110, 
67269, 67122, 67420, 67381, 67356, 67289, 67202, 67288, 67084, 
66900, 66944, 66877, 66680, 66884, 67488, 67603, 67466, 67455, 
67361, 67317, 67397, 67099, 67058, 67092, 66992, 66909, 67126, 
262740, 288875, 323498, 168991, 174965, 195579, 230255, 469379, 
264430, 110503, 83041, 386905, 143373), .Dim = c(13L, 5L), .Dimnames = list(
    NULL, c("X.OPEN.", "X.HIGH.", "X.LOW.", "X.CLOSE.", "X.VOL."
    )), index = structure(c(1465977600, 1465981200, 1465984800, 
1465988400, 1465992000, 1465995600, 1465999200, 1466002800, 1466006400, 
1466010000, 1466013600, 1466017200, 1466020800), class = c("POSIXct", 
"POSIXt"), tzone = ""), class = "zoo")

不知道如何解决，例如，这样的任务 - 比较 11:00 的差异符号 (X.CLOSE-X.OPEN) 和差异 (X.CLOSE(13:00) -X.OPEN(12:00)) 在样本中包含的所有日期。
在解决这个问题的过程中，我看到了 2 项：
1）。如何在特定时间访问数据？ IE。例如，如何在我选择的 12:00 获得 X.OPEN。我尝试了不同的组合（见下面的代码）但没有结果（只有数据集的标题）

h2["T11:00:00/12:00:00"]
     X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.
h2["2016-06-15 11:00:00 MSK"]
     X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.
x <- h2["2016-06-15 11:00:00 MSK"]        #'zoo' series (without observations)
x
     X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.
h2["T12:00:00.000/T12:00:00.001"]
     X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.

2)。早些时候我在 Excel 中做了类似的算法，并通过蛮力（逐步检查）数据集解决了这个问题。但是 R 具有矢量数据类型，它应该是解决此任务的更快更方便的方法。

【问题讨论】：

欢迎来到 Stack Overflow！请确保您的问题包含minimally reproducible example，这将使社区成员更容易尝试回答。在这种情况下，发布dput(first(h2, '1 day')) 的输出会很有用。此外，一般来说，避免在您的代码 sn-ps 中包含提示（例如 >），因为这会阻止将此代码粘贴到要运行的控制台中的能力。相反，您应该直接粘贴代码（无提示）并注释掉输出。
感谢您的笔记阿列克谢！正如你所指出的，我改进了我的问题。

标签： r xts

【解决方案1】：

要从时间序列中获取特定时间的数据，请使用window。

window(h2, start = as.POSIXct('2016-06-15 04:00'), end = as.POSIXct('2016-06-15 04:59'))
#                     X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.
# 2016-06-15 04:00:00   67842   67842  67122    67488 262740

window(h2, start = as.POSIXct('2016-06-15 06:00'), end = as.POSIXct('2016-06-15 08:00'))
#                     X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.
# 2016-06-15 06:00:00   67603   67608  67381    67466 323498
# 2016-06-15 07:00:00   67465   67484  67356    67455 168991
# 2016-06-15 08:00:00   67457   67460  67289    67361 174965

您也可以按行号访问。

h2[1,]
#                     X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.
# 2016-06-15 04:00:00   67842   67842  67122    67488 262740

h2[4:6,]
#                     X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.
# 2016-06-15 07:00:00   67465   67484  67356    67455 168991
# 2016-06-15 08:00:00   67457   67460  67289    67361 174965
# 2016-06-15 09:00:00   67363   67381  67202    67317 195579

取X.CLOSE之间的区别。和 X.OPEN。在任何时候，你都可以...

h2_diff <- h2[,'X.CLOSE.'] - h2[,'X.OPEN.']
# 2016-06-15 04:00:00 2016-06-15 05:00:00 2016-06-15 06:00:00 2016-06-15 07:00:00 
#                -354                 117                -137                 -10 
# 2016-06-15 08:00:00 2016-06-15 09:00:00 2016-06-15 10:00:00 2016-06-15 11:00:00 
#                 -96                 -46                  77                -298 
# 2016-06-15 12:00:00 2016-06-15 13:00:00 2016-06-15 14:00:00 2016-06-15 15:00:00 
#                 -38                  52                -100                 -84 
# 2016-06-15 16:00:00 
#                 217

要进行滞后差分，可以使用lag 函数。

h2[1:3,'X.CLOSE.']
# 2016-06-15 04:00:00 2016-06-15 05:00:00 2016-06-15 06:00:00 
#               67488               67603               67466 

lag(h2[1:3,'X.CLOSE.'])
# 2016-06-15 04:00:00 2016-06-15 05:00:00 
#               67603               67466 

lag(h2[1:3,'X.CLOSE.'], -1)
# 2016-06-15 05:00:00 2016-06-15 06:00:00 
#               67488               67603

所以X.CLOSE(n) - X.OPEN(n - 1)...

h2[,'X.CLOSE.'] - lag(h2[,'X.OPEN.'], -1)
# 2016-06-15 05:00:00 2016-06-15 06:00:00 2016-06-15 07:00:00 2016-06-15 08:00:00 
#                -239                 -20                -148                -104 
# 2016-06-15 09:00:00 2016-06-15 10:00:00 2016-06-15 11:00:00 2016-06-15 12:00:00 
#                -140                  34                -221                -339 
# 2016-06-15 13:00:00 2016-06-15 14:00:00 2016-06-15 15:00:00 2016-06-15 16:00:00 
#                  -4                 -48                -183                 133

【讨论】：

非常感谢阿列克谢！如果您不介意，我想再问您一个问题——如何在自己确定的时间获取数据？例如：如何在每天 12:00:00 获得 X.OPEN？非常感谢！
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再次感谢阿列克谢！你的回答对我很有帮助