压缩库存数据答案

【问题标题】：Condensing Stock Data压缩库存数据
【发布时间】：2015-12-25 21:21:24
【问题描述】：

我有一个这样组成的数据集：

2009,11,01,17,00,23,1.471700,1.472000

2009,11,01,17,01,04,1.471600,1.471900

2009,11,01,17,01,09,1.471900,1.472100

2009,11,01,17,01,12,1.472000,1.472300

2009,11,01,17,01,13,1.471900,1.472200

2009,11,01,17,01,14,1.471600,1.471900

2009,11,01,17,01,18,1.471700,1.472000

2009,11,01,17,01,18,1.471900,1.472200

我正在使用 Octave 来处理这些数据。我想使用这个刻度数据来创建包含 5、10 和 30 分钟间隔的数据的各种文件。使用这种格式，它们可以绘制为条形图/烛台图并执行进一步的计算。但是，我真的不知道如何处理数据循环以创建此类文件。

我熟悉 Octave 并使用此软件，但此特定任务可以在其他一些软件中执行，以生成文件以供以后导入 Octave。

我第一次尝试在 Octave 中编写此代码时出现此错误：-

error: A(I,J,...) = X: dimensions mismatch
error: called from:
error:  /home/andrew/Documents/forex_convert/tick_to_min.m at line 105, column 25

产生它的代码是

[i,j]=find(fMM>=45 & fMM<50);

min_5_vec(1:length(i),1)=tick_data(min(i):max(i),1);   % line 105

代码检查“分钟”向量 fMM 并应提取并创建一个新的“min_5_vec”向量，其中包含每小时发生在 HH:45:00 和 HH:49:59 之间的所有刻度数据。问题是这段代码，它是函数的一部分，似乎只在这个特定的行上失败，我觉得很奇怪，因为它已经被复制和粘贴，只有数字 45 和 50 被更改，其他类似的部分直到第 105 行的功能代码不会失败。我已经目视检查了原始数据，并且看不出数据的性质是导致失败的原因。对于失败的可能原因有什么建议吗？

【问题讨论】：

标签： octave financial

【解决方案1】：

首先，使用 datenum 将您的年、月、日、小时、分钟、秒变量转换为时间：

datenum(2009,11,01,17,00,23)

将返回自 0000 年 1 月 1 日以来过去的天数。假设您将所有时间保存在一个称为时间的向量中。现在，应该很容易找到您的第一次/最后一次：

first = min(times); 
last = max(times);

一分钟等于：

ONE_MINUTE = 1/24/60

现在分箱完成如下：

index = 1;
means = [];
for t = first:5*ONE_MINUTE:last
    current_bin = (times>=t) & (times<t+5*ONE_MINUTE)
    % do something with all the data for which current_bin==1
    means(index) = mean(data(current_bin));
    index = index+1;
end

仅作为示例，我计算了每个 bin 中数据的均值。我假设您有一个名为 data 的向量，其中每次都包含一些数据。

（我知道这可以优化很多，但我更喜欢这个答案的清晰度而不是性能）

【讨论】：