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###################################################
### chunk number 1: preliminaries
###################################################
library("zoo")
library("tseries")
online <- FALSE ## if set to FALSE the local copy of
## is used instead of get.hist.quote()
options(prompt = "R> ")
Sys.setenv(TZ = "GMT")
suppressWarnings(RNGversion("3.5.0"))
###################################################
### chunk number 2: read.zoo
###################################################
inrusd <- read.zoo(system.file("doc", "demo1.txt", package = "zoo"), sep = "|", format="%d %b %Y")
###################################################
### chunk number 3: read.table
###################################################
tmp <- read.table(system.file("doc", "demo2.txt", package = "zoo"), sep = ",")
z <- zoo(tmp[, 3:4], as.Date(as.character(tmp[, 2]), format="%d %b %Y"))
colnames(z) <- c("Nifty", "Junior")
###################################################
### chunk number 4: extract dates
###################################################
time(z)
###################################################
### chunk number 5: start and end
###################################################
start(z)
end(inrusd)
###################################################
### chunk number 6: convert to plain matrix
###################################################
plain <- coredata(z)
str(plain)
###################################################
### chunk number 7: intersection
###################################################
m <- merge(inrusd, z, all = FALSE)
###################################################
### chunk number 8: union
###################################################
m <- merge(inrusd, z)
###################################################
### chunk number 9: merge with lag
###################################################
merge(inrusd, lag(inrusd, -1))
###################################################
### chunk number 10: plotting1
###################################################
plot(m)
###################################################
### chunk number 11: plotting2
###################################################
plot(m[, 2:3], plot.type = "single", col = c("red", "blue"), lwd = 2)
###################################################
### chunk number 12: select range of dates
###################################################
window(z, start = as.Date("2005-02-15"), end = as.Date("2005-02-28"))
###################################################
### chunk number 13: select one date
###################################################
m[as.Date("2005-03-10")]
###################################################
### chunk number 14: impute NAs by interpolation
###################################################
interpolated <- na.approx(m)
###################################################
### chunk number 15: impute NAs by LOCF
###################################################
m <- na.locf(m)
m
###################################################
### chunk number 16: compute returns
###################################################
prices2returns <- function(x) 100*diff(log(x))
###################################################
### chunk number 17: column-wise returns
###################################################
r <- prices2returns(m)
###################################################
### chunk number 18: rolling standard deviations
###################################################
rollapply(r, 10, sd)
###################################################
### chunk number 19: last day of month
###################################################
prices2returns(aggregate(m, as.yearmon, tail, 1))
###################################################
### chunk number 20: last day of week
###################################################
nextfri <- function(x) 7 * ceiling(as.numeric(x-5+4) / 7) + as.Date(5-4)
prices2returns(aggregate(na.locf(m), nextfri, tail, 1))
###################################################
### chunk number 21: four second mark
###################################################
zsec <- structure(1:10, index = structure(c(1234760403.968, 1234760403.969,
1234760403.969, 1234760405.029, 1234760405.029, 1234760405.03,
1234760405.03, 1234760405.072, 1234760405.073, 1234760405.073
), class = c("POSIXt", "POSIXct"), tzone = ""), class = "zoo")
to4sec <- function(x) as.POSIXct(4*ceiling(as.numeric(x)/4), origin = "1970-01-01")
aggregate(zsec, to4sec, tail, 1)
###################################################
### chunk number 22: one second grid
###################################################
# tmp is zsec with time discretized into one second bins
tmp <- zsec
st <- start(tmp)
Epoch <- st - as.numeric(st)
time(tmp) <- as.integer(time(tmp) + 1e-7) + Epoch
# find index of last value in each one second interval
ix <- !duplicated(time(tmp), fromLast = TRUE)
# merge with grid
merge(tmp[ix], zoo(, seq(start(tmp), end(tmp), "sec")))
# Here is a function which generalizes the above:
intraday.discretise <- function(b, Nsec) {
st <- start(b)
time(b) <- Nsec * as.integer(time(b)+1e-7) %/% Nsec + st -
as.numeric(st)
ix <- !duplicated(time(b), fromLast = TRUE)
merge(b[ix], zoo(, seq(start(b), end(b), paste(Nsec, "sec"))))
}
intraday.discretise(zsec, 1)
###################################################
### chunk number 23: tseries
###################################################
library("tseries")
###################################################
### chunk number 24: data handling if offline
###################################################
if(online) {
sunw <- get.hist.quote(instrument = "SUNW", start = "2004-01-01", end = "2004-12-31")
sunw2 <- get.hist.quote(instrument = "SUNW", start = "2004-01-01", end = "2004-12-31",
compression = "m", quote = "Close")
eur.usd <- get.hist.quote(instrument = "EUR/USD", provider = "oanda", start = "2004-01-01", end = "2004-12-31")
save(sunw, sunw2, eur.usd, file = "sunw.rda")
} else {
load(system.file("doc", "sunw.rda", package = "zoo"))
}
###################################################
### chunk number 25: get.hist.quote daily series eval=FALSE
###################################################
## sunw <- get.hist.quote(instrument = "SUNW", start = "2004-01-01", end = "2004-12-31")
###################################################
### chunk number 26: get.hist.quote monthly series eval=FALSE
###################################################
## sunw2 <- get.hist.quote(instrument = "SUNW", start = "2004-01-01", end = "2004-12-31",
## compression = "m", quote = "Close")
###################################################
### chunk number 27: change index to yearmon
###################################################
time(sunw2) <- as.yearmon(time(sunw2))
###################################################
### chunk number 28: compute same series via aggregate
###################################################
sunw3 <- aggregate(sunw[, "Close"], as.yearmon, tail, 1)
###################################################
### chunk number 29: compute returns
###################################################
r <- prices2returns(sunw3)
###################################################
### chunk number 30: get.hist.quote oanda eval=FALSE
###################################################
## eur.usd <- get.hist.quote(instrument = "EUR/USD", provider = "oanda", start = "2004-01-01", end = "2004-12-31")
###################################################
### chunk number 31: is.weekend convenience function
###################################################
is.weekend <- function(x) ((as.numeric(x)-2) %% 7) < 2
###################################################
### chunk number 32: omit weekends
###################################################
eur.usd <- eur.usd[!is.weekend(time(eur.usd))]
###################################################
### chunk number 33: is.weekend based on POSIXlt
###################################################
is.weekend <- function(x) {
x <- as.POSIXlt(x)
x$wday > 5 | x$wday < 1
}
###################################################
### chunk number 34: summaries
###################################################
date1 <- seq(as.Date("2001-01-01"), as.Date("2002-12-1"), by = "day")
len1 <- length(date1)
set.seed(1) # to make it reproducible
data1 <- zoo(rnorm(len1), date1)
# quarterly summary
data1q.mean <- aggregate(data1, as.yearqtr, mean)
data1q.sd <- aggregate(data1, as.yearqtr, sd)
head(cbind(mean = data1q.mean, sd = data1q.sd), main = "Quarterly")
# weekly summary - week ends on tuesday
# Given a date find the next Tuesday.
# Based on formula in Prices and Returns section.
nexttue <- function(x) 7 * ceiling(as.numeric(x - 2 + 4)/7) + as.Date(2 - 4)
data1w <- cbind(
mean = aggregate(data1, nexttue, mean),
sd = aggregate(data1, nexttue, sd)
)
head(data1w)
### ALTERNATIVE ###
# Create function ag like aggregate but takes vector of
# function names.
FUNs <- c(mean, sd)
ag <- function(z, by, FUNs) {
f <- function(f) aggregate(z, by, f)
do.call(cbind, sapply(FUNs, f, simplify = FALSE))
}
data1q <- ag(data1, as.yearqtr, c("mean", "sd"))
data1w <- ag(data1, nexttue, c("mean", "sd"))
head(data1q)
head(data1w)
|
