Как обновить мою среду xts данными о ежедневных запасах?

Я загрузил и сохранил свою среду с более чем 300 историческими данными об акциях, используя функцию getsymbols. Теперь я пытаюсь обновить свой исторический набор данных новыми ежедневными данными, но это не работает. Я пытался использовать merge() и rbind(), но, похоже, не работает со средами. Я ценю вашу помощь в этом вопросе!

Вот мой код:

load.packages('quantmod')        
tickers = spl('A,AA,AAL,AAP,AAPL,ABT,ACN,ADBE,ADI,ADM,ADP,ADS,AEE,AEP')
getSymbols(tickers, src = 'yahoo', from = '2010-01-01' , env = data, auto.assign = TRUE)
save(data, file="myTickersData.rda")

Теперь я пытаюсь дополнить его сегодняшними данными без повторного запуска всего этого с 2010 года, так как это займет много времени.

data.today = new.env()
getSymbols(tickers, src = 'yahoo', from = '2015-10-14' , env = data.today, auto.assign = T)
updated.data = merge(data,data.today)

Я получаю эту ошибку:

Error in as.data.frame.default(x) :
cannot coerce class ""environment"" to a data.frame


r time-series quantmod xts zoo
person Ab Ja    schedule 15.10.2015    source источник
comment
Откуда взялись функции load.packages и spl?   -  person Joshua Ulrich    schedule 16.10.2015
comment
Прости, Джошуа, я забыл упомянуть об этом! эти функции взяты из SIT (набор инструментов для систематических инвестиций) con = gzcon(url('systematicportfolio.com/sit. gz', 'rb')) source(con) close(con) load.packages('quantmod') #tickers = dow.jones.components() tickers = spl('SPY,SHY,AAPL,ADBE ,АМЗН,ДХИ,ДИС')   -  person Ab Ja    schedule 17.10.2015
comment
Добавление данных - действительно плохая идея! Исторические данные об акциях меняются после каждого дивиденда, дробления или распределения денежных средств. Так что после добавления ваших данных в течение нескольких месяцев это практически бесполезно. Вы действительно должны загружать его ежедневно или, если у вас есть знания и вы готовы потратить время и усилия, вы можете поддерживать базу данных с необработанными данными и выполнять всю необходимую работу самостоятельно. (сохранение поправочных коэффициентов корпоративных действий, поправочных коэффициентов денежных дивидендов, сопоставление измененных символов, например, слияний, выделений и т. д.)   -  person hvollmeier    schedule 17.10.2015

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Вот функция, которая должна делать большую часть того, что вам нужно. Некоторые важные вещи, которые он не делает:

  1. Он не проверяет, не rbind ли вы дублируете дату в исторических данных.
  2. Он не корректирует все исторические данные, если между обновлениями есть разделение, дивиденд и т. Д.

Чтобы решить вторую проблему, вам нужно будет повторно получить все данные для данного символа.

updateData <- function(oldData, newData) {
  # ensure both arguments are environments
  stopifnot(is.environment(oldData) || is.environment(newData))
  # track symbols that aren't in the new environment
  unmatchedSym <- NULL
  # loop over all symbols in the historical data environment
  for (sym in ls(oldData)) {
    # get a copy of the symbol data
    oldSym <- get(sym, oldData)
    # try to get the new data
    newSym <- try(get(sym, newData))
    if (inherits(newSym, "try-error")) {
      unmatchedSym <- c(unmatchedSym, sym)
      next
    } else {
      # rbind old/new data
      # might want to check to ensure you're not adding a dupicate row
      combined <- rbind(oldSym, newSym)
      # update historical data environment
      assign(sym, combined, oldData)
    }
  }
  # return unmatched symbols (invisibly)
  invisible(unmatchedSym)
}

Вот пример использования:

library(quantmod)
oldData <- new.env()
getSymbols("A;AA;AAL", env=oldData, to="2015-09-30")

newData <- new.env()
getSymbols("A;AA;AAL", env=newData, from="2015-10-01")

updateData(oldData, newData)
eapply(oldData, tail)
# $AA
#            AA.Open AA.High AA.Low AA.Close AA.Volume AA.Adjusted
# 2015-10-08   10.85   11.11  10.63    11.01  34172000       11.01
# 2015-10-09   10.67   10.92  10.25    10.26  78627900       10.26
# 2015-10-12   10.28   10.29   9.97    10.08  31371900       10.08
# 2015-10-13    9.96   10.22   9.86    10.03  36220300       10.03
# 2015-10-14   10.09   10.11   9.91     9.95  42245400        9.95
# 2015-10-15    9.93   10.00   9.63     9.70  49779200        9.70
#
# $A
#           A.Open A.High A.Low A.Close A.Volume A.Adjusted
# 2015-10-08  35.39  36.07 35.34   36.01  2597900      36.01
# 2015-10-09  35.94  36.34 35.88   36.23  3230000      36.23
# 2015-10-12  36.08  36.18 35.86   35.99  1258300      35.99
# 2015-10-13  35.76  36.24 35.53   35.63  2379300      35.63
# 2015-10-14  35.64  35.77 34.97   35.05  1644300      35.05
# 2015-10-15  35.12  35.68 34.79   35.58  1427300      35.58
#
# $AAL
#           AAL.Open AAL.High AAL.Low AAL.Close AAL.Volume AAL.Adjusted
# 2015-10-08    39.21    40.03   38.70     39.74    8303200        39.74
# 2015-10-09    40.27    42.49   40.25     42.42   16797000        42.42
# 2015-10-12    42.59    43.88   42.55     43.84   11437200        43.84
# 2015-10-13    42.70    43.97   42.52     43.41   13212600        43.41
# 2015-10-14    44.00    44.50   43.23     43.80   11121500        43.80
# 2015-10-15    44.10    44.48   43.50     44.46    8179500        44.46
person Joshua Ulrich    schedule 16.10.2015