R语言highfrequency高频金融数据导入

R中针对高频数据的添加包highfrequency,用于组织高频数据, 高频数据的清理、整理,高频数据的汇总 。

由Kaizong Ye,Sherry Deng撰写

使用高频数据建立相关模型 都非常方便。但是其中数据输入的过程中,会使用到包里的函数convert()。该函数支持三类的高频数据:

 NYSE TAQ数据库中的.txt文件

 WRDS数据库中的.csv文件

 Tickdata.com的.asc文件

不易获取,因此,输入数据转换成xts,然后进行时间序列分析的过程中存在困难。

因此对于原始数据,我们可以整理成sample数据的格式,然后使用xts包先将其转换成xts格式。

对于时间序列数据要注意的一点是时间数据不单独作为一列,仅作为行名存在,否则在进行转换的过程中会出现colnames和列的数目不符合的错误。

因此对于数据可以先进行预处理。

对于列数据间分隔建议使用tab制表符,否则在r读取的过程中会将时间的日期时间识别为两列。


R语言HAR和HEAVY模型分析高频金融数据波动率

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其中读取时要注意跳过第一行,列名和列数不符的错误。

读取后,对列名赋值

然后将第一列的时间数据赋给行名

同时删去第一列。

这样就做好了可以进行转换xts格式的原始数据

这样xts格式的数据便可以继续使用 highfrequency包中的其他函数进行分析了。


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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。

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