Question

我有一堆股票的日内历史。我试图计算每日股票之间的1分钟相关性。我的目标是使用一段时间内每日平均每日平均值来确定特定交易策略的最佳对。

我的想法是循环交易日，计算每日1分钟的相关性，计算所有交易日的平均值，下一对。

然而，我在整个交易日陷入困境。

my.xts.A <- xts(A_Frame[,-1], order.by=A_Frame[,1])
my.xts.B <- xts(B_Frame[,-1], order.by=B_Frame[,1])

my.min.A <- to.minutes(my.xts.A[,1],1,'minutes')
my.min.B <- to.minutes(my.xts.B[,1],1,'minutes')

my.day <- to.daily(my.xts.A[,1],1)

my.index <- index(my.day)

我在my.index获得了交易日，有人可以就如何选择my.min.A my.index[i] == day(my.min.A)的子集提供一些指导吗？

感谢

编辑：

dput(head(my.min.A, 20))
structure(c(3575, 3630, 3649, 3630, 3614, 3612, 3612, 3616, 3615, 
3602, 3602, 3602, 3605, 3605, 3605, 3605, 3605, 3604, 3604, 3605, 
3682, 3630, 3649, 3630, 3614, 3612, 3612, 3616, 3615, 3602, 3602, 
3606, 3605, 3605, 3605, 3605, 3605, 3605, 3604, 3608, 3575, 3630, 
3649, 3630, 3612, 3612, 3610, 3616, 3615, 3602, 3602, 3601, 3604, 
3603, 3604, 3604, 3604, 3604, 3604, 3604, 3682, 3630, 3649, 3630, 
3612, 3612, 3610, 3616, 3615, 3602, 3602, 3604, 3604, 3604, 3604, 
3604, 3605, 3604, 3604, 3605), tclass = c("POSIXct", "POSIXt"
), tzone = "", class = c("xts", "zoo"), .indexCLASS = c("POSIXct", 
"POSIXt"), .indexTZ = "", index = structure(c(1352790059, 1352790290, 
1352790306, 1352790467, 1352790521, 1352790547, 1352790757, 1352791124, 
1352791222, 1352791466, 1352791576, 1352791750, 1352791859, 1352791891, 
1352791970, 1352792006, 1352792041, 1352792149, 1352792181, 1352792227
), tzone = "", tclass = c("POSIXct", "POSIXt")), .Dim = c(20L, 
4L), .Dimnames = list(NULL, c("minutes.Open", "minutes.High", 
"minutes.Low", "minutes.Close")))

Answer 1

这是一个可重复的例子，使用每日数据并计算价格之间的月度相关性。

library(quantmod)
getSymbols("KO;PEP")
apply.monthly(merge(Cl(KO),Cl(PEP)), function(x) cor(x[,1],x[,2]))

在你的情况下，你会想要像：

apply.daily(merge(Cl(my.min.A), Cl(my.min.B)), function(x) cor(x[,1],x[,2]))

如何使用xts包计算日内数据的每日平均相关性？

1 个答案: