予告どおり複数通貨ペアを一気にまとめて1つの xts データに格納する R の関数です。
ちなみに、MetaTrader4 が標準エクスポートで書き出す csv ファイルは下図のとおりです。
ではコードです。
R
fun.xts.multi <- function(pairnames, timeframe,
Open=FALSE, High=FALSE, Low=FALSE, Close=TRUE, Volume=FALSE){
reads <- c(FALSE, FALSE, Open, High, Low, Close, Volume)
count <- length(pairnames)
m.xts <- xts()
for(i in 1:count){
x.df <- read.csv(paste(pairnames[i], timeframe, ".csv", sep=""), header=FALSE,
col.names = c("Date", "Time", "Open", "High", "Low", "Close",
"Volume"),
colClasses = c("character", "character", "numeric", "numeric",
"numeric", "numeric", "integer"))
x.df$Datetime <- paste(chartr(".", "-", x.df$Date), x.df$Time)
s.xts <- as.xts(zoo(x.df[,reads], as.POSIXct(x.df$Datetime, "EET")))
colnames(s.xts) <- paste(pairnames[i], names(x.df)[reads], sep=".")
m.xts <- merge(m.xts, s.xts, tzone="EET")
}
return(m.xts)
}
基本的には単一通貨版のやり方を踏襲しており、csv -> データフレーム -> 単一ペア xts -> 複数ペア xts と回りくどいですし、データ列の指定や命名にしてももっと良い書き方があるんじゃないかなぁとは思ってます。
csv ファイルをあらかじめ R のワーキングディレクトリに入れておくのは単一通貨版と同じです。
さらに下準備として私は読み込みたい通貨ペア名を、
R
pairnames <- c("EURUSD", "GBPUSD", "USDJPY")
のようにベクトルに格納して使っています。
ここに書いた順番に読み込まれます。
読み込みたいデータ列を TRUE or FALSE で指定しますが、初期値を設定してありますので終値だけでよければ、
R
fx.multi.xts <- fun.xts.multi(pairnames, "60")
とするだけで、
EURUSD.Close GBPUSD.Close USDJPY.Close
2011-12-12 07:00:00 1.32386 1.56098 77.967
2011-12-12 08:00:00 1.32449 1.56013 77.921
2011-12-12 09:00:00 1.32157 1.56182 77.791
2011-12-12 10:00:00 1.31868 1.55940 77.863
2011-12-12 11:00:00 1.32028 1.55896 77.863
2011-12-12 12:00:00 1.31839 1.55961 77.904
こんな感じに出来上がります。
大量のデータを変換する場合は少し待たされます。
下記のようにデータ長が揃っていないものや欠損値を含むものを結合させる場合でも、
AUDUSD.Close
2012-09-06 17:00:00 1.02811
2012-09-06 18:00:00 NA # 18:00 が欠損
2012-09-06 19:00:00 1.02909
AUDNZD.Close
2012-09-06 19:00:00 1.28189 # これよりも前のデータがない
2012-09-06 20:00:00 1.28179
2012-09-06 21:00:00 1.28253
# これらを欠損値のない他のデータと結合すると・・・
AUDJPY.Close AUDNZD.Close AUDUSD.Close
2012-09-06 17:00:00 81.191 NA 1.02811
2012-09-06 18:00:00 81.211 NA NA
2012-09-06 19:00:00 81.235 1.28189 1.02909
2012-09-06 20:00:00 81.231 1.28179 1.02919
2012-09-06 21:00:00 81.160 1.28253 1.02909
と勝手にタイミングを揃えてくれるのでうれしいです。
xts 形式では欠損値を簡易的に補完する na.spline 等の zoo 関数も使えるようになります。
ところで、
R
USDJPY.60min.xts <- fun.xts.multi("USDJPY", "60", TRUE, TRUE, TRUE, TRUE)
とかすれば前回の関数は必要なかったんじゃない？と思われるかもしれません。
はい、その通りです。
USDJPY.Open USDJPY.High USDJPY.Low USDJPY.Close
2011-12-12 07:00:00 77.794 77.992 77.777 77.967
2011-12-12 08:00:00 77.965 77.977 77.848 77.921
だって今回、投稿するにあたって清書してたら気が変わっちゃったんだもん・・・。
当初は読み込むデータ列を指定できる仕様はなく、終値だけを読み込むもっとシンプルなものだったのでした。