2

我有相同数据集和相同时间间隔的时间序列数据和移动平均数据。我想提取重叠点。我想根据趋势反转的方向提取当前和最后一个交叉点（移动平均线和时间序列之间的交叉点）之间的极值点。我不知道是根据表格执行它（1-时间序列表包括温度和时间戳 2-移动平均表仅包括温度的移动平均结果）还是根据我添加移动平均线的图执行它到时间序列图。

时间序列表：

     ambtemp                  dt
1     -1.14 2007-09-29 00:01:57
2     -1.12 2007-09-29 00:03:57
3     -1.33 2007-09-29 00:05:57
4     -1.44 2007-09-29 00:07:57
5     -1.54 2007-09-29 00:09:57
6     -1.29 2007-09-29 00:11:57
7     -1.42 2007-09-29 00:13:57
8     -1.37 2007-09-29 00:15:57
9     -1.32 2007-09-29 00:17:57
10    -1.37 2007-09-29 00:19:57
11    -1.14 2007-09-29 00:21:57
12    -1.16 2007-09-29 00:23:57
13    -1.08 2007-09-29 00:25:57
14    -1.21 2007-09-29 00:27:57
15    -1.26 2007-09-29 00:29:57
16    -1.50 2007-09-29 00:31:57
17    -1.35 2007-09-29 00:33:57
18    -1.56 2007-09-29 00:35:57
19    -1.60 2007-09-29 00:37:57
20    -1.30 2007-09-29 00:39:57
21    -1.24 2007-09-29 00:41:57
22    -1.24 2007-09-29 00:43:57
23    -1.10 2007-09-29 00:45:57
24    -0.99 2007-09-29 00:47:57
25    -1.04 2007-09-29 00:49:57
26    -0.97 2007-09-29 00:51:57
27    -0.92 2007-09-29 00:53:57
28    -0.70 2007-09-29 00:55:57
29    -0.58 2007-09-29 00:57:57
30    -0.49 2007-09-29 00:59:57
31    -0.54 2007-09-29 01:01:57
32    -0.37 2007-09-29 01:03:57
33    -0.24 2007-09-29 01:05:57
34    -0.34 2007-09-29 01:07:57
35    -0.43 2007-09-29 01:09:57
36    -0.52 2007-09-29 01:11:57
37    -0.16 2007-09-29 01:13:57
38    -0.50 2007-09-29 01:15:57
39    -0.15 2007-09-29 01:17:57
40    -0.04 2007-09-29 01:19:57
41     0.00 2007-09-29 01:21:57
42    -0.08 2007-09-29 01:23:57
43    -0.30 2007-09-29 01:25:57
44    -0.14 2007-09-29 01:27:57
45    -0.06 2007-09-29 01:29:57
46    -0.02 2007-09-29 01:31:57
47    -0.25 2007-09-29 01:33:57
48    -0.33 2007-09-29 01:35:57
49     0.01 2007-09-29 01:37:57
50    -0.28 2007-09-29 01:39:57
51    -0.26 2007-09-29 01:41:57
52    -0.34 2007-09-29 01:43:57
53    -0.43 2007-09-29 01:45:57
54    -0.20 2007-09-29 01:47:57
55     0.19 2007-09-29 01:49:57
56     0.28 2007-09-29 01:51:57
57     0.07 2007-09-29 01:53:57
58    -0.32 2007-09-29 01:55:57
59    -0.20 2007-09-29 01:57:57
60    -0.42 2007-09-29 01:59:57
61    -0.40 2007-09-29 02:01:57
62    -0.54 2007-09-29 02:03:57
63    -0.67 2007-09-29 02:05:57
64    -0.42 2007-09-29 02:07:57
65    -0.57 2007-09-29 02:09:57
66    -0.73 2007-09-29 02:11:57
67    -0.54 2007-09-29 02:13:57
68    -0.70 2007-09-29 02:15:57
69    -0.70 2007-09-29 02:17:57
70    -0.58 2007-09-29 02:19:57

移动平均线表：

  [1]      NA      NA      NA      NA      NA      NA      NA      NA      NA
 [10]      NA      NA      NA      NA      NA      NA      NA      NA      NA
 [19]      NA -1.3250 -1.3300 -1.3360 -1.3245 -1.3020 -1.2770 -1.2610 -1.2360
 [28] -1.2025 -1.1655 -1.1215 -1.0915 -1.0520 -1.0100 -0.9665 -0.9250 -0.8760
 [37] -0.8165 -0.7635 -0.6910 -0.6280 -0.5660 -0.5080 -0.4680 -0.4255 -0.3765
 [46] -0.3290 -0.2955 -0.2770 -0.2475 -0.2370 -0.2230 -0.2215 -0.2310 -0.2240
 [55] -0.1930 -0.1530 -0.1415 -0.1325 -0.1350 -0.1540 -0.1740 -0.1970 -0.2155
 [64] -0.2295 -0.2550 -0.2905 -0.3050 -0.3235 -0.3590 -0.3740 -0.3860 -0.3880
 [73] -0.3695 -0.4045 -0.4450 -0.4900 -0.5125 -0.5215 -0.5515 -0.5825 -0.6140

不同窗口大小的时间序列和移动平均值的重叠 不同窗口大小的时间序列和移动平均值的重叠

窗口大小为 40 的预期结果 窗口大小为 40 的预期结果

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1 回答 1

1

设置正确后，这是一个简单的三步过程。

第 1 步：对这类东西使用严肃的时间序列包。我建议xts——太棒了。

第 2 步：一旦你有了这种格式，它只是一些滞后命令和一些逻辑测试。

第 3 步：使用逻辑测试的输出为您的数据编制索引。

第一个问题是从你的文本文件到 R - 我把一个副本放在我的~/Downloads/目录中，但你的可能在其他地方。文本文件的问题是你只有两个标题和四列——这将导致 R 问题。所以让我们跳过标题行，自己命名。

require(xts)
require(TTR)

dd <- read.table("~/Downloads/Timeseries.txt", skip=1)
dd <- dd[,-1] # cut off the row numbers

colnames(dd) <- c('ambtemp', 'date', 'time')

dt <- as.POSIXct(paste(dd$date, dd$time))
tempdata_x <- xts(dd$ambtemp, order.by = dt)
colnames(tempdata_x) <- 'ambtemp'

tempdata_x$ma20 <- SMA(tempdata_x$ambtemp, n=20)

最大变化：

max(diff(tempdata_x$ambtemp), na.rm=TRUE)
[1] 1.92

match(max(diff(tempdata_x$ambtemp), na.rm=TRUE), diff(tempdata_x$ambtemp))
[1] 357

所以你想要的行是 357 号，通过tempdata_x[357,].

检查重叠/交叉等：

tempdata_x$overlap <- ifelse(tempdata_x$ambtemp == tempdata_x$ma20, 1, 0)
tempdata_x$aboveMA <- ifelse(tempdata_x$ambtemp > tempdata_x$ma20, 1, 0)
tempdata_x$belowMA <- ifelse(tempdata_x$ambtemp < tempdata_x$ma20, 1, 0)
tempdata_x$crossUp <- ifelse(lag(tempdata_x$belowMA) & tempdata_x$aboveMA, 1, 0)
tempdata_x$crossDown <- ifelse(lag(tempdata_x$aboveMA) & tempdata_x$belowMA, 1, 0)

现在您的数据框tempdata_x有一些新列 - 我们稍后将用于索引。

当;时，一列重叠标记为 1 以上MA标记为1时；低于 MA时标为 1 ；crossUp标有 1 表示从下方向上交叉，另一列crossDown市场标有 1 表示从上方向下交叉。ambtemp == ma20ambtemp > ma20ambtemp < ma20

仅限于存在移动平均线的情况（即删除前导部分）

tempdata_x.trim <- tempdata_x[complete.cases(tempdata_x),]

使用我们创建的列包含 0 和 1 的事实——因此可以强制为逻辑索引tempdata_x.trim：

tempdata_x.trim[as.logical(tempdata_x.trim$overlap), 1:2]
tempdata_x.trim[as.logical(tempdata_x.trim$aboveMA), 1:2]
tempdata_x.trim[as.logical(tempdata_x.trim$belowMA), 1:2]
tempdata_x.trim[as.logical(tempdata_x.trim$crossUp), 1:2]
tempdata_x.trim[as.logical(tempdata_x.trim$crossDown), 1:2]

我测试了你的 720 行文本文件的每一行——它有效。

于 2012-12-13T11:11:19.160 回答