Корректировка дробления акций в R Error?

У меня есть набор внутридневных данных с ценами закрытия, которые я хочу скорректировать с учетом дробления акций. Я обнаружил, что adjustOHLC() из пакета quantmod работает почти эффективно.

Вот один из многих тикеров UNADJUSTED в моем наборе данных, который называется AGII.

datset <- structure(c(52.15, 52.17, 52.135, 52.155, 52.1, 52.1, 52.23, 
52.145, 52.185, 52.15, 52.215, 52.185, 52.15, 52.32, 52.415, 
52.4, 52.41, 52.42, 52.51, 52.39, 52.42, 52.02, 52, 52.12, 52.12, 
52.15, 52.06, 52.13, 52.13, 52.02, 52.02, 52.12, 52.06, 52.06, 
52, 52.025, 51.97, 51.96, 52.02, 52, 52.005, 52, 52.09, 52.17, 
52.15, 52.47, 52.51, 52.76, 52.58, 52.73, 52.65, 52.75, 52.7295, 
52.56, 52.5, 52.5, 52.46, 52.43, 52.3, 52.467, 52.48, 52.48, 
52.53, 52.657, 52.633, 52.55, 52.565, 52.56, 52.57, 52.735, 52.71, 
52.72, 52.55, 52.55, 52.34, 52.54, 52.46, 52.54, 52.45, 52.74, 
52.67, 52.8, 52.61, 52.63, 52.74, 52.78, 52.78, 52.59, 52.79, 
52.81, 52.81, 52.725, 52.69, 52.6, 52.675, 52.58, 52.67, 52.67, 
47.63, 47.57, 47.59, 47.57, 47.73, 47.64, 47.64, 47.64, 47.75, 
47.74, 47.78, 47.78, 47.83, 47.86, 47.99, 47.94, 47.94, 48, 47.97, 
47.97, 48.01, 47.88, 47.86, 47.96, 47.93, 47.98, 47.98, 48.06, 
48.01, 47.96, 47.93, 47.93, 48.02, 48.01, 48.04, 48.06, 48.12, 
48.1599, 48.1599, 48.18, 48.15, 48.19, 48.16, 48.11, 48.115, 
48.1, 48.08, 48.07, 48.04, 48.02, 47.995, 47.91), .indexTZ = "", class = c("xts", 
"zoo"), .indexCLASS = c("POSIXct", "POSIXt"), tclass = c("POSIXct", 
"POSIXt"), tzone = "", index = structure(c(1424481300, 1424482200, 
1424483100, 1424484000, 1424484900, 1424485800, 1424486700, 1424487600, 
1424488500, 1424489400, 1424490300, 1424491200, 1424492100, 1424493000, 
1424493900, 1424494800, 1424495700, 1424496600, 1424497500, 1424498400, 
1424735100, 1424736000, 1424736900, 1424737800, 1424738700, 1424739600, 
1424740500, 1424741400, 1424742300, 1424743200, 1424744100, 1424745000, 
1424745900, 1424746800, 1424747700, 1424748600, 1424749500, 1424750400, 
1424751300, 1424752200, 1424753100, 1424754000, 1424754900, 1424755800, 
1424756700, 1424757600, 1424821500, 1424822400, 1424823300, 1424824200, 
1424825100, 1424826000, 1424826900, 1424827800, 1424828700, 1424829600, 
1424830500, 1424831400, 1424832300, 1424833200, 1424834100, 1424835000, 
1424835900, 1424836800, 1424837700, 1424838600, 1424839500, 1424840400, 
1424841300, 1424842200, 1424843100, 1424844000, 1424907900, 1424908800, 
1424909700, 1424910600, 1424911500, 1424912400, 1424913300, 1424914200, 
1424915100, 1424916000, 1424916900, 1424917800, 1424918700, 1424919600, 
1424920500, 1424921400, 1424922300, 1424923200, 1424924100, 1424925000, 
1424925900, 1424926800, 1424927700, 1424928600, 1424929500, 1424930400, 
1424994300, 1424995200, 1424996100, 1424997000, 1424997900, 1424998800, 
1424999700, 1425000600, 1425001500, 1425002400, 1425003300, 1425004200, 
1425005100, 1425006000, 1425006900, 1425007800, 1425008700, 1425009600, 
1425010500, 1425011400, 1425012300, 1425013200, 1425014100, 1425015000, 
1425015900, 1425016800, 1425080700, 1425081600, 1425082500, 1425083400, 
1425084300, 1425085200, 1425086100, 1425087000, 1425087900, 1425088800, 
1425089700, 1425090600, 1425091500, 1425092400, 1425093300, 1425094200, 
1425095100, 1425096000, 1425096900, 1425097800, 1425098700, 1425099600, 
1425100500, 1425101400, 1425102300, 1425103200), tzone = "", tclass = c("POSIXct", 
"POSIXt")), .Dim = c(150L, 1L), .Dimnames = list(NULL, "AGII"))

Если вы построите его, вы увидите большое падение цены, которое мне нужно скорректировать:

library(quantmod)
chartSeries(datset$AGII)

Поскольку это часть большого набора данных, и мне нужно настроить множество тикеров, я написал следующий цикл:

library(quantmod)
dataset <- xts()
NOMS <- names(datset)

for(i in 1:length(NOMS)) {
  NOMS[i]-> symbol
  # Symbol might not be found so I try "skip" the ticker with "try()"
  tryit <- try(adjustOHLC(to.period(datset[,symbol],"minutes",15), adjust=c("split"), symbol.name=symbol))
  if(inherits(tryit, "try-error")){
    ADJ = datset[,symbol]
    colnames(ADJ)<- symbol
    dataset <- merge.xts(dataset,ADJ)
  } else {
    # If ticker is found, then adjust it
    ADJ = adjustOHLC(to.period(datset[,symbol],"minutes",15), adjust=c("split"), symbol.name=symbol)
    ADJ <- Cl(ADJ)
    colnames(ADJ)<- symbol
    dataset <- merge.xts(dataset,ADJ)
  }
}

Теперь, если вы нарисуете это: chartSeries(dataset) ... это завышено 24 февраля. Фактическое дробление акций происходит 26 февраля (если это поможет)

   # To see split factor & when it occured
    getSplits("AGII",from="2015-02-20")

Как мне получить соответствующее разделение, не преувеличивая его?


r quantmod xts stockquotes
person Rime    schedule 11.03.2015    source источник
comment
Вот функция, которая выполняет корректировку дивидендов/разделов в стиле Yahoo для внутридневных данных: r-forge.r-project.org/scm/viewvc.php/pkg/qmao/R/   -  person GSee    schedule 11.03.2015
comment
@GSee спасибо, функция отличная!   -  person Rime    schedule 12.03.2015
comment
@GSee Совместим ли пакет qmao с mac osx Yosemite и версией R 3.1.2? Я пробовал install.packages("qmao"), а также install.packages("~/Desktop/R/qmao_1.6.10.tar.gz", repos = NULL, type="source") безуспешно... :(   -  person Rime    schedule 13.03.2015
comment
Да, но его нет в CRAN, поэтому вам нужно будет использовать install.packages("qmao", repos="http://r-forge.r-project.org") или devtools::install_github("gsee/qmao"), или вы можете проверка/сборка/установка из исходного кода. (qmao имеет довольно много зависимостей, которые вам нужно установить в первую очередь)   -  person GSee    schedule 13.03.2015
comment
@GSee, спасибо, теперь я смог установить qmao, но мне нужно было сначала загрузить gdata,shining и pander... qmao великолепен!   -  person Rime    schedule 14.03.2015

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Во-первых, эти функции были разработаны для работы с дневными данными, а не внутридневными.

Во-вторых, проблема в том, что Date объекты считаются в полночь UTC, а ваш datset объект не имеет часового пояса. Таким образом, алгоритм настройки считает, что разделение произошло в любую полночь UTC в часовом поясе вашей системы.

Обходной путь заключается в том, чтобы сделать это самостоятельно после настройки часового пояса разделенных данных, чтобы он совпадал с вашим местным часовым поясом.

s <- getSplits(symbol)
indexTZ(s) <- indexTZ(x)       # ensure the objects have the same timezone
index(s) <- index(s)           # force an index recalculation
indexClass(s) <- "POSIXct"     # convert index to POSIXct
r <- adjRatios(s, NA, datset)  # calculate adjustment ratios
y <- adjustOHLC(x, ratio=r$Split, symbol.name=symbol)
chartSeries(Cl(y))

Обратите внимание, что вы все еще видите всплеск в скорректированных данных, потому что разделение, скорее всего, не применялось в полночь 26 февраля 2015 г. Вы можете обойти это, отставая коэффициенты корректировки.

r2 <- na.locf(lag(r), fromLast=TRUE)
y2 <- adjustOHLC(x, ratio=r2$Split, symbol.name=symbol)
chartSeries(Cl(y2))
person Joshua Ulrich    schedule 11.03.2015