> sessionInfo()
R version 3.5.1 (2018-07-02)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
Running under: Linux Mint 18.3
Matrix products: default
BLAS: /usr/lib/libblas/libblas.so.3.6.0
LAPACK: /usr/lib/lapack/liblapack.so.3.6.0
locale:
[1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8 LC_NUMERIC=C
[3] LC_TIME=en_US.UTF-8 LC_COLLATE=en_US.UTF-8
[5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8 LC_MESSAGES=en_US.UTF-8
[7] LC_PAPER=en_US.UTF-8 LC_NAME=C
[9] LC_ADDRESS=C LC_TELEPHONE=C
[11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C
attached base packages:
[1] stats graphics grDevices utils datasets methods
[7] base
other attached packages:
[1] lubridate_1.7.4 quantmod_0.4-13 TTR_0.23-4 xts_0.11-2
[5] zoo_1.8-4
loaded via a namespace (and not attached):
[1] compiler_3.5.1 magrittr_1.5 tools_3.5.1 curl_3.2
[5] yaml_2.2.0 Rcpp_1.0.0 stringi_1.2.4 grid_3.5.1
[9] stringr_1.3.1 lattice_0.20-38
>
Я запускаю этот код:
Lesson4 <- function()
{
# Dec 9 2018 - next steps to learn in order to
# perform backtest
#steps .5?? specifymodel() function
#steps 1 buildmodel() function
#steps 2 trademodel() function
#steps 3 call functions to get model performance
#details
library("lubridate")
library("quantmod")
library(xts)
setwd("/home/gabe/Learn")
NG2 <- read.csv("NGdec18.csv",
stringsAsFactors = FALSE,
header = FALSE)
dates <- as.character(NG2$V1)
dates2 <- as.POSIXct(dates, format = "%Y%m%d %H:%M:%S")
NG2[, 1] <- dates2
names(NG2)[2] <- paste("NG3.Open")
names(NG2)[3] <- paste("NG3.High")
names(NG2)[4] <- paste("NG3.Low")
names(NG2)[5] <- paste("NG3.Close")
names(NG2)[6] <- paste("NG3.Volume")
NG2 <- subset(NG2, NG2$V1 > "2018-10-01")
NG3 <- xts(NG2[-1], order.by = NG2[, 1])
print(c("class=", class(NG3)))
print(NG3[1:2,])
print(head(OpHi(NG3)))
print(head(OpCl(NG3)))
specifyModel(Next(OpCl(NG3)) ~ OpHi(NG3))
}
Он отлично работает, когда я использую тот же код с ценами на акции GE от Yahoo ... но когда я использую эти внутридневные данные из файла CSV, это не удается,Однако я проверил, и данные "NG3" xts файл.Я также тщательно назвал столбцы, потому что это было проблемой.Я также использую простейшую небольшую модель, которую я могу придумать, и кажется, что каждая из частей глупой модели является законным объектом.Вы можете видеть это в выводе:
> Lesson4()
[1] "class=" "xts" "zoo"
NG3.Open NG3.High NG3.Low NG3.Close NG3.Volume
2018-10-01 00:10:00 3.104 3.107 3.104 3.107 17
2018-10-01 00:20:00 3.107 3.107 3.107 3.107 5
OpHi.NG3
2018-10-01 00:10:00 0.0009664948
2018-10-01 00:20:00 0.0000000000
2018-10-01 00:30:00 0.0000000000
2018-10-01 00:40:00 0.0000000000
2018-10-01 00:50:00 0.0000000000
2018-10-01 01:00:00 0.0003226847
OpCl.NG3
2018-10-01 00:10:00 0.0009664948
2018-10-01 00:20:00 0.0000000000
2018-10-01 00:30:00 -0.0016097875
2018-10-01 00:40:00 0.0000000000
2018-10-01 00:50:00 0.0000000000
2018-10-01 01:00:00 0.0003226847
Warning: NG3 download failed; trying again.
Show Traceback
Rerun with Debug
Error: NG3 download failed after two attempts. Error
message:
HTTP error 404.
Мне даже не нужно подключение к Интернету для этого ... почему оно говорит мне об ошибке HTTP? Более важно ... кто-нибудь может помочь мне получить это specifymodel() функция для работы без этой ошибки?
вот трассировка:
9.
stop(Symbols.name, " download failed after two attempts. Error",
" message:\n", attr(dl, "condition")$message, call. = FALSE)
8.
getSymbols.yahoo(Symbols = "NG3", env = <environment>, verbose = FALSE,
warnings = TRUE, auto.assign = TRUE)
7.
do.call(paste("getSymbols.", symbol.source, sep = ""), list(Symbols = current.symbols,
env = env, verbose = verbose, warnings = warnings, auto.assign = auto.assign,
...))
6.
getSymbols(V, env = env)
5.
FUN(X[[i]], ...)
4.
lapply(vars, function(V) {
if (!exists(V)) {
getSymbols(V, env = env)
} ...
3.
getModelData(new.quantmod, na.rm = na.rm)
2.
specifyModel(Next(OpCl(NG3)) ~ OpHi(NG3)) at ghtest.R#170
1.
Lesson4()
также здесь head () оригинального CSV-файла NGdec18.csv:
V1 V2 V3 V4 V5 V6
1 20180924 18:00:00 3.102 3.106 3.102 3.104 118
2 20180924 18:10:00 3.102 3.103 3.101 3.103 6
3 20180924 18:20:00 3.103 3.103 3.103 3.103 0
4 20180924 18:30:00 3.103 3.103 3.103 3.103 0
5 20180924 18:40:00 3.103 3.103 3.103 3.103 0
6 20180924 18:50:00 3.105 3.105 3.105 3.105 1
CSV-файл можно скачать здесь: http://www.sharecsv.com/s/53f6728024686c49d2fc81273a7f7464/NGdec18.csv
Lesson4 <- function()
{
library("lubridate")
library("quantmod")
library(xts)
setwd("/home/gabe/Learn")
NG2 <- read.csv("NGdec18.csv",
stringsAsFactors = FALSE,
header = FALSE)
dates <- as.character(NG2$V1)
dates2 <- as.POSIXct(dates, format = "%Y%m%d %H:%M:%S")
NG2[, 1] <- dates2
names(NG2)[2] <- paste("NG3.Open")
names(NG2)[3] <- paste("NG3.High")
names(NG2)[4] <- paste("NG3.Low")
names(NG2)[5] <- paste("NG3.Close")
names(NG2)[6] <- paste("NG3.Volume")
# setSymbolLookup("symbol.lookup" = FALSE)
# options("getSymbols.sources" = "csv")
setSymbolLookup(NG3='csv')
NG3 <- xts(NG2[-1], order.by = NG2[, 1])
print(c("class=", class(NG3)))
print(NG3[1:2,])
print(head(OpHi(NG3)))
print(head(OpCl(NG3)))
specifyModel(Next(OpCl(NG3)) ~ OpHi(NG3))
}
Я попробовал ваши предложения и один из моих собственных ... и он избавился от проблемы с источником 'Yahoo', но все равно получаюэта ошибка:
Error in `dimnames<-.xts`(`*tmp*`, value = dn) :
length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
с трассировкой:
11.
`dimnames<-.xts`(`*tmp*`, value = dn)
10.
`dimnames<-`(`*tmp*`, value = dn)
9.
`colnames<-`(`*tmp*`, value = paste(toupper(gsub("\\^", "", Symbols[[i]])),
col.names, sep = "."))
8.
getSymbols.csv(Symbols = "NG3", env = <environment>, verbose = FALSE,
warnings = TRUE, auto.assign = TRUE)
7.
do.call(paste("getSymbols.", symbol.source, sep = ""), list(Symbols = current.symbols,
env = env, verbose = verbose, warnings = warnings, auto.assign = auto.assign,
...))
6.
getSymbols(V, env = env)
5.
FUN(X[[i]], ...)
4.
lapply(vars, function(V) {
if (!exists(V)) {
getSymbols(V, env = env)
} ...
3.
getModelData(new.quantmod, na.rm = na.rm)
2.
specifyModel(Next(OpCl(NG3)) ~ OpHi(NG3)) at ghtest.R#166
1.
Lesson4()