Текстовая аннотация в xts plot - PullRequest
3 голосов
/ 24 сентября 2019

Я строю прогнозируемые и наблюдаемые результаты из файла XTS друг над другом.Я пытался использовать функцию text (), но она терпит неудачу, поскольку моей x-координате требуется основанное на времени значение для ее построения.Я пытаюсь аннотировать значения RMSE и точности каждой модели на каждом графике.

Я не использую autoplot.zoo () или ggplot2, а скорее метод S3 для xts.

Любая возможная помощь высоко ценится.

Пример сюжета: SVM plot of predicted vs observed Log returns

Воспроизводимый пример 30 наблюдений:

df.predicted <- structure(list(sp500 = c(0.00308633599736579, -0.0102945228811291, 
0.00272233430531683, -0.0177826247734551, 0.00185037721178295, 
0.00729660312665625, 0.0035578290234174, 0.00332004914966584, 
0.00991542270601058, -0.00602436721304404, 0.0065746732040209, 
0.000327323231059243, 0.00916120966953751, 0.00261789271484347, 
-0.00195588307773482, 0.00300799720194303, -0.0102309926490593, 
0.000652487806356518, 0.00304855048996754, 0.00022826707346593, 
0.00610922625203322, 0.00521084483841704, 0.00692053716928683, 
0.00687297232034695, 0.00446858940132962, 0.0016906968757511, 
-0.00640887732008148, 0.010055598145355, -0.00824235478795256, 
-0.0119505384705456), SVM = c(0.0084652756742501, -0.00528251903114062, 
-0.00528058370312449, 0.0042162911593202, -0.00867227417970532, 
-0.00573439344139216, 0.00189984978464037, 0.0010723209869716, 
0.00602634583657307, 0.00195405519365384, 0.00799871931241332, 
-0.000381055826348525, 0.0086327120285207, 0.000236221915013065, 
-0.00119454332199379, 0.010644620802126, -0.000593540960202922, 
-0.00534767860559181, -0.00540458388523374, 0.00311027237695335, 
0.00174002505960733, -0.00188187724218377, 0.0103728117264802, 
0.00190612474961373, 0.00871609815852685, 9.79783217687676e-05, 
-0.00880817328548864, 0.00474787674193693, -0.00711663449138695, 
-0.00653882507699522)), row.names = c("2003-07-31", "2003-08-01", 
"2003-08-04", "2003-08-05", "2003-08-06", "2003-08-07", "2003-08-08", 
"2003-08-11", "2003-08-12", "2003-08-13", "2003-08-14", "2003-08-15", 
"2003-08-18", "2003-08-19", "2003-08-20", "2003-08-21", "2003-08-22", 
"2003-08-25", "2003-08-26", "2003-08-27", "2003-08-28", "2003-08-29", 
"2003-09-01", "2003-09-02", "2003-09-03", "2003-09-04", "2003-09-05", 
"2003-09-08", "2003-09-09", "2003-09-10"), class = "data.frame")

time <- c("2003-07-31", "2003-08-01", 
"2003-08-04", "2003-08-05", "2003-08-06", "2003-08-07", "2003-08-08", 
"2003-08-11", "2003-08-12", "2003-08-13", "2003-08-14", "2003-08-15", 
"2003-08-18", "2003-08-19", "2003-08-20", "2003-08-21", "2003-08-22", 
"2003-08-25", "2003-08-26", "2003-08-27", "2003-08-28", "2003-08-29", 
"2003-09-01", "2003-09-02", "2003-09-03", "2003-09-04", "2003-09-05", 
"2003-09-08", "2003-09-09", "2003-09-10")

plotit <- function(expression,activation){
  abc <- cbind(xts(expression, order.by = as.POSIXct(time)), xts(df.predicted$sp500, order.by = as.POSIXct(time)))
  plot(abc[,2], col=alpha("black",0.85), lwd=2, main=paste0(activation))
  lines(abc[,1], col=alpha("red",0.65))
}

plotit(df.predicted$SVM, "SVM")

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 27 сентября 2019

plot.xts все еще не полностью разработан.Но есть отличный маленький пакет под названием rtsplot, который может обрабатывать временные ряды (и временные ряды ohlc).Это работает на базовой графике, и вы можете изменить все, что вам нравится.Ниже приведен пример, где все включено в вашу функцию plotit.

library(xts)
library(scales)
library(rtsplot)


plotit <- function(expression, activation, textlocation, what_text){
  abc <- cbind(xts(df.predicted$SVM, order.by = as.POSIXct(time)), xts(df.predicted$sp500, order.by = as.POSIXct(time)))
  rtsplot(abc[,2], col=alpha("black",0.85), lwd=2, main=paste0(activation))
  rtsplot.lines(abc[,1], col=alpha("red",0.65)) # add second line
  rtsplot.text(abc[textlocation], what_text, col = "red") # add text based on rownumber.
}

plotit(df.predicted$SVM, "SVM", 25, "text goes here")

enter image description here

0 голосов
/ 26 сентября 2019

Попробуйте использовать функцию mtext("Text").Насколько я понимаю, вы должны использовать его в своей функции графика (plotit), чтобы получить текст внутри области графика.

...