График подсвечников с недельными данными - PullRequest
0 голосов
/ 18 марта 2020

У меня есть один набор данных. Этот набор данных содержит дневную стоимость продаж из одного магазина.

library(xts)
library(dplyr)
library(quantmod)

TEST_SET1<-structure(list(Date = structure(c(18071, 18072, 18073, 18074, 
                                             18075, 18076, 18077, 18078, 18079, 18080, 18081, 18082, 18083, 
                                             18084, 18085, 18086, 18087, 18088, 18089, 18090, 18091, 18092, 
                                             18093, 18094, 18095, 18096, 18097, 18098, 18099, 18100, 18101, 
                                             18102, 18103, 18104, 18105, 18106, 18107, 18108, 18109, 18110, 
                                             18111, 18112, 18113, 18114, 18115, 18116, 18117, 18118, 18119, 
                                             18120, 18121, 18122, 18123, 18124, 18125, 18126, 18127, 18128, 
                                             18129, 18130, 18131, 18132, 18133, 18134, 18135, 18136, 18137, 
                                             18138, 18139, 18140, 18141, 18142, 18143, 18144, 18145, 18146, 
                                             18147, 18148, 18149, 18150, 18151, 18152, 18153, 18154, 18155, 
                                             18156, 18157, 18158, 18159, 18160, 18161, 18162, 18163, 18164, 
                                             18165, 18166, 18167, 18168, 18169, 18170, 18171, 18172, 18173, 
                                             18174, 18175, 18176, 18177, 18178, 18179, 18180, 18181, 18182, 
                                             18183, 18184, 18185, 18186, 18187, 18188, 18189, 18190, 18191, 
                                             18192, 18193, 18194, 18195, 18196, 18197, 18198, 18199, 18200, 
                                             18201, 18202, 18203, 18204, 18205, 18206, 18207, 18208, 18209, 
                                             18210, 18211, 18212, 18213, 18214, 18215, 18216, 18217, 18218, 
                                             18219, 18220, 18221, 18222, 18223, 18224, 18225, 18226, 18227, 
                                             18228, 18229, 18230, 18231, 18232, 18233, 18234, 18235, 18236, 
                                             18237, 18238, 18239, 18240, 18241, 18242, 18243, 18244, 18245, 
                                             18246, 18247, 18248, 18249, 18250, 18251, 18252, 18253, 18254, 
                                             18255, 18256, 18257, 18258, 18259, 18260, 18261, 18262, 18263, 
                                             18264, 18265, 18266, 18267, 18268, 18269, 18270, 18271, 18272, 
                                             18273, 18274, 18275, 18276, 18277, 18278, 18279, 18280, 18281, 
                                             18282, 18283, 18284, 18285, 18286, 18287, 18288, 18289, 18290, 
                                             18291, 18292, 18293, 18294, 18295, 18296, 18297, 18298, 18299, 
                                             18300, 18301, 18302, 18303, 18304, 18305, 18306, 18307, 18308, 
                                             18309, 18310, 18311, 18312, 18313, 18314, 18315, 18316, 18317, 
                                             18318, 18319, 18320, 18321, 18322, 18323, 18324, 18325, 18326, 
                                             18327, 18328, 18329, 18330, 18331, 18332, 18333, 18334), class = "Date"), 
                          SALES = c(108.68, 64.3066666666667, 109.2, 115.396666666667, 
                                         85.3233333333334, 0, 0, 102.136666666667, 89.18, 77.0466666666667, 
                                         79.9933333333333, 94.9866666666667, 0, 0, 93.9466666666667, 
                                         82.9833333333333, 88.27, 110.456666666667, 127.356666666667, 
                                         0, 0, 82.2466666666667, 104.173333333333, 108.03, 105.776666666667, 
                                         93.21, 0, 0, 73.4066666666667, 99.9266666666667, 86.5366666666667, 
                                         105.863333333333, 101.053333333333, 0, 0, 107.423333333333, 
                                         97.8466666666667, 96.6766666666667, 116.436666666667, 0, 
                                         0, 0, 94.2066666666667, 88.4433333333333, 91, 98.7566666666667, 
                                         103.09, 0, 0, 113.533333333333, 67.2966666666667, 146.38, 
                                         10.53, 106.123333333333, 0, 0, 91.5633333333333, 66.6033333333333, 
                                         76.7866666666667, 82.42, 68.5966666666667, 0, 0, 68.5533333333333, 
                                         96.3733333333333, 0, 105.17, 102.31, 0, 0, 83.98, 85.8, 104.91, 
                                         85.2366666666667, 115.526666666667, 0, 0, 0, 94.38, 105.43, 
                                         115.31, 132.166666666667, 0, 0, 149.196666666667, 75.4, 102.353333333333, 
                                         85.2366666666667, 119.686666666667, 0, 0, 105.126666666667, 
                                         92.3433333333333, 94.0766666666667, 96.6333333333333, 119.556666666667, 
                                         0, 0, 100.403333333333, 68.2933333333333, 108.94, 90.22, 
                                         104.953333333333, 0, 0, 94.6833333333333, 73.71, 75.8333333333333, 
                                         145.123333333333, 0, 0, 0, 147.506666666667, 120.683333333333, 
                                         100.316666666667, 90.6966666666667, 122.806666666667, 0, 
                                         0, 104.346666666667, 114.053333333333, 0, 108.246666666667, 
                                         150.02, 0, 0, 90.87, 89.83, 80.47, 128.483333333333, 95.3766666666667, 
                                         0, 0, 99.8833333333333, 70.85, 85.2366666666667, 80.6433333333333, 
                                         121.16, 0, 0, 88.9633333333333, 94.8566666666667, 122.763333333333, 
                                         116.87, 124.583333333333, 0, 0, 99.4066666666667, 79.7333333333333, 
                                         110.63, 90.7833333333333, 119.99, 0, 0, 94.5533333333333, 
                                         86.32, 106.426666666667, 109.026666666667, 121.506666666667, 
                                         0, 0, 96.6766666666667, 77.2633333333333, 77.2633333333333, 
                                         122.07, 115.136666666667, 0, 0, 0, 101.833333333333, 100.1, 
                                         179.876666666667, 153.313333333333, 0, 0, 116.87, 137.063333333333, 
                                         98.67, 112.926666666667, 120.51, 0, 0, 101.183333333333, 
                                         125.623333333333, 112.796666666667, 100.23, 134.073333333333, 
                                         0, 0, 87.5333333333333, 64.5666666666667, 0, 63.8733333333333, 
                                         84.0666666666667, 0, 0, 0, 0, 46.8, 63.7433333333333, 78.6933333333333, 
                                         0, 0, 105.43, 64.6966666666667, 100.056666666667, 95.2033333333333, 
                                         91.0866666666667, 0, 0, 79.9933333333333, 64.5666666666667, 
                                         104.563333333333, 87.7933333333333, 80.47, 0, 0, 86.06, 68.0766666666667, 
                                         95.03, 81.9, 102.05, 0, 0, 80.73, 64.87, 80.47, 78.26, 102.31, 
                                         0, 0, 108.853333333333, 79.56, 101.486666666667, 129.306666666667, 
                                         116.87, 0, 0, 112.623333333333, 71.6733333333333, 91.13, 
                                         91, 101.27, 0, 0, 101.01, 78.8666666666667, 98.3233333333334, 
                                         100.143333333333, 111.236666666667, 0, 0, 90.7833333333333, 
                                         68.9, 75.01, 105.56, 100.143333333333, 0, 0, 80.2533333333333, 
                                         72.1066666666667, 100.403333333333, 135.113333333333, 111.626666666667
                          )), row.names = 2000:2263, class = "data.frame")

Так что я намерен с помощью этого набора данных построить подсвечники, как в примере ниже.

enter image description here

Я пытаюсь использовать этот код ниже, но, к сожалению, я получаю этот график. Сначала я конвертирую данные в ежедневные данные в недельные, но результаты не очень хорошие.

INPUT_MATRIX_FINAL_candle<-xts(TEST_SET1[,2],order.by =TEST_SET1[,1])
INPUT_MATRIX_FINAL_candle2<-subset(INPUT_MATRIX_FINAL_candle[,1],
                                   index(INPUT_MATRIX_FINAL_candle)>="2019-06-24"& index(INPUT_MATRIX_FINAL_candle2) <="2020-03-13")
DATA_WEEKLY<-to.weekly(INPUT_MATRIX_FINAL_candle2)
DATA_WEEKLY1<-as.quantmod.OHLC(DATA_WEEKLY,col.names = c("Open","Low","Close","Volume"))
chartSeries(DATA_WEEKLY1,theme = "white.mono",name="AMZN OHLC",type = "candlesticks")

enter image description here

Итак, кто-нибудь может мне помочь, как решить эту проблему и построить подсвечник, как в примере выше?

...