วิธีพล็อตข้อมูล 20 ปีต่อวันในอนุกรมเวลา

ฉันมีชุดข้อมูลต่อไปนี้: https://dl.dropbox.com/u/22681355/ORACLE.csv และต้องการพล็อตการเปลี่ยนแปลงรายวันใน 'เปิด' ตาม 'วันที่' ดังนั้นฉันจึงทำสิ่งต่อไปนี้:

oracle <- read.csv(file="http://dl.dropbox.com/u/22681355/ORACLE.csv", header=TRUE)
plot(oracle$Date, oracle$Open, type="l")

และฉันได้รับต่อไปนี้:

ตอนนี้เห็นได้ชัดว่าไม่ใช่พล็อตที่อร่อยที่สุดเท่าที่เคยมีมาดังนั้นฉันสงสัยว่าวิธีการที่ถูกต้องที่จะใช้เมื่อทำการพล็อตข้อมูลรายละเอียดนั้นคืออะไร?

ปัญหาเกี่ยวกับข้อมูลของคุณไม่ได้มีรายละเอียดมาก: คุณไม่มีค่าในวันหยุดสุดสัปดาห์นั่นเป็นสาเหตุที่ข้อมูลถูกพล็อตด้วยช่องว่าง มีสองวิธีในการจัดการกับมัน:

1. ทั้งพยายามที่จะคาดเดาค่าประมาณในวันหยุดสุดสัปดาห์ด้วยวิธีการปรับให้เรียบบางคน ( smooth.spline, loessฯลฯ ) รหัสของการแก้ไขง่าย ๆ อยู่ด้านล่าง แต่ในกรณีนี้คุณจะแนะนำบางสิ่งที่ "ผิดธรรมชาติ" และประดิษฐ์ให้กับข้อมูล นั่นเป็นเหตุผลที่ฉันชอบตัวเลือกที่สอง

currentDate <- min(as.Date(oracle$Date))
dates <- c(currentDate)
openValues <- c(oracle$Open[5045])
i <- 5044
while (i > 0) {
  currentDate <- currentDate + 1;
  dates <- c(dates, currentDate)
  if (currentDate == as.Date(oracle$Date[i])) {
        # just copy value and move
        openValues <- c(openValues, oracle$Open[i])
        i <- i-1
      } else {
        # interpolate value
        openValues <- c(openValues, mean(oracle$Open[i:i-1]))
  }
}
plot(dates, openValues, type="l")

1. คุณสามารถเปลี่ยนจากรายวันเป็นรายสัปดาห์เพียงเฉลี่ย (ตัวอย่าง) ห้าคะแนนตามลำดับที่ belog ถึงหนึ่งสัปดาห์ (ในกรณีนี้คุณกำลัง "ฆ่า" ข้อมูลบางอย่าง) เป็นเพียงตัวอย่างสั้น ๆ ว่าจะทำอย่างไร

openValues = c(mean(oracle$Open[1:5]));
dates = c(as.Date(oracle$Date[1]));
for (i in seq(6,5045,5)) {
  openValues = c(openValues, mean(oracle$Open[i:i+5]));
      dates = c(dates, as.Date(oracle$Date[i]));
}
plot(dates, openValues, type="l")

หวังว่ามันจะช่วย

เนื่องจากปัญหาเป็นเรื่องปกติของสภาพแวดล้อมทางสถิติของซอฟต์แวร์เรามาพูดคุยกันที่นี่เกี่ยวกับการตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลแทนที่จะทำการย้ายข้อมูลไปยังฟอรัมที่ระบุเฉพาะ R (เช่น StackOverflow)

จริงปัญหาคือการที่Dateจะถือว่าเป็นปัจจัยที่สื่อความหมายตัวแปรต่อเนื่อง - และเพื่อเส้นที่ยังไม่ได้ถูกเชื่อมต่ออย่างถูกต้อง (หรือเป็นจุดที่ถูกพล็อตอย่างแม่นยำอย่างแม่นยำในแนวนอน)

เพื่อให้พล็อตด้านขวาDateสนามถูกแปลงจากปัจจัยเป็นวันที่จริงในแต่ละสัปดาห์มีการระบุด้วยการคำนวณอย่างง่าย (ทำลายสัปดาห์ระหว่างวันเสาร์และวันอาทิตย์) และเส้นถูกขัดจังหวะในช่วงวันหยุดสุดสัปดาห์โดยวนรอบสัปดาห์:

oracle$date <- as.Date(oracle$Date)
oracle$week.num <- (as.integer(oracle$date) + 3) %/% 7 
oracle$week <- as.Date(oracle$week.num * 7 - 3, as.Date("1970-01-01", "%Y-%m-%d"))

par(mfrow=c(1,2))
plot(as.factor(unclass(oracle$Date[1:120])), oracle$Open[1:120], type="l",
     main="Original Plot: Inset", xlab="Factor code")
plot(oracle$date[1:120], oracle$Open[1:120], type="n", ylab="Price", 
     main="Oracle Opening Prices")
tmp <- by(oracle[1:120,], oracle$week[1:120], function(x) lines(x$date, x$Open, lwd=2))

(วันที่เทียบเท่าของแต่ละสัปดาห์โดยให้วันจันทร์ของสัปดาห์นั้นถูกเก็บไว้ในoracledataframe ด้วยเพราะมันจะมีประโยชน์สำหรับการวางแผนข้อมูลรวมรายสัปดาห์)

ความตั้งใจดั้งเดิมสามารถทำได้ง่ายๆโดยการจำลองบรรทัดสุดท้ายเพื่อแสดงข้อมูลทั้งหมด ในการเพิ่มข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมตามฤดูกาลพล็อตต่อไปนี้จะเปลี่ยนสีตามสัปดาห์ตลอดแต่ละปีปฏิทิน:

par(mfrow=c(1,1))
colors <- terrain.colors(52)
plot(oracle$date, oracle$Open, type="n", main="Oracle Opening Prices")
tmp <- by(oracle, oracle$week, 
          function(x) lines(x$date, x$Open, col=colors[x$week.num %% 52 + 1]))

ฉันจะไม่แก้ไขในวันหยุดสุดสัปดาห์ ตลาดหุ้นน้อยมากที่แลกเปลี่ยนในวันเสาร์และไม่มีใครรู้ในวันอาทิตย์ คุณกำลังแนะนำการประมาณการข้อมูลที่ไม่เคยมีมาก่อนดังนั้นทำไมไม่ลองลบวันเสาร์และอาทิตย์ออกจากชุดข้อมูลแทน ฉันจะทำสิ่งต่อไปนี้:

require(ggplot2)
require(scales)
require(gridExtra)
require(lubridate)
require(reshape)

set.seed(12345)

# Create data frame from random data
daysback <- 1000 # number of days, only a few for this example
startdate <- as.Date(format(now()), format = "%Y-%m-%d") - days(daysback)
mydf <- data.frame(mydate = seq(as.Date(startdate), by = "day", length.out = daysback),
                   open = runif(daysback, min = 600, max = 800))

# Now that we have a data frame, remove the weekend days
mydf <- mydf[!(weekdays(as.Date(mydf$mydate)) %in% c('Saturday','Sunday')),] # remove weekend days
    # Calculate change, except for the first date
    mydf$diff <- c(NA, diff(mydf$open))
    # Remove first row with no 'diff' value
    firstdate <- head(mydf$mydate, 1)
mydf <- mydf[mydf$mydate > firstdate, ]

p <- ggplot(mydf, aes(x = mydate, y = diff)) +
    geom_bar(data = mydf, stat = "identity", fill = "red")

print(p)

เกี่ยวกับรูปลักษณ์ของพล็อตของคุณฉันคิดว่าการเพิ่มป้ายกำกับหลายป้ายภายใต้แกน x จะช่วยปรับปรุงให้ดีขึ้น รูปลักษณ์ของพล็อตที่แนะนำคุณสามารถดูได้ที่นี่http://imgur.com/ZTNPniA

ฉันไม่ทราบวิธีการทำพล็อตดังกล่าวมันเป็นเพียงความคิด (ซึ่งฉันไม่ได้เห็นใน R)