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    • 教程:tibbletime
      • 初始化一个 tbl_time
        对象
      • 时间序列函数

翻译自《Demo Week: Tidy Time Series Analysis with tibbletime》

原文链接:www.business-science.io/code-tools/2017/10/26/demo_week_tibbletime.html

注意:由于软件包的版本变化,部分代码被修改,文字有删减

时间序列分析工具箱——tibbletime

图片 1

tibbletime 的用途

  1. tidy 时间序列分析的未来:基于 tbl 的新类——tbl_time,为
    tibble 对象添加时间轴,赋予处理时间的能力。
  2. 时间序列函数:为 tbl_time 对象专门设计的一系列函数,例如:
    • filter_time():根据日期简便快捷地过滤一个 tbl_time 对象。
    • as_period():转换时间周期(例如月度变为年度),让用户能将数据聚合到低粒度水平上。
    • time_collapse():当使用 time_collapse 时,tbl_time
      对象中落入相同周期的索引将被修改成相同的日期。
    • rollify():修改一个函数,使其能够在特定时间区间上计算一个或一组值。可以用来计算滚动均值,或其他
      tidyverse 框架下的滚动计算。
    • create_series():根据规则时间序列,用简化标记快速初始化一个带有
      datetbl_time 对象。

加载包

tibbletime 目前还在活跃开发阶段,可以用常规方法安装,也可以借助
devtools 从 github 上安装最新开发版。

# Get tibbletime version with latest features
devtools::install_github("business-science/tibbletime")

安装完成后,加载下面的包:

  • tibbletime:创建带时间轴的 tibble 对象,可以使用 tbl_time
    函数。
  • tidyquant:加载 tidyverse 框架,用 tq_get() 获取数据。

# Load libraries
library(tibbletime) # Version: 0.1.1, Future of tidy time series analysis
library(tidyquant)  # Loads tidyverse, tq_get()

数据

tq_get() 下载 FANG(脸书、亚马逊、网飞、谷歌)每天的股票价格。

# Stock Prices from Yahoo! Finance
FANG_symbols <- c("FB", "AMZN", "NFLX", "GOOG")

FANG_tbl_d <- FANG_symbols %>%
    tq_get(
        get = "stock.prices",
        from = "2014-01-01",
        to = "2016-12-31") 

FANG_tbl_d <- FANG_tbl_d %>%
    group_by(symbol)

FANG_tbl_d

## # A tibble: 3,024 x 8
## # Groups:   symbol [4]
##    symbol       date  open  high   low close   volume adjusted
##     <chr>     <date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>    <dbl>
##  1     FB 2014-01-02 54.83 55.22 54.19 54.71 43195500    54.71
##  2     FB 2014-01-03 55.02 55.65 54.53 54.56 38246200    54.56
##  3     FB 2014-01-06 54.42 57.26 54.05 57.20 68852600    57.20
##  4     FB 2014-01-07 57.70 58.55 57.22 57.92 77207400    57.92
##  5     FB 2014-01-08 57.60 58.41 57.23 58.23 56682400    58.23
##  6     FB 2014-01-09 58.65 58.96 56.65 57.22 92253300    57.22
##  7     FB 2014-01-10 57.13 58.30 57.06 57.94 42449500    57.94
##  8     FB 2014-01-13 57.91 58.25 55.38 55.91 63010900    55.91
##  9     FB 2014-01-14 56.46 57.78 56.10 57.74 37503600    57.74
## 10     FB 2014-01-15 57.98 58.57 57.27 57.60 33663400    57.60
## # ... with 3,014 more rows

我们设计了一个函数来按股票代码分块绘图,可以在本文中重复使用。没有必要深究这些代码,只要认识到我们正在创建一个
ggplot2 对象,它通过指定数据框、x、y 和
group(如果存在)等要素来创建根据“symbol”分块的信息图。

# Setup plotting function that can be reused later
ggplot_facet_by_symbol <- function(data,
                                   mapping)
{
    if (is.null(mapping$group))
    {
        # No groups
        g <- data %>%
            ggplot(
                mapping = mapping) +
            labs(x = quo_name(mapping$x),
                 y = quo_name(mapping$y))
    }
    else
    {
        # Deal with groups
        g <- data %>%
            ggplot(
                mapping = mapping)  +
            labs(x = quo_name(mapping$x),
                 y = quo_name(mapping$y),
                 group = quo_name(mapping$group))
    }

    # Add faceting and theme
    g <- g +
        geom_line() +
        facet_wrap(
            ~ symbol, ncol = 2, scales = "free_y") +
        scale_color_tq() +
        theme_tq()

    return(g)
}

我们可以使用绘图函数 ggplot_facet_by_symbol
快速可视化我们的数据。让我们看一下“除权调整的”股票价格。

# Plot adjusted vs date
FANG_tbl_d %>%
    ggplot_facet_by_symbol(
        mapping = aes(
            x = date, y = adjusted, color = symbol)) +
    labs(
        title = "FANG Stocks: Adjusted Prices 2014 through 2016")

图片 2

上图所显示就是我们要处理的数据,下面让我们进入 tibbletime从 github 上安装最新开发版。 的教程。

教程:tibbletime

本教程将介绍下列函数的用法:

  • filter_time:对时间索引的过滤
  • as_period:改变数据的周期
  • rollify:将任意函数转换成为滚动函数

初始化一个 tbl_time 对象

在我们使用这些新函数之前,我们需要创建一个 tbl_time
对象。新类的操作几乎与普通的 tibble
对象相同。然而,它会在背后自动跟踪时间信息。

使用 as_tbl_time() 函数初始化对象。指定 index = date,这告诉
tbl_time 对象要跟踪哪个索引。

# Convert to tbl_time
FANG_tbl_time_d <- FANG_tbl_d %>%
    as_tbl_time(index = date) 

我们可以打印 tbl_time 对象。看起来几乎与分组的 tibble
相同。请注意,“Index: date”通知我们“time tibble”已正确初始化。

# Show the tbl_time object we created
FANG_tbl_time_d

## # A time tibble: 3,024 x 8
## # Index:  date
## # Groups: symbol [4]
##    symbol       date  open  high   low close   volume adjusted
##     <chr>     <date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>    <dbl>
##  1     FB 2014-01-02 54.83 55.22 54.19 54.71 43195500    54.71
##  2     FB 2014-01-03 55.02 55.65 54.53 54.56 38246200    54.56
##  3     FB 2014-01-06 54.42 57.26 54.05 57.20 68852600    57.20
##  4     FB 2014-01-07 57.70 58.55 57.22 57.92 77207400    57.92
##  5     FB 2014-01-08 57.60 58.41 57.23 58.23 56682400    58.23
##  6     FB 2014-01-09 58.65 58.96 56.65 57.22 92253300    57.22
##  7     FB 2014-01-10 57.13 58.30 57.06 57.94 42449500    57.94
##  8     FB 2014-01-13 57.91 58.25 55.38 55.91 63010900    55.91
##  9     FB 2014-01-14 56.46 57.78 56.10 57.74 37503600    57.74
## 10     FB 2014-01-15 57.98 58.57 57.27 57.60 33663400    57.60
## # ... with 3,014 more rows

我们可以使用绘图函数 ggplot_facet_by_symbol() 绘制它,我们看到
tbl_time 对象与 tbl 对象的反应相同。

# Plot the tbl_time object
FANG_tbl_time_d %>%
    ggplot_facet_by_symbol(
        mapping = aes(
            x = date, y = adjusted, color = symbol)) +
    labs(
        title = "Working with tbltime: Reacts same as tbl class")

图片 3

从 github 上安装最新开发版。从 github 上安装最新开发版。时间序列函数

让我们看看可以用新的 tbl_time 对象做些什么。

filter_time

filter_time() 函数根据按日期简便快捷地过滤 tbl_time
对象,它使用一个函数格式(例如
'date_operator_start' ~ 'date_operator_end')。我们使用标准日期格式
YYYY-MM-DD + HH:MM:SS
指定日期运算符,但也有强大的简化标记来更有效地指定日期子集。

假设我们想要过滤出 2014-06-012014-06-15
之间的所有观察结果。我们可以使用函数标记
filter_time('2014-06-01' ~ '2014-06-15') 来完成。

# filter_time by day
FANG_tbl_time_d %>%
    filter_time('2014-06-01' ~ '2014-06-15') %>%
    # Plotting
    ggplot_facet_by_symbol(
        mapping = aes(
            x = date, y = adjusted, color = symbol)) +
    geom_point() +
    labs(
        title = "Time Filter: Use functional notation to quickly subset by time",
        subtitle = "2014-06-01 ~ 2014-06-15")

图片 4

我们可以按月完成同样的工作。假设我们只想在 2014 年 3
月进行观察。使用简化函数标记 ~ '2014-03'

# filter_time by month
FANG_tbl_time_d %>%
    filter_time(~ '2014-03') %>%
    # Plotting
    ggplot_facet_by_symbol(
        mapping = aes(
            x = date, y = adjusted, color = symbol)) +
    geom_point() +
    labs(
        title = "Time Filter: Use shorthand for even easier subsetting",
        subtitle = "~ 2014-03")

图片 5

tbl_time 对象也响应括号符号运算符——[从 github 上安装最新开发版。。在这里,我们提取 2014
年所有日期的数据。

# time filter bracket [] notation
FANG_tbl_time_d[~ '2014'] %>%
    # Plotting
    ggplot_facet_by_symbol(
        mapping = aes(
            x = date, y = adjusted, color = symbol)) +
    labs(
        title = "Time Filter: Bracket Notation Works Too",
        subtitle = "FANG_tbl_time_d[~ 2014]")

图片 6

filter_time() 有许多功能和简化标记,感兴趣的读者可以查看 filter_time
vignette
和 filter_time function
documentation。

as_period

函数 as_period() 可以改变 tbl_time
对象的周期。与传统方法相比,使用此方法有两个优点:

  1. 函数标记非常灵活:yearly == y == 1 y
  2. 函数标记提供了无数周期转换的可能,例如:
    • 15 d:以 15 天为一周期
    • 2 m:以 2 月为一周期
    • 4 m:以 4 月为一周期
    • 6 m:以半年为一周期

首先,让我们做一个简单的月度周期性变化。

# Convert from daily to monthly periodicity
FANG_tbl_time_d %>%
    as_period(period = "month") %>%
    # Plotting
    ggplot_facet_by_symbol(
        mapping = aes(
            x = date, y = adjusted, color = symbol)) +
    labs(
        title = "Periodicity Change from Daily to Monthly") +
    geom_point()

图片 7

让我们提升一个档次。那么每两个月一次呢? 只需使用函数标记 2 m 即可。

# Convert from daily to bi-monthly periodicity
FANG_tbl_time_d %>%
    as_period(period = '2 m') %>%
    # Plotting
    ggplot_facet_by_symbol(
        mapping = aes(
            x = date, y = adjusted, color = symbol)) +
    labs(
        title = "Periodicity Change to Daily to Bi-Monthly",
        subtitle = "2~m") +
    geom_point()

图片 8

让我们继续。那么每半年一次呢? 只需使用 6 m 即可。

# Convert from daily to bi-annually periodicity
FANG_tbl_time_d %>%
    as_period(period = '6 m') %>%
    # Plotting
    ggplot_facet_by_symbol(
        mapping = aes(
            x = date, y = adjusted, color = symbol)) +
    labs(
        title = "Periodicity Change to Daily to Bi-Annually",
        subtitle = "6~m") +
    geom_point()

图片 9

函数标记几乎提供了无限可能,感兴趣的话可以查看 vignette on periodicity
change with
tibbletime。

rollify

rollify() 函数是一个副词tidyverse
中的一种特殊类型的函数,用于修改另一个函数)。rollify()
的作用是将任何函数转换为自身的滚动版本。

# Rolling 60-day mean
roll_mean_60 <- rollify(
    mean, window = 60)

FANG_tbl_time_d %>%
    mutate(
        mean_60 = roll_mean_60(adjusted)) %>%
    select(-c(open:volume)) %>%
    # Plot
    ggplot_facet_by_symbol(
        mapping = aes(
            x = date, y = adjusted, color = symbol)) +
    geom_line(
        aes(y = mean_60),
        color = palette_light()[[6]]) +
    labs(
        title = "Rolling 60-Day Mean with rollify")

图片 10

我们甚至可以做出更复杂的滚动功能,例如相关性。我们在 rollify()
中使用函数形式 .f = ~fun(.x,.y,...)

# Rolling correlation
roll_corr_60 <- rollify(
    ~ cor(.x, .y, use = "pairwise.complete.obs"),
    window = 60)

FANG_tbl_time_d %>%
    mutate(
        cor_60 = roll_corr_60(
            open, close)) %>%
    select(-c(open:adjusted)) %>%
    # Plot
    ggplot_facet_by_symbol(
        mapping = aes(
            x = date, y = cor_60, color = symbol)) +
    labs(
        title = "Rollify: 60-Day Rolling Correlation Between Open and Close Prices")

图片 11

我们甚至可以返回多个结果。例如,我们可以创建滚动分位数。

首先,创建一个返回分位数的函数。

# Quantile tbl function
quantile_tbl <- function(x)
{
    q <- quantile(x)

    tibble(
        quantile_name  = names(q),
        quantile_value = q)
}

# Test the function
quantile_tbl(1:100)

## # A tibble: 5 x 2
##   quantile_name quantile_value
##           <chr>          <dbl>
## 1            0%           1.00
## 2           25%          25.75
## 3           50%          50.50
## 4           75%          75.25
## 5          100%         100.00

很好,它可以工作。接下来,使用 rollify 创建滚动版本。我们设置
unlist = FALSE 来返回列表列

# Rollified quantile function
roll_quantile_60 <- rollify(
    quantile_tbl, window = 60, unlist = FALSE)

接下来,在 mutate() 中应用滚动分位数函数来获得滚动分位数。确保你已经用
select()filter()unnest() 删除了不必要的列,过滤了 NA
值,并展开列表列。现在每个日期有五个分位数值。

# Apply rolling quantile 
FANG_quantile_60 <- FANG_tbl_time_d %>%
    mutate(
        rolling_quantile = roll_quantile_60(adjusted)) %>%
    select(-c(open:adjusted)) %>%
    filter(!is.na(rolling_quantile)) %>%
    unnest()

FANG_quantile_60

## # A time tibble: 13,940 x 4
## # Index:  date
## # Groups: symbol [4]
##    symbol       date quantile_name quantile_value
##  *  <chr>     <date>         <chr>          <dbl>
##  1     FB 2014-03-28            0%        53.5300
##  2     FB 2014-03-28           25%        57.8750
##  3     FB 2014-03-28           50%        64.2100
##  4     FB 2014-03-28           75%        68.6275
##  5     FB 2014-03-28          100%        72.0300
##  6     FB 2014-03-31            0%        53.5300
##  7     FB 2014-03-31           25%        57.9350
##  8     FB 2014-03-31           50%        64.2100
##  9     FB 2014-03-31           75%        68.6275
## 10     FB 2014-03-31          100%        72.0300
## # ... with 13,930 more rows

最后,画出结果。

FANG_quantile_60 %>%
    ggplot_facet_by_symbol(
        mapping = aes(
            x = date, y = quantile_value,
            color = symbol, group = quantile_name)) +
    labs(
        title = "Rollify: Create Rolling Quantiles")

图片 12

如果想继续探索 rollify 的用法,可以查看 vignette on rolling functions
with
rollify。

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