通过 xts 递归循环

Question

我正在对订单簿随时间的发展进行建模。我在 xts 中有一个初始订单簿形状，然后也在 xts 中进行后续深度更新:

初始订单簿形状如下所示(所有条目具有相同的时间):

                            BID.price       size
2014-02-11 23:59:42.494426  508.1000        10.0000000
2014-02-11 23:59:42.494426  509.1200         8.0000000
2014-02-11 23:59:42.494426  509.1000        10.0000000

随后的深度更新如下所示:

                           BID. price       size
2014-02-12 04:57:51.191514 508.1000        -10.00000000
2014-02-12 04:57:51.640302 514.0000         10.00000000

我需要的是:

1) 对于更新中的每一行，将价格与订单簿进行比较:

1a) 如果更新价格水平已在订单簿中，请相应调整大小，因此上面的示例如下所示:

                            BID.price       size
2014-02-12 04:57:51.191514  509.1200         8.0000000
2014-02-12 04:57:51.291514  509.1000        10.0000000

(价格水平508.10000已删除，时间已更新)

1b) 如果深度更新尚未在订单簿中，请添加具有给定大小的新奖金级别，因此示例如下所示:

                            BID.price       size
2014-02-12 04:57:51.640302  509.1200         8.0000000
2014-02-12 04:57:51.640302  509.1000         10.0000000
2014-02-12 04:57:51.640302  514.0000         10.00000000

(新增价格等级514，时间调整)。

是否有任何方便快捷的方法来避免 for 循环深度更新 xts？

谢谢!

Answer 1

我认为这里不需要使用 xts 对象，因为所有观察的索引都是相同的，并且这里正确的 id 是 bid 变量。因此，我使用 1 个简单的 data.frame 解释我的解决方案，如上所示:

DT                  ## the day before
  day    bid size
1   1 508.10   10
2   1 509.12    8
3   1 509.10   10
DT1                ## the current or last day
  day   bid size
1   2 508.1  -10
2   2 514.0   10

现在使用merge我们几乎有了解决方案:

dtm
     bid day.x size.x day.y size.y
1 508.10     1     10     2    -10
2 509.10     1     10    NA     NA
3 509.12     1      8    NA     NA
4 514.00    NA     NA     2     10

现在我们应该调整大小并删除空位置的出价。我在这里创建了一个中间 %+% 函数来处理缺失值。

## compute size
"%+%" <- function(x,y) 
     ifelse(is.na(x),
            ifelse(is.na(y),NA,y),
            ifelse(is.na(y),x,NA))
## remove  numm poistion(size==0)
subset(transform(dtm,size=size.x%+%size.y,day=max(day.y,na.rm=T)),
       size !=0,select=c(day,bid,size))

 day    bid size
2   2 509.10   10
3   2 509.12    8
4   2 514.00   10

我认为你可以使用data.table在这里获得更简洁和语法糖的解决方案。