R coding: problemi, chiarimenti, sviluppo, apprendimento.

[Scalpo]

Accentriamo qua i vari aspetti unicamente inerenti il codice, tutto ciò che attiene la modellistica apriremo 3D specifici.

introduco alcuni link (fin tanto che ciò rimane possibile: in italiano) inerenti i corsi base in modo che non si facciano domande inutili:

se qualcuno è a conoscenza di altri video-corsi in italiano li segnali pure

Marco Casario: tutte le lezioni da 1 a 18:
Caricare Dati Finanziari Usando gli Oggetti - Corso Programmare Trading System Automatici -Lezione 4 - YouTube

Domenico Di Carlo: tutti i tutorial da 1 a 50
Introduzione a R - Tutorial 1 - Introduzione - YouTube

[Price Action]

Ottimo, quello di Casario lo conoscevo e devo dire che me lo ha fatto anche rivalutare come formatore "di massa", perché comunque apre una porta su un mondo di cui il trader retail generalmente, almeno nella stragrande maggior parte dei casi, disconosce l'esistenza. Il secondo corso è una bellissima scoperta, grazie.

[Price Action]

Ho trovato anche questo, non è video ma è molto chiaro, sarebbe una dispensa universitaria. L'autrice è una ricercatrice/professoressa dell'Università di Bergamo, Cameletti.

Statistica Applicata per la Finanza - 2020/21

[fuffologo]

@Price Action:
prova questo per i dati EOD da Quandl

library(quantmod)
library(Quandl)

EP1m <- Quandl("CHRIS/CME_ES1", type="xts", api_key="p773L9D7JVCxbALxubWq")
chartSeries(EP1m, TA=c(addVo()))

Per i dati intraday, dovresti allegare un sample di un file che vuoi leggere con R, poi vedremo di convertirlo in xts

[cammello]

@Price Action
cosa intendi per "mi nega la connessione"?

C

[Price Action]

@Price Action
cosa intendi per "mi nega la connessione"?

C

Impossibile raggiungere il sitoConnessione negata da 127.0.0.1.
Prova a:

Verificare la connessione
Controllare il proxy e firewall
ERR_CONNECTION_REFUSED

[Price Action]

Potrebbe anche essere un problema mio ma le altre pagine non mi danno problemi.

[cammello]

Impossibile raggiungere il sitoConnessione negata da 127.0.0.1.
Prova a:

Verificare la connessione
Controllare il proxy e firewall
ERR_CONNECTION_REFUSED

prova qui
https://cran.r-project.org/web/packages/xts/xts.pdf
to.period e poi i vari wrapper.
Oppure in R
to.period poi F1 (se hai xts caricato)

C

[Price Action]

Grazie, per completezza ti allego vari esempi. Le differenze stanno sia nei software di provenienza dei dati (Sierra Charts e MT5) e quindi nel modo di organizzarli che nel formato, perché per ognuno dei software di provenienza allego un xlsx e un csv. Allego anche il codice ma lo posto qua comunqueAllegato 2739125Allegato 2739128.

[Scalpo]

Grazie, per completezza ti allego vari esempi. Le differenze stanno sia nei software di provenienza dei dati (Sierra Charts e MT5) e quindi nel modo di organizzarli che nel formato, perché per ognuno dei software di provenienza allego un xlsx e un csv. Allego anche il codice ma lo posto qua comunqueAllegato 2739125Allegato 2739128.

basta interrogare il warning() ed esce fuori da subito un primo tipo di errore:

warnings()
Messaggi di avvertimento:
1: In read_fun(path = enc2native(normalizePath(path)), sheet_i = sheet, ... :
.
.
50: In read_fun(path = enc2native(normalizePath(path)), sheet_i = sheet, ... :
Coercing text to numeric in C14 / R14C3: '3822.50'

chiaro che hai memorizzato dei numeri come testo. Ma te ne accorgi da subito aprendo il file excel, ancor prima di aprire R.

una volta mutate le celle in numeri, i tuoi comandi funzionano, tranne per il plot dove è meglio:
plot(df$Close, main= "EP1m", type='l')

Per quanto riguarda il 2º problema, ovvero la creazione di oggetti xts, guarda questo esempio (senza librerie, inoltre guarda il formato della data/ora: è un'unica stringa, mentre te nel caso del file "EP 1min Sierra Esempio xlsx.xlsx", hai due colonne: una reltiva al giorno ed una relativa all'ora, e non va bene.)

#ESEMPIO CREAZIONE OGGETTO xts
date <- as.POSIXct(c("2018-10-01 09:01:00", "2018-10-01 09:02:00"))
open <- c(0, 1)
high <- c(0, 4)
low <- c(0, 3)
close <- c(0, 6)

df1 <- data.frame(
date,
open,
high,
low,
close
)


# costruiamo quindi un xts basato sul dataframe df1
xts1 <- xts(df1[-1], order.by=df1[,1])
xts1

Nel tuo caso, sempre per i dati del file di cui sopra, dovrebbe essere:
datet <- as.POSIXct(c(dataOra))
open<- df$Open
high<-df$High
low <-df$Low
close<-df$Close

con dataOra avente il seg. formato in unica colonna: 2021-01-08 22:59:00
df2 <- data.frame(
datet,
open,
high,
low,
close
)
datixts<-xts(df2[-1], order.by=df2[,1])

PS i nomi dei files memorizzati con tutti quegli spazi in mezzo non sono mai ben visti.. io li tolgo sempre, inoltre diciamo che non è proprio da informatici includere nel nome anche l'estensione, si rischia di fare confusione.