正如此处另一个答案已经指出的那样,to.period on days 计算时间戳在相关日期的 00:00:00 和 23:59:59.9999999 之间的数据。因此 23:00:00 被视为您数据中的最后一个时间戳,而 00:00:00 对应于第二天“bin”中的一个值。
您可以做的是将所有时间戳向后移动 1 小时,使用 to.period 从小时点获取每日数据点,然后使用 align.time 使时间戳正确对齐。
(更一般地说,to.period 对于生成 OHLCV 类型的数据很有用,所以如果你说从分时生成每小时柱,那么查看 23:00:00 到 23 之间的所有分时是有意义的: 59:59.99999 在柱创建中。然后 00:00:00 到 00:59:59.9999.... 将形成下一个小时柱,依此类推。)
这是一个例子:
> tail(x1["2018-02-01"])
# [,1]
# 2018-02-01 18:00:00 -1.2760349
# 2018-02-01 19:00:00 -0.1496041
# 2018-02-01 20:00:00 -0.5989614
# 2018-02-01 21:00:00 -0.9691905
# 2018-02-01 22:00:00 -0.2519618
# 2018-02-01 23:00:00 -1.6081656
> head(x1["2018-02-02"])
# [,1]
# 2018-02-02 00:00:00 -0.3373271
# 2018-02-02 01:00:00 0.8312698
# 2018-02-02 02:00:00 0.9321747
# 2018-02-02 03:00:00 0.6719425
# 2018-02-02 04:00:00 -0.5597391
# 2018-02-02 05:00:00 -0.9810128
> head(x1["2018-02-03"])
# [,1]
# 2018-02-03 00:00:00 2.3746424
# 2018-02-03 01:00:00 0.8536594
# 2018-02-03 02:00:00 -0.2467268
# 2018-02-03 03:00:00 -0.1316978
# 2018-02-03 04:00:00 0.3079848
# 2018-02-03 05:00:00 0.2445634
x2 <- x1
.index(x2) <- .index(x1) - 3600
> tail(x2["2018-02-01"])
# [,1]
# 2018-02-01 18:00:00 -0.1496041
# 2018-02-01 19:00:00 -0.5989614
# 2018-02-01 20:00:00 -0.9691905
# 2018-02-01 21:00:00 -0.2519618
# 2018-02-01 22:00:00 -1.6081656
# 2018-02-01 23:00:00 -0.3373271
x.d2 <- to.period(x2, OHLC = FALSE, drop.date = FALSE, period = "days")
> x.d2
# [,1]
# 2018-01-31 23:00:00 0.12516594
# 2018-02-01 23:00:00 -0.33732710
# 2018-02-02 23:00:00 2.37464235
# 2018-02-03 23:00:00 0.51797747
# 2018-02-04 23:00:00 0.08955208
# 2018-02-05 22:00:00 0.33067734
x.d2 <- align.time(x.d2, n = 86400)
> x.d2
# [,1]
# 2018-02-01 0.12516594
# 2018-02-02 -0.33732710
# 2018-02-03 2.37464235
# 2018-02-04 0.51797747
# 2018-02-05 0.08955208
# 2018-02-06 0.33067734
想说服自己?试试这样的:
x3 <- rbind(x1, xts(x = matrix(c(1,2), nrow = 2), order.by = as.POSIXct(c("2018-02-01 23:59:59.999", "2018-02-02 00:00:00"))))
x3["2018-02-01 23/2018-02-02 01"]
# [,1]
# 2018-02-01 23:00:00.000 -1.6081656
# 2018-02-01 23:59:59.999 1.0000000
# 2018-02-02 00:00:00.000 -0.3373271
# 2018-02-02 00:00:00.000 2.0000000
# 2018-02-02 01:00:00.000 0.8312698
x3.d <- to.period(x3, OHLC = FALSE, drop.date = FALSE, period = "days")
> x3.d <- align.time(x3.d, 86400)
> x3.d
[,1]
2018-02-02 1.00000000
2018-02-03 -0.09832625
2018-02-04 -0.65075506
2018-02-05 -0.09423664
2018-02-06 0.33067734
看到 00:00:00 的值 2 不是 2018-02-02 (00:00:00) 当天的最后一次观察,该观察从 2018-02-01 00:00 开始: 00 至 2018-02-01 23:59:59.9999。
当然,如果您希望每日时间戳是一天的开始,而不是一天的结束,即 2018-02-01 作为第一行柱的开始,在上面的x3.d 中,你可以把一天往后推。对于大多数时区,当您的数据不涉及周末日期时,您可以相对安全地执行此操作:
index(x3.d) = index(x3.d) - 86400
我说相对安全,因为在时区中存在时移时会出现极端情况。例如小心节约日光。在实行夏令时的时区从星期日到星期六时,简单地减去 -86400 可能会出现问题:
#e.g. bad: day light savings occurs on this weekend for US EST
z <- xts(x = 9, order.by = as.POSIXct("2018-03-12", tz = "America/New_York"))
> index(z) - 86400
[1] "2018-03-10 23:00:00 EST"
即当您真正想要午夜时间戳 (00:00:00) 时,时间戳会关闭一小时。
您可以使用更安全的方法解决这个问题:
library(lubridate)
# right
> index(z) - days(1)
[1] "2018-03-11 EST"