FXシステムトレード

par

　par()関数は複数の図を格納する。

par(mfcol = c(1, 2))
matplot(1:10, type = "l")
matplot(10:1, type = "l")

　「mfcol=c(1,2)」で1行2列の格納場所を作っている。

paste

　paste()関数は文字列を結合する。

paste("abc", "def")
[1] "abc def"

rbind

　rbind()関数は列を結合する。

a <- data.frame(x = c(1, 2), y = c(3, 4))
a
  x y
1 1 3
2 2 4
b <- data.frame(x = c(5, 6), y = c(7, 8))
b
  x y
1 5 7
2 6 8
rbind(a, b)
  x y
1 1 3
2 2 4
3 5 7
4 6 8

read.zoo

　read.zoo()関数はファイルをzoo型で読み込む。

　zoo型は時系列データの型の一種。

　下の例を実行する前にあらかじめAUDUSD1440.csvファイルを作業ディレクトリに用意しておく。

AUDUSD <- read.zoo("AUDUSD1440.csv", sep = ",", format = "%Y.%m.%d",
                   colClasses=c(NA, "NULL", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "NULL"))
class(AUDUSD)
[1] "zoo"
last(AUDUSD)
               V3      V4      V5      V6
2013-11-08 0.9453 0.94799 0.93514 0.93802

　csvファイルの各データは「,」で分けられているので、「sep = ","」と指定する。

　csvファイルはExcelで開くと気付かないが、メモ帳で開けば「,」で分けられていることが分かる。

　元ファイルの日付の書式は「2013.11.08」のようになっているので、「format = "%Y.%m.%d"」と指定する。

　「colClasses = c(NA, "NULL", "numeric", "numeric", "numeric", "numeric", "NULL")」で各列のデータの属性を指定する。

　第1列の日付のデータは「NA」で指定する。

　データとして読み込まない列は「"NULL"」で指定する。

　数値のデータの列は「"numeric"」で指定する。

rm

　rm()関数はオブジェクトを消去する。

x <- 1
x
[1] 1
rm(x)
x
Error: object 'x' not found

rollapply

　第1引数のデータを1つずつ移動しながら第2引数の数ずつデータを取って第3引数の関数を適用する。

　下の例では第1引数のデータは1、2、3、4、5となる。

　第2引数は2なので、第1引数のデータを1つずつ移動しながら2つずつデータを取ると、1と2、2と3、3と4、4と5となる。

　第3引数のsumは合計を返す関数なので、最終的に1+2=3、2+3=5、3+4=7、4+5=9を返す。

rollapply(1:5, 2, sum)
[1] 3 5 7 9

rollapplyr

sort.list

　sort.list()関数は指定した行または列に基づいてデータを並べ替える。

x <- c(1, 3, 2)
y <- 1:3
z <- cbind(x, y)
z
     x y
[1,] 1 1
[2,] 3 2
[3,] 2 3
z[sort.list(z[, 1]), ]
     x y
[1,] 1 1
[2,] 2 3
[3,] 3 2
z[sort.list(z[, 1], decreasing = TRUE), ]
     x y
[1,] 3 2
[2,] 2 3
[3,] 1 1

sum

　sum()関数はデータの合計を返す。

x <- 1:5
sum(x)
[1] 15

summary

　summary()関数はオブジェクトの要約を返す。

　多くの分析結果をともなう関数では、その分析結果を格納するオブジェクトの要約をsummary()関数で見ることができる場合がある。

　summary()関数はオブジェクトの種類によって働きが変わり、単に四分位数を返す場合もある。