问题描述
我正在使用BatchGetSymbols从其他国家下载超过10年的SP500和索引以及货币汇率。我在各个日期的指数和货币总计获得100的NA。以下是巴西及其货币的代码。
tickers <- c('^GSPC','^BVSP','BRLUSD=X')
l.out<- BatchGetSymbols(tickers = tickers,first.date = '2009-12-28',last.date = '2020-08-31',bench.ticker = '^GSPC',do.fill.missing.prices=T)
l.out$df.tickers<- imputeTS::na_locf(l.out$df.tickers)
l.wide <- reshape.wide(l.out$df.tickers)
adjprice <- l.wide$price.adjusted
colnames(adjprice)<- c("Date","IBOV","SP500","BRL")
我知道某些日期是其他国家的假期。我也尝试过na.omit(adjprice)和na.locf(adjprice)，但没有任何变化。在某些日期中，连续两次有索引具有NA的日期，但是使用locf，我认为这不是问题。
在这种情况下，关于如何插值或将前一个日期的值带入NA的任何建议？手动清理它是太多的工作。
谢谢。
解决方法
通常，您可以使用imputeTS软件包来填充时间序列中缺失的观测值。
library("imputeTS")
na_interpolate(your_dataframe)
它还提供了许多其他插补函数na_locf，na_seadec，na_kalman等。您可以查看GitHub Readme，以获取有关可用功能的更多信息。
但是我认为na_locf可能是一个不错的选择，因为无论如何这些财务时间序列都没有太多季节性。
我无法真正测试，内置do.fill.missing.prices=T选项对您不起作用。为此，您必须向我们提供一个代码示例，该示例实际上类似于您的问题并且对我们而言是可复制的。
针对您的数据的imputeTS解决方案将按以下方式工作：
library("BatchGetSymbols")
library("imputeTS")
tickers <- c('FB','MMM')
df <- BatchGetSymbols(tickers = tickers,first.date = '2000-12-28',last.date = '2020-08-31',bench.ticker = '^GSPC',do.fill.missing.prices=T)
df$df.tickers <- imputeTS::na_locf(df$df.tickers)
正如我所说，您可以将na_locf中的其他插补函数替换为imputeTS。
如果您只是打算使用locf，则还可以使用提供此功能的任何其他软件包。实际上，它是在很多软件包中实现的。但是，如果您有大量数据，imputeTS和zoo的实现应该是最快的。