Применить функцию прокрутки к списку объектов xts

Это похоже на несколько других вопросов, но мне все еще не удалось заставить его работать. Я пытаюсь применить функцию прокрутки (runMAD из пакета TTR) к серии финансовой информации (цена и объем торговли), но операция прокрутки должна быть внутридневной (т.е. не переходить ни на следующий день, ни на предыдущий). день).

Данные хранятся в виде объекта xts с двумя столбцами (цена и объем). Я разделил этот объект по дням, чтобы создать список объектов xts по дням, надеясь затем применить функцию runMAD в течение каждого дня и вернуть список объектов xts с четырьмя столбцами (два столбца исходной цены и объема, а затем две новые для runMAD-price и runMAD-volume). Однако кажется, что lapply может возвращать только список длины, равной количеству дней, поэтому такая функция, как среднесуточное значение, будет работать, но не уверен, как заставить работать скользящие функции, которые выдают несколько результатов в день. В конечном счете, я хотел бы протестировать каждую строку цены и объема, чтобы увидеть, не превышает ли ее отклонение от медианы, скажем, в 3 раза больше соответствующего скользящего MAD. Такие экземпляры затем будут сохранены в переменной (с индексом xts).

sample data:
2011-01-02 09:11:00     20.20     20000
2011-01-02 10:42:00     20.40     50000
2011-01-02 12:33:00     20.90      5000
2011-01-02 12:33:00     20.90     10000
2011-01-02 13:25:00     20.90     10000
2011-01-02 15:36:00     20.90     50000
2011-01-02 15:39:00     20.90     50000
2011-01-02 16:12:00     20.90     15000
2011-01-02 16:33:00     20.90     50000
2011-01-02 17:04:00     20.90     50000
2011-01-02 17:05:00     20.90     50000
2011-01-02 18:26:00     20.90     10000
2011-01-03 09:21:00     20.20     20000
2011-01-03 11:19:00     20.40     50000
2011-01-03 17:33:00     20.90      5000
2011-01-06 12:33:00     20.90     10000
2011-01-06 13:25:00     20.90     10000
2011-01-06 15:36:00     20.90     50000
2011-01-06 15:39:00     20.90     50000
2011-01-06 16:20:00     20.90     15000
2011-01-06 16:20:00     20.90     50000
2011-01-06 17:24:00     20.90     50000
2011-01-06 17:55:00     20.90     50000
2011-01-06 18:49:00     20.90     10000

[РЕДАКТИРОВАТЬ: после комментария GSee, вот увеличенный (и фиксированный) образец вывода данных:]

dput(head(sample.data,200))
structure(c(23.48, 19.08, 22.43, 21.75, 19.78, 19.76, 23.11, 23.31, 19.58, 19.28, 23.68, 23.47, 22.13, 23.17, 24.53, 22.79, 20.28, 19.73, 22.05, 19.23, 22.40, 23.43, 20.40, 23.58, 19.94, 19.58, 21.70, 20.65, 21.69, 24.09, 22.21, 21.42, 19.48, 24.20, 23.37, 24.68, 21.64, 23.24, 23.59, 19.61, 21.89, 23.21, 19.47, 24.77, 19.64, 19.61, 21.07, 24.68, 20.20, 23.37, 24.47, 22.55, 19.64, 22.73, 23.94, 21.31, 19.69, 19.51, 21.27, 20.47, 23.67, 23.42, 20.56, 20.60, 22.23, 22.16, 20.78, 21.47, 24.82, 19.34, 19.08, 24.92, 24.12, 20.46, 21.67, 22.25, 19.16, 22.47, 24.00, 23.32, 21.13, 23.67, 20.35, 20.80, 23.48, 21.22, 21.51, 21.91, 24.06, 22.17, 24.23, 22.43, 24.94, 20.99, 24.93, 22.48, 21.74, 19.18, 21.14, 21.89, 20.23, 24.80, 22.81, 20.96, 24.30, 21.11, 23.69, 23.20, 20.09, 23.09, 21.56, 20.93, 22.97, 24.53, 23.96, 19.33, 24.63, 19.27, 19.57, 21.40, 24.04, 22.37, 24.95, 21.37, 24.01, 20.42, 21.82, 19.06, 23.08, 20.37, 21.28, 19.87, 21.84, 20.95, 20.89, 24.59, 19.18, 24.26, 20.64, 22.12, 20.85, 24.31, 22.55, 24.32, 19.90, 24.58, 24.13, 21.55, 21.06, 20.84, 20.68, 23.47, 19.67, 21.82, 23.31, 19.67, 19.45, 24.56, 20.06, 24.46, 19.89, 21.57, 20.21, 24.20, 20.53, 19.91, 23.67, 22.95, 21.18, 21.57, 20.01, 19.36, 20.65, 19.75, 22.12, 19.79, 21.07, 24.77, 21.46, 20.64, 21.94, 19.81, 23.58, 22.48, 21.03, 19.37, 19.46, 22.68, 24.56, 21.40, 21.94, 23.27, 21.26, 20.34, 23.39, 21.97, 22.25, 22.40, 23.44, 24.38, 5900, 2400, 3100, 1200, 5100, 5700, 3400, 4900, 3900, 6400, 2600, 2200, 2800, 6200, 1100, 2500, 3500, 5900, 6600, 5100, 1800, 4200, 4500, 1200, 6200, 1400, 2800, 2400, 1500, 900, 2900, 3200, 5800, 3500, 4500, 4500, 4500, 6800, 5000, 4900, 5300, 6100, 3400, 1500, 6200, 1500, 5400, 5800, 800, 6300, 5000, 3400, 5500, 5600, 2100, 3700, 4400, 3100, 4600, 2700, 2700, 2700, 2600, 1200, 1700, 2900, 5300, 4900, 2600, 3100, 4000, 6000, 2500, 3000, 6500, 3600, 5900, 2300, 1600, 1300, 4800, 3800, 4000, 1500, 5600, 5500, 1500, 3100, 1300, 3200, 1500, 1400, 1400, 4600, 5300, 5600, 1200, 1500, 6100, 2200, 6700, 1700, 4000, 6200, 2700, 1100, 4500, 5400, 1600, 2600, 5700, 4100, 7000, 2300, 2600, 5100, 4500, 1900, 2400, 2600, 6900, 2100, 3500, 3600, 2900, 900, 2800, 2200, 4900, 1700, 3000, 800, 2500, 6100, 3300, 6500, 2600, 6200, 900, 4000, 6600, 6400, 1000, 4800, 6900, 4000, 2800, 1200, 6200, 2700, 1300, 1200, 2800, 1300, 5900, 4000, 3900, 5300, 2400, 4700, 6900, 2900, 6200, 3300, 6900, 2200, 1800, 5500, 2000, 6400, 3500, 5300, 5000, 6700, 4500, 3200, 1700, 3300, 5000, 5800, 4900, 2100, 1200, 5200, 1000, 900, 2600, 1000, 5500, 3400, 1600, 4700, 1500, 5900, 6900, 3700, 4900, 5700, 900, 2400), class = c("xts", "zoo"), .indexCLASS = c("POSIXlt", 
"POSIXt"), .indexTZ = "", tclass = c("POSIXlt", "POSIXt"), tzone = "", index = structure(c(1325584080, 1325594940, 1325594940, 1325604600, 1325759100, 1325762520, 1325762520, 1325769300, 1325769300, 1325848080, 1325864880, 1326128220, 1326196500, 1326196500, 1326196500, 1326196500, 1326196500, 1326196500, 1326209700, 1326279480, 1326283620, 1326288300, 1326288300, 1326289680, 1326289680, 1326289680, 1326292320, 1326294060, 1326294600, 1326297600, 1326387000, 1326456720, 1326467160, 1326711600, 1326723000, 1326724260, 1326809940, 1326814860, 1326885960, 1326885960, 1326889980, 1326894000, 1326895200, 1326895200, 1326898080, 1326986700, 1326987240, 1326992100, 1327072140, 1327328040, 1327328040, 1327328040, 1327417920, 1327423140, 1327424820, 1327425240, 1327483200, 1327496520, 1327570320, 1327570320, 1327575420, 1327588680, 1327588980, 1327595880, 1327595880, 1327595880, 1327664820, 1327674720, 1327680660, 1327680780, 1327680780, 1327683960, 1327914300, 1327914300, 1327915260, 1327918140, 1327924860, 1327924920, 1327924980, 1327924980, 1327927680, 1328013360, 1328014200, 1328025000, 1328025000, 1328026740, 1328089440, 1328091360, 1328091360, 1328110620, 1328111340, 1328111340, 1328112420, 1328113800, 1328193540, 1328194080, 1328194140, 1328196720, 1328274360, 1328274420, 1328278320, 1328519280, 1328520120, 1328520600, 1328520600, 1328524140, 1328527980, 1328531580, 1328540880, 1328540880, 1328547600, 1328547660, 1328547720, 1328547780, 1328607060, 1328608080, 1328618760, 1328623380, 1328623380, 1328625720, 1328631480, 1328717760, 1328717880, 1328793000, 1328797980, 1329132840, 1329210480, 1329215400, 1329215820, 1329215820, 1329219480, 1329223140, 1329300900, 1329301620, 1329315240, 1329315240, 1329388740, 1329389700, 1329390000, 1329390000, 1329390180, 1329391860, 1329391860, 1329391860, 1329402120, 1329467700, 1329467700, 1329469080, 1329469080, 1329471300, 1329477000, 1329477000, 1329489840, 1329732660, 1329732660, 1329733080, 1329745980, 1329745980, 1329750120, 1329750120, 1329750780, 1329753780, 1329753780, 1329753900, 1329754080, 1329754260, 1329755520, 1329755520, 1329755820, 1329755880, 1329755880, 1329756000, 1329815040, 1329815040, 1329826380, 1329840000, 1329841200, 1329841200, 1329842220, 1329901080, 1329901200, 1329901200, 1329901680, 1329901680, 1329902040, 1329902100, 1329902100, 1329902100, 1329902340, 1329902340, 1329902340, 1329902520, 1329902880, 1329902880, 1329906720, 1329906840, 1329908460, 1329910980, 1329911880, 1329914400), tzone = "", tclass = c("POSIXlt", "POSIXt")), .Dim = c(200L, 2L), .Dimnames = list(NULL, c("sample.dataprice", "sample.datavol")))

За один и тот же период времени часто бывает несколько сделок, и в таких случаях я бы хотел, чтобы runMAD просматривал каждую отдельно, если это еще не сделано. Кроме того, я понимаю, что окно runMAD может быть больше, чем количество сделок в конкретный день, и в таких случаях я хотел бы игнорировать (NA) в этот день - или, если возможно, уменьшить размер окна runMAD динамически до числа сделок в этот день.

Строка моих данных:

str (sample.data)

An ‘xts’ object on 2012-01-03 09:11:00/2012-03-30 18:49:00 containing:
  Data: num [1:459, 1:2] 22.6 22.5 22.5 22.5 22.8 ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr [1:2] "sample.dataprice" "sample.datavol"
  Indexed by objects of class: [POSIXlt,POSIXt] TZ: 
  xts Attributes:  
 NULL

Я split это на дни, а затем runMAD:

sample.data.days <- split.xts(sample.data, f="days")
require(TTR)
runMAD(sample.data.days, n=6, stat="median", cumulative=FALSE, constant=1)
*Error in runMedian(x, n, cumulative = cumulative) : (list) object cannot be coerced to type 'double'*

Чтобы не применять runMAD к дням, когда количество наблюдений меньше, чем длина окна, я оставляю только дни с достаточным количеством наблюдений:

sample.data.days6<- sample.data.days[vapply(sample.data.days, FUN=nrow, FUN.VALUE=0L)>6]

Я тоже пробовал это:

do.call(runMAD, lapply(as.numeric(index(sample.data.days6)), function(x) runMAD(sample.data.days6, constant=1)))

Но он выдает ту же ошибку, что и выше (Ошибка в runMedian (x, n, cumulative = cumulative): объект (list) не может быть принудительно введен для ввода 'double').

Вместо того, чтобы помещать данные в список для разбивки на дни, я также пробовал это:

apply.daily(sample.data, function(d){
  c(runMAD_price = runMAD(d$sample.data[, 1], n=6),
    runMAD_volume = runMAD(d$sample.data[, 2], n=6),
  )
})
*Error in array(x, c(length(x), 1L), if (!is.null(names(x))) list(names(x),  : 'data' must be of a vector type

Небольшая вариация этого вопроса состоит в том, чтобы увидеть, как то же самое можно сделать для скользящего временного окна (например, 1 час) вместо скользящего окна сделок.

Независимо от того, основано ли окно на времени или на наблюдениях, я хотел бы в конечном итоге создать объект xts, содержащий все наблюдения, для которых отклонение значения (цены или объема) от медианы определенного окна, деленное на MAD (в середине window) выше определенного порога (например, 3). Поскольку MAD будет 0, когда половина наблюдений одинакова, я хотел бы заменить любой 0 любым предыдущим MAD> 0.