R Project и MQL4 преобразуют прогнозный объект в R в вектор

Я использую пакет прогнозов в R, и это создает объект прогноза.

Я хочу преобразовать прогноз в вектор, чтобы я мог использовать оболочку 7bits и использовать R в коде MQL4.

Пример кода прогноза:

> forecast(fit, h=5)
     Point Forecast    Lo 80    Hi 80    Lo 95    Hi 95
1057       1.605098 1.602110 1.608087 1.600528 1.609668
1058       1.605109 1.600891 1.609327 1.598658 1.611561
1059       1.604868 1.599723 1.610012 1.597000 1.612735
1060       1.604978 1.599037 1.610919 1.595892 1.614065
1061       1.605162 1.598511 1.611813 1.594990 1.615335

Я хотел бы иметь возможность как-то сохранить эти Прогнозы, lo 80, привет 80 и т.д. В векторе я могу вытащить их из R и в MQL4 для использования в индикаторе.

Я пробовал:

> test1 <- forecast(fit, h=5)
> test1
     Point Forecast    Lo 80    Hi 80    Lo 95    Hi 95
1057       1.605098 1.602110 1.608087 1.600528 1.609668
1058       1.605109 1.600891 1.609327 1.598658 1.611561
1059       1.604868 1.599723 1.610012 1.597000 1.612735
1060       1.604978 1.599037 1.610919 1.595892 1.614065
1061       1.605162 1.598511 1.611813 1.594990 1.615335

Однако, если я попытаюсь вытащить прогноз, я получаю:

> test1$Forecast
NULL

Если я запустил голову, структура выглядит как:

> head(test1)
$method
[1] "ARIMA(2,1,2)                   "

$model
Series: mt4test$close 
ARIMA(2,1,2)                    

Coefficients:
          ar1      ar2     ma1     ma2
      -0.5030  -0.9910  0.4993  0.9783
s.e.   0.0123   0.0089  0.0202  0.0140

sigma^2 estimated as 5.437e-06:  log likelihood=4897.31
AIC=-9784.61   AICc=-9784.55   BIC=-9759.81

$level
[1] 80 95

$mean
Time Series:
Start = 1057 
End = 1061 
Frequency = 1 
[1] 1.605098 1.605109 1.604868 1.604978 1.605162

$lower
          80%      95%
[1,] 1.602110 1.600528
[2,] 1.600891 1.598658
[3,] 1.599723 1.597000
[4,] 1.599037 1.595892
[5,] 1.598511 1.594990

$upper
          80%      95%
[1,] 1.608087 1.609668
[2,] 1.609327 1.611561
[3,] 1.610012 1.612735
[4,] 1.610919 1.614065
[5,] 1.611813 1.615335

Любая помощь будет оценена по достоинству. Это мешает мне продвигаться вперед с моим мастером хаха.

Спасибо заранее.

+3
14 дек. '12 в 17:07
источник поделиться
1 ответ

Функция forecast() создает список. С помощью функции str() вы можете проверить структуру этого объекта и с помощью функции names() увидеть имена каждого элемента в этом списке.

library(forecast)
fit <- Arima(WWWusage,c(3,1,0))
test1<-forecast(fit)

names(test1)
[1] "method"    "model"     "level"     "mean"      "lower"     "upper"     "x"        
[8] "xname"     "fitted"    "residuals"

 #to extract forecast
test1$mean

Time Series:
Start = 101 
End = 110 
Frequency = 1 
 [1] 219.6608 219.2299 218.2766 217.3484 216.7633 216.3785 216.0062 215.6326 215.3175 215.0749

 #or as vector
as.vector(test1$mean)
 [1] 219.6608 219.2299 218.2766 217.3484 216.7633 216.3785 216.0062 215.6326 215.3175 215.0749

 #to extract upper interval
test1$upper

           80%      95%
 [1,] 223.5823 225.6582
 [2,] 228.5332 233.4581
 [3,] 232.7151 240.3585
 .... .... ....
[10,] 260.7719 284.9625

 #to extract lower interval
test1$lower

 #to extract only 95% upper interval
test1$upper[,2]
+2
14 дек. '12 в 17:25
источник

Посмотрите другие вопросы по меткам или Задайте вопрос