Финансовая информация SIX суточные тиковые данные
D = timeseries(c,s,t)
D = timeseries(c,s,{startdate,enddate})
D = timeseries(c,s,t,5)
D = timeseries(c,s,t) возвращает необработанные тиковые данные для объекта c связи Финансовой информации SIX, безопасность s, и дата t. Каждая торговля, лучше всего, и просит отсчитывать, возвращен для данной даты или диапазона дат.
D = timeseries(c,s,{startdate,enddate}) возвращает необработанные тиковые данные для безопасности s, для диапазона дат, заданного startdate и enddate.
D = timeseries(c,s,t,5) возвращает тиковые данные для безопасности s, для даты t в интервалах 5 минут, для поля f. Суточные тиковые данные, которые требуют, возвращены в 5-минутных интервалах с представлением столбцов:
Сначала
Высоко
Низко
В последний раз
Взвешенное среднее объема
Скользящее среднее значение
Получите Финансовую информацию SIX суточные тиковые данные в течение прошлых 2 дней:
c = tlkrs('US12345','userapid01','userapid10')
d = timeseries(c,{'1758999,149,134'}, ...
{floor(now)-.25,floor(now)})Отобразите возвращенные данные:
d =
XRF: [1x1 struct]
IL: [1x1 struct]
I: [1x1 struct]
TSL: [1x1 struct]
TS: [1x1 struct]
P: [1x1 struct]
d.I содержит инструментальные идентификаторы, d.TS содержит данные о дате и времени и d.P содержит данные об оценке.
Отобразите времена метки деления:
d.TS.t(1:10)
ans =
'013500'
'013505'
'013510'
'013520'
'013530'
'013540'
'013550'
'013600'
'013610'
'013620'
Отобразите поле IDs:
d.P.k(1:10)
ans =
'3,4'
'3,2'
'3,3'
'3,4'
'3,2'
'3,3'
'3,4'
'3,2'
'3,3'
'3,4'
Преобразуйте эти идентификаторы в имена полей (Mid, Bid, Ask) с tkidtofield:
d.P.k = tkidtofield(c,d.P.k,'history')
Загрузите файл @tlkrs/tkfields.mat для списка имен полей и соответствующих идентификаторов.
Отобразите соответствующие значения деления:
d.P.v(1:10)
ans =
'45.325'
'45.32'
'45.33'
'45.325'
'45.32'
'45.33'
'45.325'
'45.32'
'45.33'
'45.325'