Error in xts(Stock_index[, c(2:3)], as.Date(Stock_index$日期, format = "%Y/%m/%d")) : 'order.by' cannot contain 'NA', 'NaN', or 'Inf'

这个错误提示意味着你提供给 `xts()` 函数的 `order.by` 参数包含了 `NA`、`NaN` 或 `Inf` 值，而这些值是无法被排序的。因此，需要检查你的数据并找出哪些行包含了这些无效值，然后进行处理或删除。你可以使用 `is.na()`、`is.nan()` 和 `is.infinite()` 函数来检查哪些值是无效的，然后使用 `subset()` 或其他相关函数来删除这些行。如果你需要更具体的帮助，请提供更多代码和数据细节。

相关问题

Error in xts(datta_2, order.by = index) : order.by requires an appropriate time-based object

这个错误通常发生在你试图将非时间序列的数据转换为时间序列对象时。你需要确保你的数据集包含一个时间列，并且该列已经正确地设置为时间序列格式。你可以使用以下代码将数据框转换为时间序列对象：

library(xts)
xts_data <- xts(datta_2[,-1], order.by = as.POSIXct(datta_2$time_column, format="%Y-%m-%d %H:%M:%S"))

其中 `datta_2` 是你的数据框，`time_column` 是包含时间信息的列名。`as.POSIXct` 函数将时间列转换为 POSIXct 格式，以便使用 `xts` 函数创建时间序列对象。

#从雅虎财经中提取数据 getSymbols（'TECHM.NS'，from ='2012-01-01'，to =''2015-01-01'） #选择相关的收盘价序列 stock_prices = TECHM.NS [，4] #计算股票 一阶差分 stock = diff（log（stock_prices），lag = 1） plot（stock，type ='l'，main ='log return plot'） acf.stock = acf（stock [c（1：breakpoint），]，main ='ACF Plot'，lag.max = 100） #初始化实际对数收益率的xts对象 Actual_series = xts(0，as.Date("2014-11-25"，"%Y-%m-%d"）） #初始化预测收益序列的数据 fit = arima(stock_train，order = c(2,0,2），include.mean = FALSE） #绘制残差的acf图 acf(fit$ residuals，main ="Residuals plot"） arima.forecast = forecast.Arima(fit，h = 1，level = 99） #绘制预测 #为预测期创建一系列预测收益 forecasted_series = rbind(forecasted_series，arima.forecast $ mean [1]） #为预测期创建一系列实际收益 Actual_series = c(Actual_series，xts(Actual_return）） RM(Actual_return） #调整实际收益率序列的长度 Actual_series = Actual_series [-1] #创建预测序列的时间序列对象 forecasted_series = xts(forecasted_series，index(Actual_series)) #创建两个回归系列的图 - 实际与预测 #创建一个表格，用于预测的准确性 comparsion = merge(Actual_series，forecasted_series) comparsion $ Accuracy = sign(comparsion $ Actual_series)== sign(comparsion $ Precasted) #计算准确度百分比指标 Accuracy_percentage = sum(comparsion $ Accuracy == 1)* 100 / length(comparsion $ Accuracy) 将数据改为"D:\Desktop\002362hwkj.xlsx"，数据集是汉王科技2012年至2021年日度交易数据，其余步骤按照上述步骤进行操作，预测CLose，

很抱歉，我是一个自然语言处理模型，无法执行代码操作。但是，根据你的描述，你正在使用R语言的时间序列分析包进行股票收益率的预测。如果你想预测汉王科技的股票收盘价，你需要将数据导入R语言中，然后按照你提到的步骤进行操作。你可以使用readxl包中的read_excel()函数将Excel文件导入R语言中，然后选择数据中的收盘价序列，并按照你提到的方法进行预测。注意，你需要根据汉王科技的数据对代码中的参数进行相应的修改。