如何修复R语言中ACF和PACF图的异常X轴数值问题？

问题现象 #

在处理股票市场时间序列数据时，执行价格标准化操作后，生成的ACF和PACF图X轴数值异常显示为0到1e5，而非预期的1到30个滞后项。

触发操作 #

最初执行的标准化代码如下：

GSPC<-as.xts(apply(GSPC, 2, function(x) x / x[1]))

尝试调整为仅针对收盘价列处理，问题依旧：

GSPC<-as.xts(apply(GSPC$GSPC.Close, 2, function(x) x / x[1]))

解决方法 #

使用scale()函数替代原标准化方式，代码如下：

scale=GSPC$GSPC.Close[1]
GSPC<-scale(GSPC$GSPC.Close,center=FALSE,scale=scale)

执行后，ACF和PACF图的X轴恢复为预期的30个滞后项范围。

完整复现代码 #

# 加载依赖库
library(quantmod)
library(ggplot2)
library(forecast)
library(tseries)
library(rugarch)
library(prophet)
library(tsfknn)

# 清空环境变量
rm(list=ls())

# 获取标普500指数数据
getSymbols("^GSPC",src="yahoo",from="2015-01-01",to = "2020-06-04")

# 原标准化代码（注释状态，取消注释可触发问题）
#GSPC<-as.xts(apply(GSPC, 2, function(x) x / x[1]))

# 提取日期索引
date = index(GSPC)
date = as.Date(date)

# 查看数据头部
head(GSPC)

# 绘制基础行情图
chartSeries(GSPC,TA = NULL)
# 绘制带成交量、布林带、MACD的行情图
chartSeries(GSPC,TA=c(addVo(),addBBands(),addMACD()))

# 执行ADF平稳性检验
print(adf.test(GSPC$GSPC.Close))

# 绘制ACF和PACF图
par(mfrow = c(1, 2))
acf(GSPC$GSPC.Close)
pacf(GSPC$GSPC.Close)
par(mfrow = c(1, 1))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ray Tayek