Быстрое соединение data.table с временными рядами

У меня есть два набора данных с ценами валютных данных (максимум, минимум, открытие и закрытие) на двух разных таймфреймах (1 час и 5 минут).

У меня есть целевые цены для каждой строки данных 1-часового таймфрейма и целевое направление для сделки (либо 1, либо -1).

Для сделок с направлением «1» я пытаюсь найти первую точку на 5-минутном графике, где «минимум» <= целевого уровня. И наоборот, для сделок с направлением «-1» я хочу найти первую точку на 5-минутном графике, где «максимум» >= целевой уровень сделки.

Я разместил код ниже, чтобы продемонстрировать, что мне нужно.

Проблема, с которой я сталкиваюсь на практике, заключается в том, что я смотрю на периоды времени, охватывающие 10-20 лет, что делает соединения очень медленными. Я установил пример ниже с 2016 по 2022 год, чтобы он не был слишком медленным на моем компьютере, но если вы продлите его до более чем 10 лет, это действительно станет проблемой.

Это может быть то, с чем мне приходится жить, но я ищу руководство по двум вещам:

1. Есть ли более быстрый/более эффективный способ достижения того, что я описал ниже?
2. Вы можете видеть, что в конце я разделил сделки на покупку и продажу на два соединения. Есть ли способ объединить это в одно соединение? На самом деле это не так важно, так как не занимает слишком много «места» в моем коде, но меня это интересует в образовательных целях.

Заранее огромное спасибо, Фил

# Load required packages
library(data.table)
library(dplyr)

# Define timeframes for the data
Start <- as.POSIXct("2016-01-01 00:00:00")
End <- as.POSIXct("2022-01-01 23:55:00")

Hours <- floor(as.numeric(difftime(End,Start,units = "hours"))) + 1
Minutes <- floor(as.numeric(difftime(End,Start,units = "mins")) / 5) + 1

# Create the Hourly data
set.seed(123)
hourly_prices <- data.table(
  datetime = seq(Start, End, by = "hour"),
  open = rnorm(Hours, mean = 100, sd = 1),
  high = rnorm(Hours, mean = 101, sd = 1),
  low = rnorm(Hours, mean = 99, sd = 1),
  close = rnorm(Hours, mean = 100, sd = 1),
  Direction = sample(c(1,-1),Hours,replace = T)) %>%
  .[,Target_price := ifelse(Direction == -1,rnorm(.N, mean = 104, sd = 1),rnorm(.N,mean = 97,sd = 1))]

# Create the 5-minute data
set.seed(456)
minute_prices <- data.table(
  datetime = seq(Start, End, by = "5 min"),
  open = rnorm(Minutes, mean = 100, sd = 1),
  high = rnorm(Minutes, mean = 101, sd = 1),
  low = rnorm(Minutes, mean = 99, sd = 1),
  close = rnorm(Minutes, mean = 100, sd = 1),
  Position = seq_len(Minutes))

# Join the two data.tables to find the first point at which price passes the target levels
hourly_prices[(Direction == 1),Location := minute_prices[.SD, on = .(datetime > datetime, low <= Target_price),mult = "first",x.Position]]
hourly_prices[(Direction == -1),Location := minute_prices[.SD, on = .(datetime > datetime, high >= Target_price),mult = "first",x.Position]]