計算每週回報 - 應用

我有一個相當基本的問題，但我無法圍繞如何實現它：我有一個data.frame的返回每個儀器的返回行是明智的：計算每週回報 - 應用

tmp<-as.data.frame(t(data.frame(a=rnorm(250,0,1),b=rnorm(250,0,1))))

現在我想計算每行的周收益率，即每個後續五個元素（= 1 + return）的乘積。這樣我可以得到50個不重疊的每週回報。

我該如何做到這一點？我希望我可以向你明確我的問題。謝謝

來源

2013-04-23 rainer

嗯，這是不完全清楚，但包zoo和功能rollapply應該得到你想要的東西（我想！）：

tmp2 <- rollapply(t(tmp) , width = 5 , FUN = function(x) prod(1 + x) , by = 5 , by.column = TRUE) 
head(tmp2) 
        a    b 
[1,] -6.2279765402 0.2035895290 
[2,] 0.4088722374 3.3903379722 
[3,] 0.2112797361 -0.3812740172 
[4,] 0.7713020593 -0.0559832485 
[5,] -0.4930095796 -2.175
[6,] 6.2076460590 0.0188344154

我用t()移調數據框，和width參數設置窗口的大小，並且參數設置窗口移動時窗口移動的元素數量，所以我們的寬度爲5，並且每次移動5個位置得到50個返回值。同樣，當R做矢量化時，我做了function(x) prod(1 + x)，如果有多於一個的話，它爲x的每個元素增加一個，並且因爲我們在函數中設置了寬度爲5，所以有5個元素x。

而且測試中，我們發現該行的前五個欄的產品「A」是：

1+ tmp[1,1:5] 
      V1  V2  V3  V4  V5 
a -0.4655032 2.02795 2.133612 1.029273 3.004145 

prod(1+ tmp[1,1:5]) 
[1] -6.227977

來源

2013-04-23 09:14:39

所以據我得到了你的觀點，你想計算每五個產品後續列每行。這裏的代碼：

# Sample data 
set.seed(3) 
tmp <- as.data.frame(t(data.frame(a=rnorm(250,0,1),b=rnorm(250,0,1)))) 

# Compute products per row in steps of five and rbind results afterwards 
tmp.agg <- do.call("rbind", lapply(seq(nrow(tmp)), function(i) { 
    sapply(seq(1, length(tmp), 5), function(j) { 
    Reduce(prod, tmp[i,j:(j+4)] + 1) 
    }) 
})) 

tmp.agg 
      [,1]   [,2]  [,3]   [,4]  [,5]  [,6]   [,7]  [,8]  [,9]  [,10]  [,11]  [,12] 
[1,] -0.01642594 -0.004438307 -0.0231848 -0.046496247 -0.08965697 -0.07132495 -0.144778621 -0.02727861 0.1148542 0.17021314 -0.3852979 -0.46081791 
[2,] 0.15293410 0.031532305 0.1023034 0.003880801 -0.01795657 -0.03010335 -0.000979364 0.48269767 0.1357064 0.04855989 0.4002406 0.06878954 
      [,13]   [,14]   [,15]  [,16]  [,17]   [,18]  [,19]  [,20]  [,21]  [,22]  [,23]  [,24] 
[1,] 0.05578327 -0.0461665415 -0.0009288497 0.054057705 -0.4094909 -0.0004848274 0.22665096 -0.003439506 -0.161383874 0.07839329 0.06254542 1.320146e-05 
[2,] 0.26472709 -0.0001023569 0.0565177862 -0.009908618 -0.3056234 -0.0798260012 -0.03187966 0.001753645 -0.003536846 -0.05118659 0.72050663 1.726878e-01 
      [,25]  [,26]  [,27]  [,28]  [,29]  [,30]  [,31]  [,32]  [,33]  [,34]   [,35]  [,36]  [,37] 
[1,] 0.09297968 -0.3897201 -0.03092538 3.4957663 0.316273690 0.25769516 -1.54040152 0.04903115 -1.72941882 -0.7814886 -6.448821e-03 -7.1289278 0.01151266 
[2,] 0.03609944 0.5364990 0.01610708 -0.0652631 0.007055414 0.02600772 -0.03116456 2.30021712 0.01136907 0.1532950 -2.141868e-05 -0.7549226 -0.13295228 
      [,38]  [,39]  [,40]  [,41]  [,42]  [,43]  [,44]  [,45]  [,46]  [,47]  [,48]  [,49] 
[1,] -0.4453617085 1.22240858 0.01303989 -0.3-6.736829848 -0.0988588 -0.2314011 0.120263690 0.05006402 0.17631687 0.03386454 -0.14113772 
[2,] 0.0005811551 -0.08559412 -6.35558415 0.01240032 0.001522634 0.1929070 -0.3015167 0.000790891 2.07795076 -0.05711388 0.17521929 0.03909323 
      [,50] 
[1,] -0.11744356 
[2,] 0.09676705

來源

2013-04-23 09:20:24 fdetsch

我不明白你的結果 - 你檢查了他們。我接受了OP的評論，他們想要計算類似'prod（1+ tmp [1,1：5]）'然後'prod（1+ tmp [1,6：10]）'和相同的第二排。你的結果似乎不正確。我誤解了嗎？ **編輯**：我看你可能有不同的數據給我！我會先用你的set.seed進行測試，對不起！ – 2013-04-23 09:25:31

使用你的數據我得到了不同的結果，因爲你沒有爲你的向量的每個元素添加1作爲OP請求，即'Reduce（prod，（tmp [i，j：（j + 4）] + 1））'如果我這樣做，我們的結果是相同的（所以我想這取決於我是否正確理解OP）！ – 2013-04-23 09:29:51

相反'減少（prod，tmp [i，j：（j + 4）]）+ 1'，isn是嗎？ – fdetsch 2013-04-23 09:45:06

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