如何重复模拟一个函数 250 次？

Question

我正在尝试模拟假设的股票收益。这已使用：

set.seed(1)

simulate_returns <- function(T) {
  sim_return <- MASS::mvrnorm(n = T, mu = mu, Sigma = sigma)
  sim_return <- as_tibble(sim_return)
  
  return(sim_return)
}

我现在有兴趣重复这个模拟 250 次，并找到 250 个数据帧中每个数据帧的均值和方差，这必须用 ggplot 写出来。

我做了这个循环，但它似乎不起作用：

simulate_loop[i] <- for (i in 1:250) {
  
  sigma[i] <- simulate_returns(100) %>%
    cov(use = "pairwise.complete.obs") # Compute return sample covariance matrix %>% 
  
  mu[i] <- simulate_returns(100) %>% 
    colMeans() %>% 
    as.matrix() 

  simu_loop[i] <- compute_efficient_frontier(mu[i], sigma[i])

}  

Answer 1

我认为你所追求的是这样的，simu_loop <- c() 初始化 simu_loop 外部 for 循环。

simu_loop <- c()

for (i in 1:250) {
  x <- simulate_returns(100)

  sigma[i] <- x %>%
    cov(use = "pairwise.complete.obs") # Compute return sample covariance matrix %>%

  mu[i] <- x %>%
    colMeans() %>%
    as.matrix()

  simu_loop[i] <- compute_efficient_frontier(mu[i], sigma[i])

}