用户定义的函数输入以循环数据帧的每一行答案

【问题标题】：User defined function input to loop every row of data frame用户定义的函数输入以循环数据帧的每一行
【发布时间】：2017-06-11 23:05:43
【问题描述】：

我正在尝试在 R 中创建我自己的第一个项目，但遇到了障碍。

我有一个如下所示的数据框，其中每一行代表金融期权的数据集。

type <- c("C", "C")
marketV <- c(1.1166, 1.911)
S <- c(20, 60)
K <- c(20, 56)
T <- c(0.333, 0.5)
df <- data.frame(type, marketV, S, K, T)

我创建了一个用户定义的函数来将此数据框作为输入，并且当数据框为一行时效果很好。但是，我不确定如何让我的函数遍历所有数据框行并为所有行生成结果。

我是 R 新手，所以我不确定是否应该运行“for”循环或玩 lapply，或者是否有简单的语法答案。我只是希望函数将 df 作为输入，但对 n 行重复其计算，并产生 n 个结果。提前感谢您的帮助。

我当前的 df 函数代码，下面有 1 行作为参考：

【问题讨论】：

lapply(df,IV) ?
你没有以正确的方式定义你的论点。您需要考虑在函数中输入的内容（atm 看起来您想要输入整个数据集）以及如何在函数内部使用此输入。 R 不知道函数中的 S、K 和 T 是输入变量。我没有查看整个函数，但可能尝试在函数开头插入attach(df)，然后调用IV(yourdf)。
谢谢@jogo，你是对的。这行不通。

标签： r function loops lapply quantitative-finance

【解决方案1】：

这是您的程序的更正版本：

df <- data.frame(type=c("C", "C"), marketV=c(1.1166, 1.911), S=c(20, 60), K=c(20, 56), T=c(0.333, 0.5))

IV <- function(df) {
  # check if df has more then 1 row:
  if (nrow(df)>1) { message("!! nrow(df)>1 !!");  return(NA) }

  # Initializing of variables
  r <- 0
  sigma <- 0.3
  sigma_down <- 0.001
  sigma_up <- 1
  count <- 0

  type <- df$type; marketV <- df$marketV; S <- df$S; K <- df$K; T <- df$T

  d1 <- (log(S/K) + (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T))
  d2 <- (log(S/K) - (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T))

  if(type=="C") {
    V <- exp(-r*T)*(S*pnorm(d1) - K*pnorm(d2))
  } else {
    V <- exp(-r*T)*(K*pnorm(-d2) - S*pnorm(-d1)) }

  difference <- V - marketV

  # Root finding of sigma by Bisection method
  while(abs(difference)>0.001 && count<1000) {
    if(difference < 0) {
      sigma_down <- sigma
      sigma <- (sigma_up + sigma)/2 
    } else {
      sigma_up <- sigma
      sigma <- (sigma_down + sigma)/2
    }

    d1 <- (log(S/K) + (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T))
    d2 <- d1 - sigma*sqrt(T)

    if(type=="C") {
      V <- exp(-r*T)*(S*pnorm(d1) - K*pnorm(d2))
    } else {
      V <- exp(-r*T)*(K*pnorm(-d2) - S*pnorm(-d1)) }

    difference <- V - marketV
    count <- count + 1
  }
  if(count == 1000){
    return(NA)          # If sigma to satisfy Black76 price cannot be found
  } else{
    return(sigma)
  }
}

sapply(split(df, seq(nrow(df))), IV)

主要是通过数据框逐行运行。这是由

完成的

sapply(split(df, seq(nrow(df))), IV)

在你原来的函数中有很多错误：最大的是访问S，K等等。您可能会考虑从数据框df 中获取值。但实际上，您是从工作区获取值！我通过重新定义纠正了这一点：

type <- df$type; marketV <- df$marketV; S <- df$S; K <- df$K; T <- df$T

我在df中插入了一个行数测试，所以你会得到：

> IV(df)
!! nrow(df)>1 !!
[1] NA

这是您的程序的清理版本：

df <- data.frame(type=c("C", "C"), marketV=c(1.1166, 1.911), S=c(20, 60), K=c(20, 56), T=c(0.333, 0.5))

IV2 <- function(type, marketV, S, K, T) {
  r <- 0; sigma <- 0.3
  sigma_down <- 0.001; sigma_up <- 1
  count <- 0

  if(type=="C") {
    f.sig <- function(sigma)  {
      d1 <- (log(S/K) + (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T))
      d2 <- d1 - sigma*sqrt(T)
      exp(-r*T)*(S*pnorm(d1) - K*pnorm(d2)) - marketV
    } 
  } else {
    f.sig <- function(sigma)  {
      d1 <- (log(S/K) + (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T))
      d2 <- d1 - sigma*sqrt(T)
      exp(-r*T)*(K*pnorm(-d2) - S*pnorm(-d1)) - marketV
    }
  }
  ifelse(f.sig(sigma_down)*f.sig(sigma_up) < 0, uniroot(f.sig, c(sigma_down,sigma_up))$root, NA) # sigma
}

sapply(split(df, seq(nrow(df))), do.call, what="IV2")

【讨论】：