在两列上使用 Rollapply答案

【问题标题】：Using Rollapply on two columns在两列上使用 Rollapply
【发布时间】：2010-12-25 09:11:57
【问题描述】：

我正在尝试做类似我要求 here 的事情，但不幸的是我无法解决。

这是我的数据框（data），价格的时间序列：

Date          Price   Vol
1998-01-01     200      0.3
1998-01-02     400      0.4
1998-01-03     600     -0.2
1998-01-04     100      0.1
...
1998-01-20     100      0.1
1998-01-21     200     -0.4
1998-01-21     500      0.06
....
1998-02-01     100      0.2
1998-02-02     200      0.4
1998-02-03     500      0.3
1998-02-04     100      0.1
etc.

我想告诉R，给

取“Vol”的第 1 个值除以“Price”的第 20 个值，然后
取“Vol”的第 2 个值除以“Price”的第 21 个值。
取“Vol”的第 3 个值除以“Price”的第 22 个值，然后
等

在我的另一篇文章中，我能够使用此函数计算 20 天持有期的回报：

> data.xts <- xts(data[, -1], data[, 1])
> hold <- 20
> f <- function(x) log(tail(x, 1)) - log(head(x, 1))
> data.xts$returns.xts <- rollapply(data.xts$Price, FUN=f, 
  width=hold+1, align="left", na.pad=T)

有没有办法为上述问题做一些非常相似的事情？所以像

f1 <- function(x,y) head(x, 1) / tail(y,1)

其中 x 是“Vol”，y 是“Price”，然后应用“rollapply”？

非常感谢

更新：@G 博士：感谢您的建议。稍作改动，它就如我所愿！

data.xts <- xts(data[, -1], data[, 1])
hold <- 20
data.xts$quo <- lag(data.xts[,2], hold) / data.xts[,1]

现在我的问题是，生成的数据框如下所示：

    Date          Price   Vol     quo
1 1998-01-01     200      0.3     NA
2 1998-01-02     400      0.4     NA
3 1998-01-03     600     -0.2     NA
4 1998-01-04     100      0.1     NA
...
21 1998-01-20    180      0.2     0.003

我知道必须有 NA 作为结果，但仅限于最后 20 次观察，而不是前 20 次观察。上述公式计算了正确的值，但它们从第 21 行而不是第一行开始。你知道我怎么能改变它吗？

【问题讨论】：

对于你的后续问题，你不能用 lag(quo, -hold) 将 quo 向后移动。没有例子就未经测试，因为格洛腾迪克是迄今为止唯一的一个，所以我担心滞后的标志可能需要切换。

标签： r time-series xts zoo

【解决方案1】：

在rollapply 中使用by.column = FALSE。为了使用发布的数据，我们将第一行中的交易量除以第三行中的价格，以此类推，以便重现说明：

library(zoo)

Lines <- "Date          Price   Vol
1998-01-01     200      0.3
1998-01-02     400      0.4
1998-01-03     600     -0.2
1998-01-04     100      0.1
1998-01-20     100      0.1
1998-01-21     200     -0.4
1998-01-21     500      0.06
1998-02-01     100      0.2
1998-02-02     200      0.4
1998-02-03     500      0.3
1998-02-04     100      0.1"


# read in and use aggregate to remove all but last point in each day.
# In reality we would replace textConnection(Lines) with something 
#  like "myfile.dat"

z <- read.zoo(textConnection(Lines), header = TRUE, 
       aggregate = function(x) tail(x, 1))

# divide Volume by the Price of the point 2 rows ahead using by.column = FALSE
# Note use of align = "left" to align with the volume.
# If we used align = "right" it would align with the price.

rollapply(z, 3, function(x) x[1, "Vol"] / x[3, "Price"], by.column = FALSE,
    align = "left")

# and this is the same as rollapply with align = "left" as above
z$Vol / lag(z$Price, 2)

# this is the same as using rollapply with align = "right"
lag(z$Vol, -2) / z$Price

顺便说一下，请注意zoo 使用与R 相同的lag 符号约定，但xts 使用相反的约定，因此如果您将上述转换为xts，您将不得不消除滞后。

【讨论】：

【解决方案2】：

实际上比这更容易。只需这样做：

data.xts <- xts(data[, -1], data[, 1])
hold <- 20
returns.xts = data.xts[,2] / lag(data.xts[,1], hold)

实际上，使用 zoo 而不是 xts 也可以：

data.zoo<- zoo(data[, -1], data[, 1])
hold <- 20
returns.zoo = data.zoo[,2] / lag(data.zoo[,1], -hold)

唯一改变的是滞后的迹象（动物园惯例与 xts 不同）

【讨论】：

酷，我不得不做一个小改动，并且计算的值是正确的。由于一个新问题，我更新了我的 Q。你有什么主意吗？谢谢！

【解决方案3】：

你只需要使用

data.xts$quo <- data.xts[,2] / lag( data.xts[,1], -hold)

【讨论】：