为xts应用函数
我的数据当前是每行每日股价的xt或zoo对象，每一列是不同的公司。
library(quantmod) getSymbols("AAPL;MSFT;YHOO") closePrices <- merge(Cl(AAPL),Cl(MSFT),Cl(YHOO)) 我还是R新手，需要一些帮助来重现这个Excelfunction 。 我的第一个想法是将函数分解为分子和分母，然后计算索引：
dailyDiff <- abs(diff(closePrices,1)) numerJ <- diff(closePrices,10) denomJ <- as.xts(rollapply(dailyDiff,11, sum)) idx <- abs(numerJ/denomJ)
这很棒，因为每个部分的值都是准确的，但是denomJ的date不一致。 例如，numerJ的尾部到2012年6月21日，而denomJ的尾部到2012年6月14日。
我正在寻找的输出是：
- 6/21/2012 = .11
- 6/20/2012 = .27
- 2012年6月19日= .46
- 6/18/2012 = .39
- 2012年6月15日= .22
如果没有确切的数据，很难确切地说出你的问题是什么，但是问题似乎rollapply 。 rollapply将只应用整个时间间隔的函数，除非参数partial设置为TRUE 。 考虑下面的例子
require(zoo) #make up some data mat <- matrix(1:100,ncol=2) colnames(mat) <- c("x1","x2") dates <- seq.Date(from=as.Date("2010-01-01"),length.out=50,by="1 day") zoo.obj <- zoo(mat,dates) #apply the funcitons numerJ <- diff(zoo.obj,10) #dates okay denomJ <- rollapply(zoo.obj,11, sum,partial=TRUE) #right dates denomJ2 <- rollapply(zoo.obj,11,sum) #wrong dates index <- abs(numerJ/denomJ) #right dates
您可以使用diff和runSum或rollapplyr
#Get the data library(quantmod) getSymbols("AAPL")
我认为这是你正在做的事情（注意diff.xts参数使用lag参数， diff.xts使用n参数）
out <- diff(Cl(AAPL), lag=10) / runSum(abs(diff(Cl(AAPL))), n=11) tail(out['/2012-06-21']) # AAPL.Close #2012-06-14 -0.1047297 #2012-06-15 0.2176938 #2012-06-18 0.3888185 #2012-06-19 0.4585821 #2012-06-20 0.2653782 #2012-06-21 0.1117371
编辑
仔细检查你的问题，我不明白为什么rollapplyr不是你正在寻找的答案。 如果我把你的代码，完全一样，除了我rollapply更改rollapplyr ，它看起来像它正是你正在寻找的输出。
dailyDiff <- abs(diff(closePrices,1)) numerJ <- diff(closePrices,10) denomJ <- as.xts(rollapplyr(dailyDiff,11, sum)) idx <- abs(numerJ/denomJ) # AAPL.Close MSFT.Close YHOO.Close #2012-06-14 0.1047297 0.03826531 0.06936416 #2012-06-15 0.2176938 0.35280899 0.25581395 #2012-06-18 0.3888185 0.33161954 0.31372549 #2012-06-19 0.4585821 0.47096774 0.34375000 #2012-06-20 0.2653782 0.32644628 0.23750000 #2012-06-21 0.1117371 0.18997912 0.10256410
另外，请注意，如果使用rollapplyr （与使用align="right" rollapply相同），则numerJ和denomJ都将在同一date结束。
end(numerJ); end(denomJ) #[1] "2012-07-20" #[1] "2012-07-20"
雅虎Bug
也许你看到的问题是有时候的雅虎错误 – 例如，现在 – 雅虎重复了最后一个（按时间顺序排列）的数据行。 如果是这样，请在尝试使用数据进行计算之前尝试删除重复的行。
tidx <- tail(index(closePrices), 2) if(tidx[1] == tidx[2]) { closePrices <- closePrices[-NROW(closePrices), ] }