Wie kann ich anwenden()

Question

Ich habe einen Datenrahmen mit den historischen Preisen von IPC (^ MXX) und im Versuch, Zeitverzögerungen zu einem Datenrahmen in R berechnen eine Matrix mit einem zeitlichen Verzögerung als Spalten zu machen:

for(i in 1:length(IPC$Close)-1){ 
    for(l in 1:length(IPC$Close)-1){ 
    Lags[l,i] <- log(IPC$Close[l+i]-log(IPC$Close[l])) 
    } 
} 

Das funktioniert aber ... nehmen Sie sich so viel Zeit. Wie kann ich die Anwendungsfunktion einführen?

Answer 1

Ich habe Ihre Formel nicht sehr gut verstanden. Aber wenn Sie versuchen, die Matrix von verzögerten Renditen berechnen könnte dies ein besserer Weg, mit embed:

# the data 
N=10 
set.seed(123) 
IPC=data.frame(Close=runif(N,10,20)) 
IPC$ret=c(NA,diff(log(IPC$Close))) 
#IPC 

# the matrix of lagged returns  
Nlags=2 
embed(diff(log(IPC$Close)), Nlags+1) 

      [,1]  [,2]  [,3] 
[1,] 0.29001164 -0.23840447 0.32850576 
[2,] 0.03005332 0.29001164 -0.23840447 
[3,] -0.61837953 0.03005332 0.29001164 
[4,] 0.37947945 -0.61837953 0.03005332 
[5,] 0.21382720 0.37947945 -0.61837953 
[6,] -0.19867561 0.21382720 0.37947945 
[7,] -0.06306525 -0.19867561 0.21382720 

Answer 2

Asuuming, die Sie wollen alle möglichen Lags mit sapply berechnen/lapply in r

IPC=data.frame(Close=seq(100,120)) 
# both nested double sapply and outer worked identically in this case 
t1 <-sapply(1:length(IPC$Close), function(x) sapply(1:length(IPC$Close),function(y) log(IPC$Close[y])-log(IPC$Close[x]))) 
t2 <-outer(log(IPC$Close), log(IPC$Close), FUN = "-") 

# test case on simplier case 
a=seq(1,5) 
# both of the function below wll compute all the lags 
# sapply, since lapply will output listed which require more processing 
sapply(a, function(x) sapply(a, function(y) x-y)) 
outer(a, a, "-") 
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] 
# [1,] 0 1 2 3 4 
# [2,] -1 0 1 2 3 
# [3,] -2 -1 0 1 2 
# [4,] -3 -2 -1 0 1 
# [5,] -4 -3 -2 -1 0 

aber Sie sollten wirklich in Zeitreihen (Zoo, XTS) und ihre jeweiligen Funktionen wie Lag(), wenn Sie wirklich mit Aktienkursen zu tun haben. Obwohl es manchmal schwieriger ist, mit ihm zu arbeiten.

Answer 3

Normalerweise steht eine finanzielle Zeitreihe mit einer Zeitreihenklasse wie xts. In diesem Fall können wir die xts-Methode von lag wie folgt verwenden:

library(quantmod) # also loads xts, zoo and TTR 

getSymbols("GOOG") # get GOOG OHLCV data 
## [1] "GOOG" 

class(GOOG) 
## [1] "xts" "zoo" 

# take last few rows of GOOG and then display the 
# original series closes (lag 0) with 3 lags 
lag(tail(Cl(GOOG)), 0:3) 
##   GOOG.Close GOOG.Close.1 GOOG.Close.2 GOOG.Close.3 
## 2017-09-26  924.86   NA   NA   NA 
## 2017-09-27  944.49  924.86   NA   NA 
## 2017-09-28  949.50  944.49  924.86   NA 
## 2017-09-29  959.11  949.50  944.49  924.86 
## 2017-10-02  953.27  959.11  949.50  944.49 
## 2017-10-03  957.79  953.27  959.11  949.50