R: Wie man monatliche Rückkehr annualize

Question

Ich denke, dass ich eine wirklich grundlegende Frage erhielt, aber ich kann keine Hilfe in meinen Büchern oder in Google finden. Ich brauche die jährlichen Rücksendungen von meinen monatlichen Rücksendungen.

Ich versuchte die Aggregatfunktion, die nicht funktioniert hat. Also habe ich beschlossen, diese Formel aus dem PerformanceAnalytics-Paket zu verwenden, aber ich bekomme nur eine Nummer, nicht jedes Jahr. Wenn du einen einfachen Weg mit R basic hast, würde ich es bevorzugen.

Return.annualized(ODB_REK$V3, scale = 12, geometric = FALSE) 

Das Datum wird in einem Datenrahmen genannt ODB_REK storaged.

'data.frame': 1104 obs. of 3 variables: 
$ V1: Date, format: "1926-01-30" "1926-02-27" ... 
$ V2: num -0.0104 -0.0245 -0.1156 0.0898 0.0369 ... 
$ V3: num -0.0104 -0.0248 -0.1228 0.086 0.0363 ... 

Meine Daten:

8610 2015-01-30 -0.045457722924783298 
8710 2015-02-27 0.061754336389734224 
8810 2015-03-31 -0.008931769762681013 
8910 2015-04-30 0.065063695709261307 
9010 2015-05-29 -0.002081164120491289 
9110 2015-06-30 -0.042074862364842577 
9210 2015-07-31 -0.004127506447239640 
9310 2015-08-31 -0.082799169893954930 
9410 2015-09-30 -0.019941516940899878 
9510 2015-10-30 -0.034313015625708092 
9610 2015-11-30 0.004613342153957855 
9710 2015-12-31 -0.012995071374819037 
9810 2016-01-29 -0.097864238637579010 
9990 2016-02-29 0.058956407591106048 
1001 2016-03-31 0.144829082708177265 
1011 2016-04-29 -0.037060328465702078 
1021 2016-05-31 0.061671602952122026 
1031 2016-06-30 -0.012830965901229322 
1041 2016-07-29 0.056609040739955464 
1051 2016-08-31 -0.002292626059884113 
1061 2016-09-30 -0.000189017862750737 
1071 2016-10-31 -0.033022283173137955 
1081 2016-11-30 0.063047097017319087 
1091 2016-12-30 0.022974063559821404 

Jede Hilfe Sie bieten kann, wird sehr geschätzt.

Answer 1

Um die jährlichen Renditen für ein Jahr mit den monatlichen Daten wie in Ihrem Beispiel zu erhalten, müssen Sie die monatlichen Renditen zusammenrechnen. Sie können dies testen, indem Sie eine Array-Formel in Excel eingeben: Annual = (Produkt (1 + Monatsdaten) -1).

Dies sollte für Ihre Daten arbeiten R-Set mit:

# Load packages 
library(lubridate) 
library(dplyr) 

# Create reproducible example 
mydates <-c("2015-01-30", 
      "2015-02-27", 
      "2015-03-31", 
      "2015-04-30", 
      "2015-05-29", 
      "2015-06-30", 
      "2015-07-31", 
      "2015-08-31", 
      "2015-09-30", 
      "2015-10-30", 
      "2015-11-30", 
      "2015-12-31", 
      "2016-01-29", 
      "2016-02-29", 
      "2016-03-31", 
      "2016-04-29", 
      "2016-05-31", 
      "2016-06-30", 
      "2016-07-29", 
      "2016-08-31", 
      "2016-09-30", 
      "2016-10-31", 
      "2016-11-30", 
      "2016-12-30" 
      ) 
mydates <- as.Date(mydates) 

myreturns <- c(-0.045457722924783298, 
       0.061754336389734224, 
       -0.008931769762681013, 
       0.065063695709261307, 
       -0.002081164120491289, 
       -0.042074862364842577, 
       -0.004127506447239640, 
       -0.082799169893954930, 
       -0.019941516940899878, 
       -0.034313015625708092, 
       0.004613342153957855, 
       -0.012995071374819037, 
       -0.097864238637579010, 
       0.058956407591106048, 
       0.144829082708177265, 
       -0.037060328465702078, 
       0.061671602952122026, 
       -0.012830965901229322, 
       0.056609040739955464, 
       -0.002292626059884113, 
       -0.000189017862750737, 
       -0.033022283173137955, 
       0.063047097017319087, 
       0.022974063559821404 
       ) 

# Create data frame 
df <- data.frame(dates = mydates, monthly_returns = myreturns) 

# Group by year, then compound the monthly returns and subtract 1 to get annual return 
df %>% 
    group_by(year(dates)) %>% 
    summarize(annual_return = prod(1 + monthly_returns) - 1) 


# A tibble: 2 x 2 
    `year(dates)` annual_return 
      <dbl>   <dbl> 
1   2015 -0.1234031 
2   2016  0.

Answer 2

library(lubridate) 
library(dplyr) 

ODB_REK%>% 
mutate(year = year(date))%>% 
group_by(year)%>% 
summarise(annual_return = sum(monthly_return)) 

sollte den Job erledigen (obwohl ich wünschte, ich hätte Ihre Daten).

date (sollte eine Zeichenfolge sein, siehe hierzu link) entspricht Ihrer Datumsvariablen und metric entspricht Ihrer letzten Variablen.