在R中计算每月对XTS对象的滚动年回报
，可以使用rollapply函数来实现。rollapply函数是xts包中的一个函数，用于在时间序列数据上进行滚动计算。
首先，需要将XTS对象转换为月度数据。可以使用to.monthly函数将XTS对象转换为月度数据。然后，使用rollapply函数对每个月的数据进行滚动计算。
以下是一个示例代码：
library(xts)
# 创建一个示例XTS对象
data <- xts(c(100, 110, 120, 130, 140, 150, 160, 170, 180, 190, 200, 210),
order.by = as.Date(c("2021-01-01", "2021-02-01", "2021-03-01", "2021-04-01",
"2021-05-01", "2021-06-01", "2021-07-01", "2021-08-01",
"2021-09-01", "2021-10-01", "2021-11-01", "2021-12-01")))
# 将XTS对象转换为月度数据
monthly_data <- to.monthly(data)
# 定义计算滚动年回报的函数
calculate_annual_return <- function(x) {
return((last(x) - first(x)) / first(x))
}
# 使用rollapply函数计算每月的滚动年回报
rollapply_result <- rollapply(monthly_data, width = 12, FUN = calculate_annual_return, by.column = FALSE)
# 打印结果
print(rollapply_result)在上述代码中，首先创建了一个示例的XTS对象data，包含了从2021年1月到2021年12月的数据。然后，使用to.monthly函数将XTS对象转换为月度数据monthly_data。接下来，定义了一个计算滚动年回报的函数calculate_annual_return，该函数计算了给定时间段内的年回报率。最后，使用rollapply函数对每个月的数据应用滚动计算，计算滚动年回报并将结果存储在rollapply_result中。
请注意，以上代码仅为示例，实际应用中需要根据具体的数据和需求进行调整。
关于XTS对象、rollapply函数以及其他相关概念的详细信息，可以参考腾讯云的相关文档和教程：
希望以上信息对您有所帮助！
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1回答
我想计算几家公司的平均调整后收益。我有每月的数据。我想计算过去12个月的滚动平均值。之后，我需要从月度回报中减去滚动平均值。
首先，我使用quantmod和lapply来计算回报：
library(quantmod)
stocks=new.env()
startDate=as.Date("2008-07-31")
endDate=as.Date("2019-06-30")
tickers=c("ADS.DE","DAI.DE","BMW.DE")
getSymbols(tickers,src="y
浏览 1提问于2019-08-06得票数 0
假设熊猫的数据有2列(“Manager返回”和“基准返回”)和一个每月频率的DatetimeIndex。请编写一个函数来计算滚动12个月经理alpha和滚动12个月跟踪误差(都是年化的)。
到目前为止，我对滚动-12个月感到困惑：
import pandas as pd
import numpy as np
#define dummy dataframe with monthly returns
df = pd.DataFrame(1 + np.random.rand(20), columns=['returns'])
#compute 12-month rolling r
浏览 8提问于2022-11-16得票数 0
我有几个xts对象，其中大部分是日常观察。我有一个是每月一次的。我希望能够将其中的三个组合成一个xts对象，然后我可以在PerfrormanceAnalytics包(例如- charts.PerformanceSummary)中使用它。我有以下几点：
Ret <- merge.xts(dailyReturns[,3],
shortBothDaily[,3],
shortBothMonthly[,3])
上面的代码给了我一个xts对象，用'NA‘填充了每月的回报。我可以让这个填充等于零，这样我就可以绘图了，但它会产生一个分步的函数：
charts.P
浏览 2提问于2015-04-07得票数 2
1回答
有没有人知道一种快速算法，可以将年复一年的回报转换为单个周期的回报？Python代码将不胜感激！
作为参考，年复一年是指按年度计算的回报，用于按较高频率报告的统计数据(除去季节性)。因此，如果每个月报告总天然气消耗量，则2018年12月和2017年12月之间的年回报率将为百分比差额，而2018年12月和2018年11月的单一时期回报将为差额。
因此，假设您只有一系列YOY更改，是否有方法返回每月更改(在上面的示例中)
tldr:我有一个按年计算的数据系列
ret(2017年1月至2018年1月)= 1%
ret(2017年2月至2018年2月)= -1.5%
ret(2017年3月至2018年
浏览 1提问于2018-09-10得票数 1
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这是我用来读入一堆ETF的代码。我尝试使用chart.RollingPerformance返回ETF，但似乎无法输出具有正确y轴的显示？ 我用这些读入了数据： mystocks <- new.env(hash=TRUE)
getSymbols(c("QQQ", "XBI", "VYM", "VOO"), env=mystocks, from ="2016-01-04", to ="2020-10-22")
etf <- do.call(cbind,eapply(mystocks, Cl
浏览 24提问于2020-10-23得票数 0
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1回答
基本上，我是在解决投资组合的回报问题。股票回报是这样的： AMZN <- c(0.1, 0.3, 0.4, 0.2)
BBY <- c(0.2, 0.4, 0.5, 0.3)
TGT <- c(-0.1, -0.3, -0.2,-0.5)
df1 <- data.frame(AMZN, BBY, TGT)
date <- c("2000-01-01","2000-02-01", "2000-03-01", "2000-04-01")
date <- as.Date(date, "%Y
浏览 14提问于2020-07-25得票数 0
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3回答
按月滚动xts中的计算
、、、、
我熟悉zoo函数rollapply，它允许您对zoo或xts对象进行滚动计算，并且可以通过by参数指定滚动增量。我特别感兴趣的是每月应用一个函数，但在计算中使用所有过去的每日数据。例如，假设我的数据集如下所示：
dte, val
1/01/2001, 10
1/02/2001, 11
...
1/31/2001, 2
2/01/2001, 54
2/02/2001, 34
...
2/30/2001, 29
我想选择每个月的月末和apply，这是一个使用所有日常数据的函数。这似乎不适用于rollapply，因为by参数有时是30个月，其他29个月，等等。我目前的想法是：
f <- fun
浏览 1提问于2012-08-19得票数 3
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1回答
在R中，我有一个具有月回报的xts对象，我希望计算每个资产的总体时间加权回报。以下是数据的示例：
SPY EFA
2005-02-28 0.0206 0.0371
2005-03-31 -0.0184 -0.0265
2005-04-29 -0.0189 -0.0163
例如，我希望计算间谍从2005年2月28日到2005年4月29日的时间加权回报。手动计算为(1 + .0206)*(1 + -.0184) * (1 + .0189) -1* 100。我有100个资产向量。我怎样才能在R中实现这一点？谢谢。
浏览 0提问于2018-05-18得票数 2
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1回答
我能够创建一个环境中的4个证券的每日回报列表。但是我不知道如何计算(Ra-Rb)的滚动信息比率: SPY-EFA，SPY-GLD，SPY-TLO，EFA-SPY，EFA-GLD，...TLO-GLD与n= 20天使用收盘价。输出需要是XTS矩阵或数据帧，每个IR在一列中，日期索引(n是sample.size)。
对于从哪里开始有什么想法吗？
from_date= "2014-12-31"
to_date= Sys.Date()
pr.env<- new.env()
tickers<- c("SPY","EFA","GLD
浏览 0提问于2017-01-30得票数 0
1回答
我正试图找出一种聪明的方法来计算一大群股票的3天滚动回报率。我不习惯使用xts对象，我希望你们中的一些人是这样做的，因为我想在我的数据上使用PerformanceAnalytics包。
我有一个很大的xts对象，有559只股票和10年的日均价格。是否有一种明智的方法来保持xts对象的结构并保存滚动返回？最好不带反循环。
> dim(Prices)
[1] 2610 559
浏览 0提问于2017-04-11得票数 0
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2回答
我需要执行滚动VaR估计的每日股票回报。一开始我做了以下几件事：
library(PerformanceAnalytics)
data(edhec)
sample<-edhec[,1:5]
var605<-rollapply(as.zoo(sample),width=60,FUN=function(x) VaR(R=x,p=.95,method="modified",invert=T),by.column=TRUE,fill=NA)
它执行计算并返回一个动物园对象，但是给出一系列警告如下：
VaR calculation produces unreliable re
浏览 3提问于2014-08-28得票数 6
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2回答
我有一个xts的每日回报，我想把它转换成每月的回报。
我可以找到成吨的线程将每日价格转换为周期回报，但我需要转换每日回报。
在遵循了线程中的建议之后，我注意到返回不是几何的，而是算术的。
因此，我需要类似孜然(x+1)^(365/12)-1之类的东西。
然而，用它代替sum(cx)是行不通的。
下面是我的代码：
# Generate data like the type I'm working with
testdata <- cbind(rnorm(100,0.0001,0.01),rnorm(100,0.0001,0.01))
testdata &l
浏览 2提问于2020-04-09得票数 4
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出于法律原因，.I隐瞒了这些回报。我想为每个投资组合做一个xts对象，只包含日期和回报。请记住，投资组合的数目超过200，我不想手动做它。
浏览 13提问于2022-04-21得票数 -1
2回答
第一次问我的人。我最近一直在与R合作，我希望我能在一个问题上得到一些帮助。这个问题可能很容易解决，但我自己找不到答案，我的研究也没有成功。
基本上，我需要根据循环的输入创建一个对象。我有7个模拟资产回报，这些对象包含我运行的模拟结果。我希望匹配来自每个对象的列，并形成一个组合的列(即，每个列1形成一个对象)，它将用于某些计算。最后，每次迭代的结果应该存储在单个对象上，该对象必须在循环之外可用以供进一步分析。
我已经创建了以下循环，问题是只有最后一次迭代的结果被写入到最终对象中。
# Initial xts object definition
iteration_returns_combined
浏览 0提问于2017-07-20得票数 1
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我想计算10个投资组合的投资组合回报。权数是固定的，即每月重新平衡。
我的数据(提取)如下(返回数据，变量名returns_xts)
Cash CHF Cash EUR Cash USD Cash JPY Cash GBP Cash SEK Cash NOK
2004-01-30 0.0001758268 0.0069666073 0.0143854541 0.02939934 0.039127564 -0.011597439 -0.03418345
2004-02-27 0.0001575201 0.00680
浏览 1提问于2013-10-22得票数 0
1回答
我想在12个月内对面板数据进行滚动窗口回归，并将每月截取资金作为输出。我的数据有每月回报的资金(ID)。
请您帮助我完成相同的python代码。
浏览 8提问于2022-07-29得票数 0
1回答
处理xts -R中日期更改的计算
、、、、
我有一个xts格式的股票数据集，它有一年的数据，一分钟一分钟。我需要计算返回，但只计算同一天的期间。在避免今天第一次观测和昨天最后一次观察的返回的同时，什么是不计算回报的最有效的方法。
同样的道理，如果一个人想要计算- 15分钟的回报，那么如何避免计算不是在同一天的周期？
我包括一个每小时一次的玩具数据集(因为原始数据集在分钟水平)。
time_index <- seq(from = as.POSIXct("2021-01-01 07:00"), to = as.POSIXct("2021-02-28 18:00"), by = "hour"
浏览 4提问于2021-03-11得票数 0
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合并具有不同时间间隔的xts对象
、、、、
我用quantmod从yahoo下载报价，计算季度回报，并将收益和引号合并到一个xts对象中。在这个新对象中，我只想看到返回和季度返回的日期(通常是季度的最后一天)。然而，我看到的是：
以下是代码：
library(quantmod)
#Define stocks
tickers<-c("DBK.DE","DTE.DE")
stock<-tickers
StartDate<-'2011-6-25'
EndDate<-'2016-06-25'
PF <- getSymbols(ticker
浏览 4提问于2016-07-07得票数 4
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将时间序列数据强制转换为数据帧的简单方法是什么，其结果数据是原始数据的摘要？
这可能是一些示例数据，存储在xts或zoo对象中：
t, V1
"2010-12-03 12:00", 10.0
"2010-11-04 12:00", 10.0
"2010-10-05 12:00", 10.0
"2010-09-06 12:00", 10.0
...and so on, monthly data for many years.
我想把它转换成像这样的数据框架：
year, month, V1
2010
浏览 1提问于2010-12-07得票数 5
PortfolioAnalytics包中的SortinoRatio()函数的结果为负的年化回报率，但为正的索尔蒂诺比率。Sortino比率中的分子是年化return - MAR (设置为零)，分母始终为正。因此，否定超过肯定应该是否定的。那么，索蒂诺比率如何在年化回报率为负的情况下为正(因为下行偏差始终为正)？这是一个bug，还是我误解了这里的一些非常基本的东西？以下是用于演示的简化代码：
library(PortfolioAnalytics); library(xts)
R <- xts(c(1, 0, -0.99), order.by=c(as.Date("2018-01-0
浏览 5提问于2018-06-14得票数 1
我有一个名为AUM的XTS，它有5列
head(AUM)
FXI.Adjusted X2823.HK.Adjusted HSCE.Adjusted X3049.HK.Adjusted HSI.Adjusted
2010-04-08 100.0000 100.0000 100.0000 100.0000 100.0000
2010-04-09 100.9009 100.9009 100.9009 100.9009 100.9009
2010-04-
浏览 1提问于2012-10-26得票数 2
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2回答
我能够将每日H，L，C数据转换为每月H，L，C数据：
library(xts)
data(sample_matrix)
samplexts <- as.xts(sample_matrix)
to.monthly(sample xts)
但是，如何从每日的数据中轻松地获得每月平均数呢？
浏览 0提问于2019-08-13得票数 1
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2回答
在R的xts包中，有一个名为endpoints的函数，它给定一个xts对象，它将返回一个索引，用于返回给定的月份、周或任何用户指定的频率。一个人怎么能在大熊猫和蟒蛇身上做到这一点呢？
R：
endpoints(xts.object, "frequency")
Python：
from matplotlib.pylab import *
from pandas.io.data import DataReader
from datetime import datetime
symbols = ["SPY","IEF"]
data_holder = D
浏览 3提问于2013-11-06得票数 3
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1回答
基本上，我希望为xts时间序列计算一个累积回报(和一个索引值)，对于每个时间段我都有一个返回。但是，由于我正在查看定义的时间段来比较这些时间序列，所以我希望从这段时间开始到结束的累计返回和索引值，以及每行当前的累计回报。
假设我的数据如下所示(基本索引值为100)：
Return Index Cumulative Return
Date0 0 100 0
Date1 0.05 105 0.05
Date2 0.10 115.5 0.155
Date3 -0.1 103.95
浏览 1提问于2014-01-20得票数 1
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3回答
我有这个大型的xts，每月使用apply.monthly函数进行聚合。
2011-07-31 269.8
2011-08-31 251.0
2011-09-30 201.8
2011-10-31 95.8
2011-11-30 NA
2011-12-31 49.3
2012-01-31 77.1
...
我想要的是计算一至十二月份所有期间的平均月数。类似于此，但在xts表单中：
01 541.8
02 23.0
03 34.8
04 12.8
05 21.8
06 44.8
07 22.8
08 55.0
09 287.8
10 15.8
11 113
12 419.3
我希望避免使用dply
浏览 0提问于2020-06-20得票数 2
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1回答
我有表单的数据帧(return.monthly)
Date Return
2001-09-1 0.0404775
2001-10-1 -0.01771575
2001-11-1 -0.03304925
etc.
即一段时间(2年)内的月度回报。我想计算季度收益，也就是说，只需要3次观察，然后计算总和。
我试过了
return.quarterly <- xts(return.monthly[, -1], return.monthly[,1])
function <- function(x) sum(x)
time <- 3
return.quart
浏览 1提问于2011-03-14得票数 1
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2回答
我正在尝试使用x12包自动执行一些季节性调整。为此，我需要一个ts对象。但是，我不需要一个简单的ts对象，而是一个设置了开始日期和频率的对象。对于任何给定的系列，我都可以输入，但我将提供每月或每周的混合数据。我可以以xta对象的形式从quantmod中获取数据，但是似乎不知道如何从xts中提取频率。下面是一些完整运行的示例代码，但我想从xts中提取频率信息，而不是显式地设置它：
getSymbols("WILACR3URN",src="FRED", from="2000-01-01") # get data as an XTS
lax <-
浏览 1提问于2013-03-14得票数 3
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4回答
我熟悉xts的细分能力。但是，我找不到一种优雅的方法来对参数化的日期范围进行子集。就像这样：
times = c(as.POSIXct("2012-11-03 09:45:00 IST"),
as.POSIXct("2012-11-05 09:45:00 IST"))
#create an xts object:
xts.obj = xts(c(1,2),order.by = times)
#filter with these dates:
start.date = as.POSIXct("2012-11-03")
end
浏览 1提问于2012-12-31得票数 7
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1回答
我有各种财务数据，我正尝试将它们合并到一个xts对象中，以便执行多个统计分析。然而，在从原始数据移动到zoo对象再到xts对象时，我遇到了日期方面的困难。
例如，我读取了一些对冲基金的回报数据，使用lubridate包中的ymd函数更改报告日期变量，创建一个zoo对象，然后就像检查一样创建一个timeSeries对象。看起来一切正常，但是当我尝试创建xts对象时，仍然得到一个错误，如下所示：
hfIndexes$ReportDt <- ymd(hfIndexes$ReportDt)
hfIndexesZoo <- zoo(hfIndexes,order.by="Report
浏览 1提问于2015-01-24得票数 2
我相信这非常容易理解，但我是R的新手，尽管我可能会尝试，但我不能让这些论坛上的其他建议对我有效。我只是尝试通过Quantmod包下载PAYEMS时间序列。
代码：
library(quantmod)
library(lubridate)
getSymbols("PAYEMS", src=("FRED"), return.class = "xts")
输出：
charToDate(x)中的getSymbols("PAYEMS"，src=("FRED")，return.class = "xts")
浏览 0提问于2016-01-26得票数 0
问题是如何使用apply.monthly或任何其他类似的函数来对数据集进行每月操作。我拥有的数据如下所示：
> minidata[1:10,]
date Month Year TMIN
1 1948-01-01 Jan 1948 1.1
2 1948-01-02 Jan 1948 7.2
3 1948-01-03 Jan 1948 5.0
4 1948-01-04 Jan 1948 9.4
5 1948-01-05 Jan 1948 4.4
> tail(minidata)
date Mo
浏览 3提问于2015-04-16得票数 2
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每月汇总数据
、、、
我在R中确实有以下数据：
date category1 category2 category 3 category 4
1 2012-04-01 7496.00 77288.37 224099.15 700050.04
2 2012-04-02 24541.00 59103.94 138408.65 625006.84
3 2012-04-03 1249.00 15951.50 574170.30 249390.53
4
浏览 1提问于2017-08-31得票数 0
问题
如果我想计算stock_returns (xts对象)中列中的39只股票与market_return (单独的xts对象，只有一个具有市场回报的列)之间的滚动相关性，则使用rollapply：
rolling_3yearcor <- rollapply(stock_returns,width=750,FUN=cor,y=market_return)
我知道这个错误：
Error in FUN(.subset_xts(data, (i - width + 1):i, j), ...) : incompatible dimensions
即使我将market_return中的单个
浏览 1提问于2018-06-07得票数 0
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1回答
我想在R中创建一个xts对象，然后将其分解为季节性和趋势。
> require(xts)
> require(lubridate)
> chicos$date <- ymd(chicos$date)
> ctr.ts <- xts(chicos[, 7], order.by = chicos[, 8], frequency = 365)
> plot(ctr.ts, main="Meaningful title")
当我试图分解它时，我会得到一条错误信息。
> plot(decompose(ctr.ts))
Error
浏览 3提问于2015-02-26得票数 3
3回答
合并大量xts对象
、、、、
我有一个互斥日期的xts对象列表。我想把这个列表merge成一个大的xts对象。我这样做的尝试是为了“
merged_reg_1_min_prices <- do.call(cbind, reg_1_min_prices)
然而，这似乎耗尽了内存。reg_1_min_prices是6,000天的1分钟回报，在互斥的日子里，所以它不是很大。有没有人知道怎么解决这个问题？
需要说明的是：reg_1_min_prices包含互斥的日期，每天的价格为1分钟，列表中的每个条目都是一个xts对象。
浏览 0提问于2012-08-20得票数 11
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我是rpy2新手，在使用import导入R包'xts‘和'quantmod’时遇到困难
守则是：
from rpy2.robjects.packages import importr
xts = importr('xts')
quantmod = importr('quantmod')
错误是：
LibraryError: Conflict when converting R symbol in the package "xts" to a Python symbol (.subset.xts -> _subset_xts
浏览 3提问于2012-11-30得票数 3
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遇到NA时重置累积探针
、、、、
我有一个xts对象，每月的股票回报率。我想计算这些股票的滚动累积回报。一些股票在数据中包含了NAs。我要把累计回报重置为1，每次遇到安娜。以下是一些示例数据：
rets<-read.table(text=
'Date,AFX SJ Equity,DSY SJ Equity
1996-12-31,0.000000000,0.0298516427
1997-01-31,-0.046874751,0.1173840351
1997-02-28,0.088537483,0.0080555362
1997-03-31,-0.003013021,0.2516612299
1997-04-30
浏览 1提问于2020-03-19得票数 0
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我一直在努力计算我的投资组合收益和个人股票贡献。我偶然发现了，它似乎来自一个帮助编写PerformanceAnalytics的人。
在文章的末尾，他发布了一些函数的。
因此，我试图通过to.monthly.contributions()函数将我的每日回报转换为每月的总和回报，但我遇到了xts错误！
下面是我的代码：
library(PerformanceAnalytics)
library(quantmod)
stock.weights <- c(.15, .20, .25, .225, .175)
symbols <- c("GOOG", "AMZN&#
浏览 0提问于2017-09-12得票数 1
在相同大小的XTS对象和R矩阵上的for循环中进行再选择会产生非常不同的性能。在我的机器上的以下示例中，矩阵代码耗时0.42秒，而XTS代码耗时31.64秒。假设我必须做这样的循环，我是否应该先使用as.matrix预转换所有的XTS对象，或者有什么方法可以从xts对象中获得更高的性能？
library(xts)
NumRows <- 1000000
NumCols <- 30
theMatrix <- matrix(rep(1,NumRows*NumCols),nrow=NumRows)
theXTS <- xts(theMatrix,Sys.Date()+1:Nu
浏览 4提问于2016-09-10得票数 3
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我下面有一些不规则的数据，这些数据给了我正确的月度回报。现在我希望将它转换为年度几何回报，但由于某种原因，它为许多值返回NaN。
我怀疑这是因为xts对象中索引值的排序方式，但我不知道如何将它们转换为降序(在网上也找不到答案)。
怎么啦？又该如何解决呢？
下面的代码
Browse[2]> Data.xts[,1]
monthly.returns
2012-09-27 -0.02469261
2012-10-30 -0.05129329
2012-11-29 0.05129329
2012-12-30 0.11778304
2013
浏览 2提问于2016-07-18得票数 0
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为了计算多只股票的平均日回报率，我试图将我的脚本放入一个for -循环中。
但是，当我设置For-循环时，我会得到以下错误：
getSymbols中的错误(符号= stock，src = "yahoo"，from = "2005-01-01“)：必须对多个符号请求使用auto.assign=TRUE
因此，我删除了env = NULL并将其替换为auto.assign=TRUE，但是当我运行脚本时，结果得到了NaN。
如有任何建议，将不胜感激。谢谢。
install.packages('quantmod')
library(quantmod)
st
浏览 3提问于2019-09-21得票数 0
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我有一个xts对象，我想在其中聚合数据--同时保留日期。
wLn = apply(dLn, 2, to.weekly)
> head(wLn)
AAPL GSPC VIX
[1,] -0.05602066 -0.0252409007 0.01903172
[2,] -0.03609222 -0.0111470571 0.13182832
我尝试使用索引来转换日期，但没有效果。
浏览 2提问于2015-10-15得票数 1
1回答
我想计算多周期(每日、每月、每周、季度等)每天的股票回报。基本上，我有以下数据集，并且我想添加其他列，在这些列中，对于每一天，我都有每周、每月、每季等的回报。 library(tidyquant)
library(dplyr)
MSFT <- na.omit(SP500) %>% select(c('symbol', 'date', 'adjusted')) %>%
filter(symbol=='MSFT') %>%
tq_mutate(select = adjusted, mutate_fu
浏览 19提问于2019-03-16得票数 0
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我目前正试图计算"WMK“、"DIS”、"PEP“的每日收益，但我无法得到正确的代码。此外，我还需要绘制收益图。有谁能帮我吗，我会在下面附加密码。
prices= tq_get("WMK", "DIS", "PEP", from = "2000-01-01", to = "2022-06-01")
R.WMK= Return.calculate(xts(prices), method="discrete")
R.DIS= Return.calculate(xts(pri
浏览 2提问于2022-06-13得票数 0
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我正在尝试运行以下代码：
require(quantmod)
getSymbols("SPY")
data <- to.weekly(SPY)
# CentralPivot Point (P) = (High + Low + Close) / 3
center <- xts(rowSums(HLC(data))/3, order.by=index(data))
head(center)
head(Lo(data))
R1 <- (2*center) - Lo(data) # First Resistance (R1) = (2*P) - Low
head(
浏览 0提问于2012-06-15得票数 3
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我是R的新手，很难将每日的股票系列转换为xts类的月度股票系列。
我从Yahoo!Finance下载到.csv (逗号分隔)文件中的股票数据如下所示：
Date Open High Low Close Adjusted Close Volume
12/31/2012 63 63.95 63 63.95 56.11 87900
1/2/2013 64.94 65.19 64.62 65.08 57.09 77900
1/3/2013 64.94 64
浏览 0提问于2018-01-03得票数 0
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我的R版是2.15.1，我是根据Luis的“预测股票市场回报”的案例进行研究的。当我尝试从csv文件或web导入数据集时，这两个方法都失败了。
Error in as.POSIXlt.character(x, tz, ...) :
character string is not in a standard unambiguous format
我继续使用可用的.RData文件。但是，当我尝试运行T.ind函数时，会出现相同的错误
> T.ind <- function(quotes, tgt.margin = 0.025, n.days = 10) {
+ v <- a
浏览 5提问于2012-11-12得票数 2
1回答
xts参考作业
、、、
让我们拥有：
library(R6); library(data.table); library(xts)
Portfolio <- R6Class("Portfolio",
public = list(name="character",
prices = NA,
initialize = function(name, instruments) {
浏览 4提问于2014-09-26得票数 4
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这是对这个问题的扩展。
我看到as.xts.data.table是对data.table包的一个新添加。
当我用IDate设置日期(整数日期)时，在使用此错误消息进行xts转换后查看表时会出现错误：
index.xts(x1，)中的错误:不支持的“indexClass”索引类型: IDate
代码片段
library(data.table)
library(xts)
# I am setting dates as IDate here in example, but in my code
# I get a subset from elsewhere
dt <- data
浏览 3提问于2016-01-15得票数 3
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我开始接触R，并且我对时间序列的概念是全新的。有没有人可以给我指出正确的方向，根据每天的数据点来计算每月的百分比变化？我想要每个月第一个和最后一个数据点之间的变化。例如：
T系列数据：
1/1/2000 10.00
...
1/31/2000 10.10
2/1/2000 10.20
...
2/28/2000 11.00
我正在寻找表单的返回数据框：
1/31/2000 .01
2/28/2000 .0784
理想情况下，我可以从上个月的端点计算到当前月份的端点，但我假设按月分区更容易作为起点。我正在寻找包zoo和xts，但我仍然卡住了。有谁愿意接受吗？谢谢..。
浏览 3提问于2013-07-19得票数 4
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