我正在运行一个脚本，该脚本从Yahoo Finance下载股票价格，然后计算其价格变化的日志，即前20天的标准差，将ith价格乘以ith标准差，然后将当前价格变化除以价格前一天或i-1的更改。
我在每个地方都有for循环，这是第一个危险信号，因为在R中有更好的方法来做事情。我很乐意在任何可能的地方使用向量化操作。
我在R中定义了一个空数据框来包含我想要的信息。我读到这是一个坏主意。我确实知道数据帧的大小，因为我知道我要为其下载价格的符号数量。但是，当我初始化数据帧时，它只是填充用0指定的行数，并在下面添加我想要的数据。通过在事实之后删除行来简单地解决此问题很容易，但是我敢肯定有一种更干净的方法。
下面的代码创建一个错误：
1: In `[<-.factor`(`*tmp*`, ri, value = "IBM") :
invalid factor level, NA generated.
如果在初始化SpikeData时将0s更改为1s，它将很好地填充，但是我需要删除空白的第一行，该行在脚本的第三行到最后一行完成。
我遇到的第二个问题是SpikeRank数据框中的列名。我希望第一列的标题为“符号”，接下来的5列为日期。但是，我似乎无法混合搭配。如果我将第一个col名称设置为“ Symbol”，则日期将转换为序列号。在使用此脚本的过程中，我将添加其他也包含字符的列，因此我希望能够混合并匹配列名称中的日期和字符。
GetVol <- function(Window = 20, end=as.Date(Sys.time()), start = end-37){
library(tseries)
library(zoo)
SpikeRank = data.frame(stringsAsFactors=FALSE, Symbol=character(0),
SDInPriceTerms1=numeric(0), SDInPriceTerms2=numeric(0),
SDInPriceTerms3=numeric(0), SDInPriceTerms4=numeric(0),
SDInPriceTerms5=numeric(0))
SymbolList <- c("AAPL", "IBM")
for (Symbol in SymbolList)
{
ts <- get.hist.quote(instrument=Symbol,
start, end,
quote="Close", provider="yahoo", origin="1970-01-01",
compression="d", retclass="zoo")
df <- data.frame(ts)
df <- data.frame(Date=as.Date(rownames(df)), Close=df$Close)
df$PriorClose <- c(NA, head(df$Close, -1))
df$Return <- log(df$Close/df$PriorClose)
for (i in 1:length(df$Close))
{
if(i < Window+1)
{
df$stddev[i] = NA
df$SDPrice[i] = NA
df$CurrentSpike[i] = NA
}
else
{
df$stddev[i] <- sd(df$Return[(i-Window+1):i], na.rm = TRUE)
df$SDPrice[i] <- df$stddev[i] * df$Close[i]
df$CurrentSpike[i] <- (df$Close[i] - df$PriorClose[i])/df$SDPrice[i-1]
}
}#end for
df <- na.omit(df)
SpikeRank <- rbind(SpikeRank, c(Symbol, df$CurrentSpike))
}#end for loop
SpikeRank <- SpikeRank[-1,]
colnames(SpikeRank) <- c(as.Date(1), df$Date)
print(SpikeRank)
）
下面假设SpikeRank的打印（假设数据帧用1s而不是0s初始化）。行中的值都是正确的。我的计算没有任何问题。
1970-01-02 2014-03-03 2014-03-04 2014-03-05 2014-03-06
2 AAPL 0.268505943103897 0.613087867831883 0.195414096323545 -0.289567687725125
3 IBM -0.600147413085885 1.43686920161242 0.592564096496001 0.426680866502713
2014-03-07
2 -0.055981998552076
3 0.0344269384370513
如果有帮助，以下是IBM的df：
Date Close PriorClose Return stddev SDPrice CurrentSpike
1 2014-01-30 177.36 NA NA NA NA NA
2 2014-01-31 176.68 177.36 -0.0038413786 NA NA NA
3 2014-02-03 172.90 176.68 -0.0216267940 NA NA NA
4 2014-02-04 172.84 172.90 -0.0003470816 NA NA NA
5 2014-02-05 174.24 172.84 0.0080673481 NA NA NA
6 2014-02-06 174.67 174.24 0.0024648203 NA NA NA
7 2014-02-07 177.25 174.67 0.0146626860 NA NA NA
8 2014-02-10 177.14 177.25 -0.0006207850 NA NA NA
9 2014-02-11 179.70 177.14 0.0143484134 NA NA NA
10 2014-02-12 180.24 179.70 0.0030005023 NA NA NA
11 2014-02-13 181.84 180.24 0.0088378834 NA NA NA
12 2014-02-14 183.69 181.84 0.0101223746 NA NA NA
13 2014-02-18 183.19 183.69 -0.0027256886 NA NA NA
14 2014-02-19 182.95 183.19 -0.0013109741 NA NA NA
15 2014-02-20 184.26 182.95 0.0071349122 NA NA NA
16 2014-02-21 182.79 184.26 -0.0080098508 NA NA NA
17 2014-02-24 183.45 182.79 0.0036041979 NA NA NA
18 2014-02-25 183.23 183.45 -0.0011999565 NA NA NA
19 2014-02-26 184.06 183.23 0.0045195971 NA NA NA
20 2014-02-27 185.27 184.06 0.0065524292 NA NA NA
21 2014-02-28 185.17 185.27 -0.0005398985 0.008188660 1.516294 NA
22 2014-03-03 184.26 185.17 -0.0049265184 0.008233949 1.517188 -0.60014741
23 2014-03-04 186.44 184.26 0.0117616678 0.006336123 1.181307 1.43686920
24 2014-03-05 187.14 186.44 0.0037475283 0.006261815 1.171836 0.59256410
25 2014-03-06 187.64 187.14 0.0026682336 0.006192074 1.161881 0.42668087
26 2014-03-07 187.68 187.64 0.0002131514 0.006236115 1.170394 0.03442694
谢谢您的帮助。
首先，您的代码无法按所示方式运行。这是因为你不刻意去界定start，end或Window。因此，我不得不从您df的IBM中推断出这些价值。（顺便说一句：这可能就是为什么没有人愿意回答的原因。对SO的期望是，如果您需要帮助，将提供一个可行的示例）。
所以这是生产您所拥有的东西的一种较短的方法。请注意，使用rollapply(...)和head(...)来避免内部循环，以及使用do.call(rbind,lapply(...))来避免外部循环和的预分配SpikeRank。您坚持使用日期作为列名会造成很多问题，因为大多数创建数据框的函数的默认行为是避免以数字开头的列名。
library(tseries) # for get.hist.quote
library(zoo) # for rollapply
start <- "2014-01-30"
end <- "2014-03-07"
Window <- 20
SymbolList <- c("AAPL","IBM")
get.SpikeRank <- function(Symbol,start, end, Window) {
ts <- get.hist.quote(instrument=Symbol,
start, end,
quote="Close", provider="yahoo", origin="1970-01-01",
compression="d", retclass="zoo")
df <- data.frame(ts)
df <- data.frame(Date=as.Date(rownames(df)), Close=df$Close)
df$PriorClose <- c(NA, head(df$Close, -1))
df$Return <- log(df$Close/df$PriorClose)
df$stdev <- c(rep(NA,Window),rollapply(df$Return[-1],width=Window,sd,na.rm=T))
df$SDPrice <- df$stdev * df$Close
df$CurrentSpike <- (df$Close - df$PriorClose)/c(NA,head(df$SDPrice,-1))
df <- na.omit(df)
row <- df$CurrentSpike
names(row) <- df$Date
return(row)
}
SpikeRank <- do.call(rbind,lapply(SymbolList,get.SpikeRank,start,end,Window))
SpikeRank <- data.frame(Symbol=SymbolList, SpikeRank)
colnames(SpikeRank)[-1] <- substring(colnames(SpikeRank)[-1],2)
print(SpikeRank)
# Symbol 2014.03.03 2014.03.04 2014.03.05 2014.03.06 2014.03.07
# 1 AAPL 0.2685059 0.6130879 0.1954141 -0.2895677 -0.05598200
# 2 IBM -0.6001474 1.4368692 0.5925641 0.4266809 0.03442694
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