R - 用于排序变量的 ggplot
亚历克斯
亲爱的各位，抱歉，我刚刚发布了一个过于宽泛的问题，我正在通过使其具体化来重新发布。
我试图在 2017 年《金融杂志》的“波动率管理投资组合”论文中重新创建此图表（附上）。具体来说，我有一个每月时间序列对象 m_return 和一个每月时间序列对象 m_volatility（这是基于每日回报的每月已实现波动率）。
就像附图中的第一个图表一样，我喜欢显示按波动率（从低波动率到高波动率）排序的五个桶的月份平均回报。我创建了一些示例数据并使用下面的代码来说明，其中代码只是在 X 轴上给了我十个条形。我的问题是如何使用 ggplot 创建我想要的内容而不将 m_volatility 转换为五种波动状态（1 到 5）？以及如何在条形图中显示返回变量的平均值？
这是我不起作用的示例代码
library(ggplot2)
m_return <- c(0.02, 0.03, 0.04, 0.05, 0.06, 0.04, 0.05, 0.06, 0.05, 0.07)
m_volatility <- c(0.1, 0.11, 0.12, 0.13, 0.14, 0.15, 0.16, 0.17, 0.18, 0.19)
m_data <- data.frame(m_return, m_volatility)
ggplot(m_data, aes(m_volatility, m_return)) + geom_bar(stat="identity")
希望这个问题现在适合发布。非常感谢，亚历克斯
G.格洛腾迪克
您必须创建 5 个组，然后才能使用cut它。
library(ggplot2)
m <- data.frame(m_volatility, m_return,
volatility_group = cut(m_volatility, 5, lab = c("Low vol", 2, 3, 4, "High vol")))
m5 <- aggregate(m_return ~ volatility_group, m, mean)
ggplot(m5, aes(volatility_group, m_return)) +
geom_bar(stat = "identity") +
xlab("Volatility") +
ylab("Return")
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