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私は quantmod 関数 periodReturn を使用しています。使用可能な値を持つ列の正しい結果が得られます。

これは機能です：periodReturn(timeseries, period='weekly', type='log')

これは入力です：

                    dax_data.csv nikkei_data.csv spx_data.csv
1990-01-04 01:00:00           NA           38713           NA
1990-01-05 01:00:00           NA           38275           NA
1990-01-08 01:00:00           NA           38295           NA
1990-01-09 01:00:00           NA           37951           NA
1990-01-10 01:00:00           NA           37697           NA
1990-01-11 01:00:00           NA           38170           NA

これは出力です：

                    weekly.returns
1999-11-26 01:00:00             NA
1999-12-03 01:00:00    0.026679863
1999-12-10 01:00:00   -0.003482017
1999-12-17 01:00:00    0.041124348
1999-12-22 01:00:00    0.021583488
1999-12-30 01:00:00    0.069259912

3 つの列 (ldo) をすべて使用したいと考えています。

periodReturn に、データのないすべての行を単に NA にし、存在するとすぐに開始するように指示するにはどうすればよいですか?

dputこれを再現可能にするためのデータは次のとおりです。

dput(head(timeseries)) 
structure(c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, 38713, 38275, 38295, 37951, 
37697, 38170, NA, NA, NA, NA, NA, NA), .Dim = c(6L, 3L), .indexCLASS = c("POSIXct", 
"POSIXt"), tclass = c("POSIXct", "POSIXt"), .indexTZ = "", tzone = "", class = c("xts", 
"zoo"), index = structure(c(631411200, 631497600, 631756800, 
631843200, 631929600, 632016000), tzone = "", tclass = c("POSIXct", 
"POSIXt")), .Dimnames = list(NULL, c("dax_data.csv", "nikkei_data.csv", 
"spx_data.csv")))
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2 に答える 2

0

timeseries引数として使用する代わりに

   timeseries[apply(!is.na(timeseries), 1, all), ]
于 2013-03-27T13:51:17.370 に答える
0

periodReturn複数列の時系列データでは機能しません。したがって、それをすべての列に適用し、出力を結合する必要があります

weekly_return = do.call(merge.xts,lapply(colnames(timeseries),function(x){ 
z = periodReturn(timeseries[,x],period = "weekly",type="log");
colnames(z) = x;
return(z) 
} ))
于 2015-09-18T08:38:08.777 に答える