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NAを所定の位置に維持するラグの変形はどこかにありますか？データが欠落している可能性のある価格データのリターンを計算したいと思います。

列1は価格データです列2は価格の遅れです列3はp-lag（p）を示します-99から104へのリターンは事実上失われるため、計算されたリターンのパス長は真とは異なります。列4は、NA位置が保持されたラグを示しています列5は、新しい違いを示しています-2009-11-07の5のリターンが利用可能になりました

乾杯、デイブ

x <- xts(c(100, 101, 97, 95, 99, NA, 104, 103, 103, 100), as.Date("2009-11-01") + 0:9)

# fake the lag I want, with NA kept in position
x.pos.lag <- lag.xts(x.pos)
x.pos.lag <- lag.xts(x.pos)
x.pos.lag['2009-11-07']=99
x.pos.lag['2009-11-06']=NA

cbind(x, lag.xts(x), x - lag.xts(x), x.pos.lag, x-x.pos.lag)
           ..1 ..2 ..3 ..4 ..5
2009-11-01 100  NA  NA  NA  NA
2009-11-02 101 100   1 100   1
2009-11-03  97 101  -4 101  -4
2009-11-04  95  97  -2  97  -2
2009-11-05  99  95   4  95   4
2009-11-06  NA  99  NA  NA  NA
2009-11-07 104  NA  NA  99   5
2009-11-08 103 104  -1 104  -1
2009-11-09 103 103   0 103   0
2009-11-10 100 103  -3 103  -3
4

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1

R でネイティブにこれを行う関数はありませんが、元の NA 位置のインデックスを作成し、ラグの後に値を交換することができます。

x <- xts(c(100, 101, 97, 95, 99, NA, 104, 103, 103, 100), as.Date("2009-11-01") + 0:9)
lag.xts.na <- function(x, ...) {
    na.idx <- which(is.na(x))
    x2 <- lag.xts(x, ...)
    x2[na.idx+1,] <- x2[na.idx,]
    x2[na.idx,] <- NA
    return(x2)
}

lag.xts.na(x)
           [,1]
2009-11-01   NA
2009-11-02  100
2009-11-03  101
2009-11-04   97
2009-11-05   95
2009-11-06   NA
2009-11-07   99
2009-11-08  104
2009-11-09  103
2009-11-10  103

ちなみに、週末/休日またはそれに沿った何かに対処しようとしているだけですか? もしそうなら、シリーズからそれらのポジションを削除することを検討してください。これにより、物事が劇的に簡素化されます。あるいは、Rmetrics の timeSeries パッケージには、営業日を処理するための多くの関数があります。

于 2009-10-31T23:51:44.247 に答える