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しばらく前に、PCA 値を修正するために作成されたこの関数に出くわしました。この関数の問題は、xts 時系列オブジェクトと互換性がないことでした。

amend <- function(result) {
  result.m <- as.matrix(result)
  n <- dim(result.m)[1]
  delta <- apply(abs(result.m[-1,] - result.m[-n,]), 1, sum)
  delta.1 <- apply(abs(result.m[-1,] + result.m[-n,]), 1, sum)
  signs <- c(1, cumprod(rep(-1, n-1) ^ (delta.1 <= delta)))
  zoo(result * signs)
}

完全なサンプルを見つけることができますhttps://stats.stackexchange.com/questions/34396/im-getting-jumpy-loadings-in-rollapply-pca-in-r-can-i-fix-it

問題は、複数の列と行を持つ xts オブジェクトに関数を適用しても問題が解決しないことです。xts オブジェクトの行列にアルゴリズムを適用するエレガントな方法はありますか?

複数の行を持つ単一の列が与えられた私の現在の解決策は、行ごとにループすることです...これは遅くて面倒です。列ごとにそれをしなければならないことも想像してみてください。

ありがとう、

これを開始するためのコードを次に示します。

rm(list=ls())
require(RCurl)
sit = getURLContent('https://github.com/systematicinvestor/SIT/raw/master/sit.gz',         binary=TRUE, followlocation = TRUE, ssl.verifypeer = FALSE)
con = gzcon(rawConnection(sit, 'rb'))
source(con)
close(con)
load.packages('quantmod')


data <- new.env()

tickers<-spl("VTI,IEF,VNQ,TLT")
getSymbols(tickers, src = 'yahoo', from = '1980-01-01', env = data, auto.assign = T)
for(i in ls(data)) data[[i]] = adjustOHLC(data[[i]], use.Adjusted=T)

bt.prep(data, align='remove.na', dates='1990::2013')

prices<-data$prices[,-10]  #don't include cash
retmat<-na.omit(prices/mlag(prices) - 1)


rollapply(retmat, 500, function(x) summary(princomp(x))$loadings[, 1], by.column = FALSE, align = "right") -> princomproll

require(lattice)
xyplot(amend(pruncomproll))

「princomproll」をプロットすると、読み込みが不安定になります...

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