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複数の証券に対して複数の時系列ローリング回帰を実行するコードを作成しました。証券の数は 10,000 を超え、証券ごとに 200 を超えるローリング ウィンドウがあるため、順次セットアップ (foreach %do% を使用) の実行時間は約 30 分です。

「doParallel」バックエンドを使用して、代わりに並列計算用に foreach %dopar% を実装したいと考えています。コード内の %do% を %dopar% に変更するだけではうまくいきません。私はこの並列計算方法に非常に慣れていないため、助けを求めています。

foreach %do% コードは次のとおりです。

sec = ncol(ret.zoo)
num.factors = 2
rows = nrow(ret.zoo) - 60 + 1
beta.temp = matrix(nc = num.factors + 1, nr = sec*rows)
gvkey.vec = matrix(nc = 1, nr = sec*rows)

d = 1
foreach(i=1:sec) %do% {
      df = merge(ret.zoo[,i], data)
      names(df) <- c("return", names(data))
      gvkey = substr(colnames(ret.zoo)[i],2,9)

      reg = function(z) {
          z.df = as.data.frame(z)
          ret = z.df[,which(names(z.df) ==  "return")]
          ret.no.na = ret[!is.na(ret)]
          if(length(ret.no.na) >= 30) {
             coef(lm(return ~ VAL + SIZE, data = as.data.frame(z), na.action = na.omit))
          }
          else {
             as.numeric(rep(NA,num.factors + 1))   ## the "+1" is for the intercept value
          }     
     }

     beta = rollapply(df, width = 60, FUN = reg, by.column = FALSE, align = "right")
     beta.temp[d:(d+rows-1),] = beta
     gvkey.vec[d:(d+rows-1),] = gvkey
     d = d+rows
}
beta.df = data.frame(secId = gvkey.vec, date = rep(index(beta), sec), beta.temp)
colnames(beta.df) <- c("gvkey", "date", "intercept", "VAL", "SIZE")

%dopar% を使用して並列計算を有効にするために、バックエンド "doParallel" を呼び出して登録しました。

どうもありがとうございました！

アップデート

これが私の最初の試みです：

library(doParallel) ## parallel backend for the foreach function
registerDoParallel()

sec = ncol(ret.zoo)
num.factors = 2
rows = nrow(ret.zoo) - 60 + 1

result <- foreach(i=1:sec) %dopar% {
    library(zoo)
    library(stats)

    df = merge(ret.zoo[,i], data)
    names(df) <- c("return", names(data))
    gvkey = substr(colnames(ret.zoo)[i],2,9)

    reg = function(z) {
        z.df = as.data.frame(z)
        ret = z.df[,which(names(z.df) ==  "return")]
        ret.no.na = ret[!is.na(ret)]
        if(length(ret.no.na) >= 30) {
            coef(lm(return ~ VAL + SIZE, data = as.data.frame(z), na.action = na.omit))
        }
        else {
            as.numeric(rep(NA,num.factors + 1))   ## the "+1" is for the intercept value
        }   
    }

    rollapply(df, width = 60, FUN = reg, by.column = FALSE, align = "right")
}
beta.df = do.call('combine', result)

これは、ループの終わりまで完全に機能します。ただし、beta.df = do.call('combine', result)次のエラーが発生しますError in do.call("combine", result) : could not find function "combine"。

結果の出力をどのように組み合わせることができますか。現在はデータフレームではなくリストです。

ありがとう、

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さまざまなクラスターからの結果をデータフレームに結合する方法を次に示します (ランタイムの観点から非常に効率的です)。

lstData <- Map(as.data.frame, result)
dfData <- rbindlist(lstData)
beta.df = as.data.frame(dfData)
于 2013-08-16T16:01:31.590 に答える