親愛なるリスト、私はRでテクニカル分析を試みています。パッケージTTR、quantmod、zooを使用しています。私は毎日の金の価格を持っています。データは次のようになります。
> library(quantmod)
> library(timeSeries)
> gold <- read.csv("gold.csv")
> g <- as.xts(gold, dateFormat = "Date")
> g.c<-Cl(g)
> head(g)
Open High Low Close
1999-01-08 292.2 293.3 291.2 292.0
1999-01-11 292.3 294.3 291.6 293.6
1999-01-12 292.2 292.5 288.0 289.3
1999-01-13 288.8 289.1 285.0 287.0
1999-01-14 287.4 287.4 285.0 287.4
1999-01-15 286.7 287.6 286.4 287.4
> first(g)
Open High Low Close
1999-01-08 292.2 293.3 291.2 292
> last(g)
Open High Low Close
2010-10-20 1332 1346.5 1330.8 1343.6
毎日のリターンによって生成されるシグナルとランダムインジケーター（この場合はドンチアンチャネル）によるシグナルを定義しました
ヒット率は次のようになります
> x<-g.c
> timeseries.eval <- function(x,signal) {
+ returns <- returns(x)
+ hit.rate <- function(x,signal) {
+ rate<- length(which(signal*returns> 0))/length(x)
+ rate
+ }
+ round(data.frame(N=length(x),HitRate=hit.rate(x,signal)),3)
+ }
> timeseries.eval(x, sig.dc)
N HitRate
1 3074 0.628
これにより、全期間の結果が得られますが、毎年および特定の期間（たとえば、100日）のヒット率を確認したいのですが、quantmodの関数を試しましapply.yearly()たが、機能しませんでした。また、私も試しました
> years <- unique(substr(g[,"Date"],1,4))
Error in dimnames(cd) <- list(as.character(index(x)), colnames(x)) :
'dimnames' applied to non-array
一方
> j<-as.data.frame(g)
> years <- unique(substr(y,1,4))
> years
[1] "1999" "2000" "2001" "2002" "2003" "2004" "2005" "2006" "2007" "2008" "2009" "2010"
スマートループのアイデアはどれも価値があります（注：パッケージTTRからインジケーターを適切に機能させるには、xtsクラスを維持する必要があります）。
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