許多公司的日誌迴歸計算r

我有這樣的文件。許多公司的日誌迴歸計算r

head(Historical_Stock_Prices_R) 
    Date1  MSFT AAPL GOOGL 
1 25-01-05 21.02985 4.873362 88.56 
2 26-01-05 21.02177 4.886890 94.62 
3 27-01-05 21.10259 4.913269 94.04

想用這個公式LN（現價/以前的價格）來計算對數收益和我的預期輸出是這樣

Date1  MSFT AAPL GOOGL   
26-01-05 -0.04% 0.28% 6.62% 
27-01-05  0.38% 0.54% -0.61%

試圖從先前的堆棧溢出回答這個代碼解決，但失敗

logs=data.frame(cbind.data.frame(newdates[-1], 

diff(as.matrix(log(Historical_Stock_Prices_R[,-1])))))

來源

2017-06-02 Syed Riaz Mahmood Ali

試試這個：

df = read.table(text=" 
Date1  MSFT AAPL GOOGL 
1 25-01-05 21.02985 4.873362 88.56 
2 26-01-05 21.02177 4.886890 94.62 
3 27-01-05 21.10259 4.913269 94.04",header=T) 

cbind.data.frame(date=df$Date1[-1],apply(df[,2:4],2,function(x) log(x[-1]/x[-length(x)])*100)) 

#  date  MSFT  AAPL  GOOGL 
# 2 26-01-05 -0.03842896 0.2772061 6.6188582 
# 3 27-01-05 0.38372143 0.5383395 -0.6148647

來源

2017-06-02 08:23:17 timfaber

日回報給這個代碼cbind.data.frame（日期= Historical_Stock_Prices_R $日期1 [2後： 3]，應用（Historical_Stock_Prices_R [，2：4]，2，函數（x）log（x [-1]/x [-length（x）]）* 100））它顯示data.frame ...，check.names = FALSE）：參數意味着不同的行數：2,245 > –

我的b廣告，這是因爲我用你的例子（2行），你的矩陣可能更大。我替換了'df $ Date1 [2：nrow（df）]'這應該可以做到。（介意df = Historical_Stock_Prices_R） – timfaber

抱歉，我明白 –

如果你能更精確地表達你的意思是「失敗」，那將會很有幫助。例如，添加您的錯誤消息。查看更多here好的問題

在任何情況下，我懷疑如果你用下面的代碼替換它應該工作。

logs=data.frame(cbind.data.frame(Historical_Stock_Prices_R["Date1",-1], diff(as.matrix(log(Historical_Stock_Prices_R[,-1])))))

你的代碼失敗的原因是，有可能是您的環境中沒有對象稱爲「newdates」，所以你要引用原始數據幀。然後你可以重命名列。

來源

2017-06-02 08:29:45

它部分工作。給出此 –

的警告消息在data.frame（...，check.names = FALSE）中：從短變量中找到行名並已被丟棄 –

輸出類似於此 –

使用TTR包和ROC

> library(TTR) 
> stocks 
    Date1  MSFT  AAPL GOOGL 
1 25-01-05 21.02985 4.873362 88.56 
2 26-01-05 21.02177 4.886890 94.62 
3 27-01-05 21.10259 4.913269 94.04 


> rocMSFT <- ROC(stocks[,"MSFT"]) 
> rocMSFT 
[1]   NA -0.0003842896 0.0038372143

還看dailyReturn：計算從quantmod http://www.quantmod.com/documentation/periodReturn.html

來源

2017-06-02 08:46:42

許多公司的日誌迴歸計算r

回答

相關問題