從每月觀察得到的每日幾何收益

Question

我有每月的重量觀察和每日回報，並且我試圖計算一個月內每天的幾何回報。它可能會更容易看到這個模式：

如何重現「所需的輸出」列？無論是來自R中基本功能的解決方案還是任何軟件包建議，都將受到讚賞！

• 編輯1： 謝謝。

下面是一些樣本數據和我一直在努力解決方案：

set.seed(33) 

z <- c(.35,NA,NA,NA,.2,NA,NA) 
z1 <- c(.35,.35,.35,.35,.2,.2,.2) 
z2 <- rnorm(7) 
zCbind <- data.frame(cbind(z,z1,z2)) 
colnames(zCbind) <- c("months","na.locf(months)","values") 

solution1 <- ifelse(zCbind[,1] == zCbind[,2], 
       zCbind[,1],         # if TRUE 
       zCbind[,2]*apply(zCbind[,3],2,cumprod))  # if FALSE 

我知道我的問題是在假條件。我已經嘗試解決方案是：

1. 與刺功能
2. 改變zCbind的格式替換cumprod [1,3]通過結合或將其轉換矩陣/ DF
3. 這看上去有希望的，但我不能找不到任何更多的文獻對「cumprod.column」包裝的cumprod功能：http://braverock.com/brian/R/PerformanceAnalytics/html/cum.utils.html

Answer 1

這個怎麼樣用plyr::ddply()

我重新創建你的數據使它更像原來的格式

sheet<-data.frame(date=as.Date(1:100,origin="2012-01-01"), 
        weight=rep(NA,100), 
        increment=rnorm(100,0,0.5)/100 
      ) 

#get the latest date in each month to replace the NAs 
last_days<-ddply(sheet,.(month=format(date,"%Y-%b")),summarise,last_day=max(date)) 
sheet[sheet$date %in% last_days$last_day,]$weight<-runif(nrow(last_days))/2 

#now we have a table which matches your data 

#set the NA's to 0 
sheet$weight[is.na(sheet$weight)]<-0 

# OK so here you add your seed value for the first month (0.4 in this example) 
# and shift forward into the last month 
sheet$shift<-c(0.4,sheet$weight[1:nrow(sheet)-1]) 

sheet.out<- 
ddply(sheet, 
     .(month=format(date,"%Y-%b")), 
     summarise, 
     date=date, 
     inc=increment,  
     output=cumprod(ifelse(shift==0,1+increment,max(shift)*(1+increment))) #cum product of seed val and day rets 
    ) 

# and lastly update the last days to be the original weight 
sheet.out$output<-ifelse(sheet$weight!=0,sheet$weight,sheet.out$output) 

head(sheet.out) 

#  month  date   inc output 
#1 2012-Apr 2012-04-01 0.0018504578 0.3234371 
#2 2012-Apr 2012-04-02 0.0017762242 0.3240116 
#3 2012-Apr 2012-04-03 0.0091980829 0.3269919 
#4 2012-Apr 2012-04-04 -0.0023334368 0.3262289 
#5 2012-Apr 2012-04-05 0.0042003969 0.3275992 
#6 2012-Apr 2012-04-06 0.0005409113 0.3277764