如何計算價格向量的回報？

我必須計算給出股票歷史價格序列的向量的回報。載體是形式：如何計算價格向量的回報？

a <- c(10.25, 11.26, 14, 13.56)

我需要計算每日的收益/損失（％） - 即什麼是從11.26到14它已經從10.25到11.26，則增益等

有一個函數來自動計算這個？

來源

2011-08-21 blakc05

使用您的樣本數據，我想你指的是以下幾點：

a <- c(10.25, 11.26, 14, 13.56) 
> diff(a)/a[-length(a)] 
[1] 0.09853659 0.24333925 -0.03142857

diff返回滯後的差異矢量和a[-length(a)]下降的最後一個元素。

來源

2011-08-21 21:10:36 Andrie

嗯，我應該得到：9.853659％（從10.25至11.26）24.33393％（從11.26至14）-3.142857％（從14至13.56） – blakc05

是的，這與我的結果相同。 – Andrie

所以我必須乘以100 – blakc05

您可能會發現功能quantmod相關工作：

> require(quantmod) 
> Delt(a) 
    Delt.1.arithmetic 
[1,]    NA 
[2,]  0.09853659 
[3,]  0.24333925 
[4,]  -0.03142857

來源

2011-08-22 03:23:47 Chase

ret<-diff(log(a))

這會給你的幾何回報 - 返回遵循對數正態分佈（下限爲-100％，因爲價格總是非負），因此ln(prices)遵循正態分佈（因此您可能會看到回報小於-1或-100％）。

對於「正常」收益範圍，[P(t+1)-P(t)]/P(t)和LN(P(t+1)/P(t))之間的差異應該可以忽略不計。我希望這有幫助。

來源

2012-07-31 14:43:44 PBS

是的，但是爲什麼在計算確切的關係時使用近似關係，在我提供的答案中？ –

此外，如果您使用的是每月，每年等返回（這將比每日退貨）這種方法中的錯誤會讓你很快陷入困境。 –

您也可以使用返回等於log對數的指數減去一的確切關係。因此，如果Prices包含你的價格，下面會給你回報：

Returns = exp(diff(log(Prices))) - 1

注意，這是一個確切關係，而不是由@PBS答案給出的近似關係。

來源

2016-09-02 20:32:52

要補充PBS的回答，生成日誌回覆的一個稍微複雜的方法是ret<-c(NA,log(a[-1])-log(a[-length(a)]))。

來源

2017-07-18 02:51:34 alxia

請首先看到[如何回答]（https://stackoverflow.com/help/how-to-answer）這個問題已經回答了，顯然，你可以在這裏添加你的答案。但是在回答之前你需要了解一些觀點。首先，不要添加之前添加了相同代碼或建議的答案。其次，如果用戶非常具體地詢問了問題以及他需要解決什麼問題，請不要添加過於複雜的答案。第三，如果您想就回答或問題提出任何建議，您可以添加評論。 –

另一種可能性是TTR包的ROC功能：

library(TTR) 
a <- c(10.25, 11.26, 14, 13.56) 
ROC(a, type = "discrete") 
## [1]   NA 0.09853659 0.24333925 -0.03142857

type = continuous（這也是默認設置）：登錄回報：

ROC(a) 
## [1]   NA 0.09397892 0.21780071 -0.03193305

來源

2018-01-14 13:08:59 vonjd

如何計算價格向量的回報？

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