从长格式数据框中计算股票收益

Question

采用长格式的股票价格数据框（包含多只股票）并生成包含每只股票的汇总回报统计数据的新数据框的最佳做法是什么？我正在考虑使用 dplyr、group_by 和 summarise 的一些解决方案。我的输入数据框有列：日期、代码和价格。我希望输出有一个 Ticker 列，然后每个返回统计数据有多个列。我希望退货统计是可定制的，所以我可以有“1 个月退货”、“年初至今”，甚至是“2019 年 3 月 3 日至 2020 年 2 月 14 日之间退货”之类的信息。

这是我的输入的示例：

library(lubridate)
set.seed(100)
d_start <- as.Date("2019-01-01")
input <- data.frame(
  Date = rep(seq(d_start, today(), by = "1 day"), 3),
  Ticker = c(rep("AAPL", today() - d_start + 1), 
             rep("MSFT", today() - d_start + 1),
             rep("NFLX", today() - d_start + 1)),
  Price = c(runif(today() - d_start + 1, min = 20, max = 40),
            runif(today() - d_start + 1, min = 50, max = 90),
            runif(today() - d_start + 1, min = 150, max = 400))
)

这就是我希望输出的样子。和： r1 作为过去 1 个月的回报， r2 作为年初至今的回报，并且 r3 作为 2019 年 3 月 3 日至 2020 年 2 月 14 日的回报

Ticker         r1         r2          r3
1   AAPL  0.1788484  0.1370241  0.24244384
2   MSFT -0.1466788 -0.2850910 -0.06895183
3   NFLX -0.4755626 -0.4964146 -0.06005490

Answer 1

您正在专门寻找 tidyquant 包。更具体地说是 tq_mutate()。

示例代码如下：

Stocks <- c("AAPL","MSFT","NFLX") %>%
              tq_get() %>%
              group_by(symbol)%>%
              tq_mutate(
                                  select = 'adjusted',
                                  mutate_fun = periodReturn,
                                  period = 'monthly',
                                  col_rename = 'return')

字符串向量应包含雅虎财经符号。导入多个符号时，tq_get() 默认返回一个长 df 并具有附加参数 'from' 和 'to' 来选择感兴趣的日期。如果您已经拥有自己的信息，则 tq_mutate() 就像通常的 dplyr 函数一样工作。

任何疑问，这个包确实有很好的文档记录。