使用 R 中的 for 循环计算简单的每日收益答案

【问题标题】：Calculating simple daily returns with a for loop in R使用 R 中的 for 循环计算简单的每日收益
【发布时间】：2021-06-11 17:21:47
【问题描述】：

我正在尝试使用 for 循环计算简单的每日回报 (x_t - x_t-1 / x_t-1)，但我无法管理它。

假设我们有以下股票的收盘价。

x <- c(100, 101, 102, 100, 101, 102)

我的循环思路是：

returns <- function(x){
n <- length(x)
daily.returns <- numeric(n-1)
for(i in 1:(n-1)){ 
daily.returns[i] <- (x[i+1]-x[i])/x[i]
return(daily.returns)
}
}

结果，R 正确计算了第一个返回值，但否则我得到 0。

非常感谢任何帮助。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

Norman Matloff 和 Hadley Wichkam 在他们关于 R（R 编程的艺术和高级 R）的书中都指出，鉴于 R 是矢量化的，R 中的循环大多是可以避免的。这可以在没有循环的情况下轻松完成

x <- c(100, 101, 102, 100, 101, 102)

daily_ret <- c(NA, (x[-1] - x[-length(x)])/x[-length(x)])

[1]          NA  0.01000000  0.00990099 -0.01960784  0.01000000  0.00990099

【讨论】：

或者，我们可以tail(x,-1)/head(x,-1)-1
@ThomasIsCoding 是的，它看起来又短又优雅。谢谢，我也会记住这一点。顺便说一句，看到embed 后我仍然感到敬畏和哇 :)

【解决方案2】：

一点点 tidyverse 可能比循环更优雅：

library(tidyverse)

x <- data.frame(value=c(100, 101, 102, 100, 101, 102))

return <- x %>%
  mutate(daily_return = (x-lag(x))/lag(x))

如果你真的想要一个 for 循环：

x <- c(100, 101, 102, 100, 101, 102)
return <- numeric()

for(i in 1:length(x)) {
  return[i] <- (x[i] - x[i-1]) / x[i-1]
}

【讨论】：

【解决方案3】：

这是一个使用map_dbl 的简短解决方案，它比使用循环更简洁：

library(tidyverse)
returns <- map_dbl(2:length(x), ~ (x[.] - x[.-1])/x[.-1])

【讨论】：

【解决方案4】：

我们可以像下面这样使用embed

with(
  data.frame(embed(x,2)),
  X1/X2-1
)

给了

[1]  0.01000000  0.00990099 -0.01960784  0.01000000  0.00990099

【讨论】：

第一次看到这个embed。感谢分享:)