如何根据日期对 log-return 进行回归
How to do a regression of a log-return on date
我是个R新手
请原谅我提出这个愚蠢的问题
我想按时 return 对股票日志进行回归
但我不知道如何将日期提取为 X 变量
Here is the R data
library(quantmod)
getSymbols("AMZN",src='yahoo',from="2010-01-01", to="2018-01-01")
Returns=dailyReturn(AMZN,subset=NULL,type='log',leading=TRUE)
lm(Returns,?????)
提前致谢!
Returns
会是一个xts对象,所以需要用到index()
函数。
model <- lm(Returns$daily.returns ~ index(Returns))
无论您最终构建的模型是什么,index(Returns)
都会为您提供日期向量。
我是个R新手
请原谅我提出这个愚蠢的问题
我想按时 return 对股票日志进行回归
但我不知道如何将日期提取为 X 变量
Here is the R data
library(quantmod)
getSymbols("AMZN",src='yahoo',from="2010-01-01", to="2018-01-01")
Returns=dailyReturn(AMZN,subset=NULL,type='log',leading=TRUE)
lm(Returns,?????)
提前致谢!
Returns
会是一个xts对象,所以需要用到index()
函数。
model <- lm(Returns$daily.returns ~ index(Returns))
无论您最终构建的模型是什么,index(Returns)
都会为您提供日期向量。