R 中的 3 天滚动日志 return

Question

我正在尝试找出一种聪明的方法来计算大量股票的 3 天滚动 return。我不习惯使用 xts 对象，我希望你们中的一些人是，因为我喜欢在我的数据上使用 PerformanceAnalytics 包。

3D rolling return formula

我有一个大型 xts 对象，其中包含 559 只股票和 10 年的每日价格。有没有什么聪明的办法既能保持xts对象的结构又能保存滚动return？最好没有for循环。

> dim(Prices)
[1] 2610  559

Answer 1

diff() 函数可能对我有帮助。

# Generates Dummy Data
set.seed(100)
dates <- seq(as.Date("2010/1/1"), length.out=20, by="day")
R <- as.xts(rbind(c(0,0,0),matrix(runif(n=57, min = -0.1, max = 0.1),nrow=19)),order.by=dates)
colnames(R) <- c("St1","St2","St3")
prices <- 100*apply(1+R,2,cumprod)

# Calculating log-returns
logR3d <- diff(log(prices), lag=3)

# Check calculations
logR3d_calc <- as.xts(matrix(NA, nrow = 17, ncol = 3 ),order.by=dates[4:20])
colnames(logR3d_calc)=c("St1","St2","St3")

for (stock in 1:ncol(prices)){
  for (day in 2:(nrow(prices)-2)){
    logR3d_calc[day-1,stock] <- sum(log(1+R[day:(day+2),stock]))
  }
}

R 中的 3 天滚动日志 return

3-day rolling log return in R

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