如何循环遍历全局环境中的对象 - R

Question

我已经四处寻找这个问题的解决方案，但我似乎无法弄清楚。我没有太多在 R 中使用 xts 对象的经验。

我有 40 个 xts 对象（ETF 数据），我想运行对每个对象分别使用 quantmod 函数 WeeklyReturn。

我尝试使用 ls() 函数来引用它们：

lapply(ls(), weeklyReturn)

我也试过object()功能

lapply(object(), weeklyReturn)

我也曾尝试在我的调用中使用 as.xts() 强制将 ls() 对象用作 xts，但无济于事。

如何在环境中的每个 xts 对象上运行这个函数？

谢谢，

Answer 1

最好将所有 xts 对象加载到一个列表中，或者以 returns 它们在列表中开始的方式创建它们。然后你可以做results = lapply(xts.list, weeklyReturn)。

要在全局环境中使用对象，您可以测试该对象是否是 xts 对象，然后运行 weeklyReturn 如果是的话。像这样：

results = lapply(setNames(ls(), ls()), function(i) {
  x = get(i)
  if(is.xts(x)) {
    weeklyReturn(x)
  }
})

results = results[!sapply(results, is.null)]

或者您可以 select 仅以 xts 对象开头：

results = sapply(ls()[sapply(ls(), function(i) is.xts(get(i)))],
       function(i) weeklyReturn(get(i)), simplify=FALSE, USE.NAMES=TRUE)

lapply(ls(), weeklyReturn) 不起作用，因为 ls() returns 对象名称为字符串。 get 函数将字符串作为参数，returns 具有该名称的对象。

Answer 2

使用 tidyquant 包的替代解决方案。请注意，这是基于数据框的，因此我不会使用 xts 对象。我使用两个核心函数来扩展分析。首先，tq_get() 用于从 ETF 符号向量到获取价格。其次，tq_transmute()用于将weeklyReturn函数应用于调整后的价格。

library(tidyquant)

etf_vec <- c("SPY", "QEFA", "TOTL", "GLD")

# Use tq_get to get prices
etf_prices <- tq_get(etf_vec, get = "stock.prices", from = "2017-01-01", to = "2017-05-31")
etf_prices
#> # A tibble: 408 x 8
#>    symbol       date    open    high     low  close   volume adjusted
#>     <chr>     <date>   <dbl>   <dbl>   <dbl>  <dbl>    <dbl>    <dbl>
#>  1    SPY 2017-01-03 227.121 227.919 225.951 225.24 91366500 223.1760
#>  2    SPY 2017-01-04 227.707 228.847 227.696 226.58 78744400 224.5037
#>  3    SPY 2017-01-05 228.363 228.675 227.565 226.40 78379000 224.3254
#>  4    SPY 2017-01-06 228.625 229.856 227.989 227.21 71559900 225.1280
#>  5    SPY 2017-01-09 229.009 229.170 228.514 226.46 46265300 224.3848
#>  6    SPY 2017-01-10 228.575 229.554 228.100 226.46 63771900 224.3848
#>  7    SPY 2017-01-11 228.453 229.200 227.676 227.10 74650000 225.0190
#>  8    SPY 2017-01-12 228.595 228.847 227.040 226.53 72113200 224.4542
#>  9    SPY 2017-01-13 228.827 229.503 228.786 227.05 62717900 224.9694
#> 10    SPY 2017-01-17 228.403 228.877 227.888 226.25 61240800 224.1767
#> # ... with 398 more rows

# Use tq_transmute to apply weeklyReturn to multiple groups
etf_returns_w <- etf_prices %>%
    group_by(symbol) %>%
    tq_transmute(select = adjusted, mutate_fun = weeklyReturn)
etf_returns_w
#> # A tibble: 88 x 3
#> # Groups:   symbol [4]
#>    symbol       date weekly.returns
#>     <chr>     <date>          <dbl>
#>  1    SPY 2017-01-06   0.0087462358
#>  2    SPY 2017-01-13  -0.0007042173
#>  3    SPY 2017-01-20  -0.0013653367
#>  4    SPY 2017-01-27   0.0098350474
#>  5    SPY 2017-02-03   0.0016159256
#>  6    SPY 2017-02-10   0.0094619381
#>  7    SPY 2017-02-17   0.0154636969
#>  8    SPY 2017-02-24   0.0070186222
#>  9    SPY 2017-03-03   0.0070964211
#> 10    SPY 2017-03-10  -0.0030618336
#> # ... with 78 more rows

如何循环遍历全局环境中的对象 - R

How to loop through objects in the global environment - R

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