Question

我正在尝试使用zoo包在R中构建一个滚动的获利/止损检测功能。

    x <- as.data.frame(rnorm(10000, 0, 1))
    x$cumul <- cumsum(x[, 1])
    plot(x$cumul, type = 'l')
    y <- as.data.frame(x$cumul)

    level_break <- function(x, n, z){
    if (min(c(1:nrow(x))[x[, 1] > z]) <= n
        & (min(c(1:nrow(x))[x[, 1] > z]) < min(c(1:nrow(x))[x[, 1] < -z])
           | min(c(1:nrow(x))[x[, 1] < -z]) > n)){
        level <- 1

    }else if (min(c(1:nrow(x))[x[, 1] < -z]) <= n
           & (min(c(1:nrow(x))[x[, 1] < -z]) < min(c(1:nrow(x))[x[, 1] > z])
              | min(c(1:nrow(x))[x[, 1] > z]) > n)){
        level <- -1

    } else {
        level <- 0
    }
    return(level)
}

library(zoo)
yy <- rollapply(data = y$`x$cumul`, width = 1000, align = 'left', function(x) level_break(y, n = 1000, z = 1))

我确信我犯了错误。能否帮助我了解如何使其发挥作用。或者我会很高兴地知道某些软件包中有一个专用函数，它正是我正在做的事情。

在所有澄清之后：最终的止盈/止损功能：

#################### sl-tp

x <- as.data.frame(rnorm(10000, 0, 1))
x$cumul <- cumsum(x[, 1])
plot(x$cumul, type = 'l')
y <- as.data.frame(x$cumul)


level_break <- function(x, n, tp, sl) {
    if (min(c(1:length(x))[x > tp]) <= n
        & (min(c(1:length(x))[x > tp]) < min(c(1:length(x))[x < sl])
           | is.infinite(min(c(1:length(x))[x < sl])) == T)) {
        level <- 1

    }else if (min(c(1:length(x))[x < sl]) <= n
           & (min(c(1:length(x))[x < sl]) < min(c(1:length(x))[x > tp])
              | is.infinite(min(c(1:length(x))[x > tp])) == T)) {
        level <- -1

    } else {
        level <- 0
    }
    return(level)
}

library(zoo)

level <- 10
window <- 1000

start <- Sys.time()
yy <- rollapply(data = y$`x$cumul`
          , width = window
          , align = 'left'
          , function(x) level_break(x = x, n = window, tp = head(x + level, 1), sl = head(x - level, 1)))
Sys.time() - start

plot(yy, type = 'l')

Answer 1

您的业务流程逻辑很好。我写了一个简化版的rollapply来演示它。

x = sample(1:1000,100,replace = T)
stop_loss = function(vec){
  if(vec[10]< 0.75*mean(vec)) return(TRUE)
  return(FALSE)
}

rollapply(x,width = 10,FUN = stop_loss)

输出如下：

[1]  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE
[16] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE
[31]  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE  TRUE FALSE FALSE
[46]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE
[61] FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE  TRUE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE FALSE  TRUE
[76] FALSE  TRUE FALSE FALSE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE  TRUE FALSE  TRUE FALSE
[91] FALSE

输入为100的输出为100，宽度为10-完美。这使你的逻辑得到了测试。

看看你写的是什么，你的输入有一个概率。您正在将dataframe y传递给level_break函数。它必须是x。

现在，您已经编写了将x作为dataframe的函数，它以vector的形式出现。

以下是我将您的代码更改为：

x <- as.data.frame(rnorm(10000, 0, 1))
x$cumul <- cumsum(x[, 1])
plot(x$cumul, type = 'l')
y <- as.data.frame(x$cumul)

level_break <- function(x, n, z){
  if (min(c(1:length(x))[x[1] > z]) <= n
      & (min(c(1:length(x))[x[1] > z]) < min(c(1:length(x))[x[1] < -z])
         | min(c(1:length(x))[x[1] < -z]) > n)){
    level <- 1

  }else if (min(c(1:length(x))[x[1] < -z]) <= n
            & (min(c(1:length(x))[x[1] < -z]) < min(c(1:length(x))[x[1] > z])
               | min(c(1:length(x))[x[1] > z]) > n)){
    level <- -1

  } else {
    level <- 0
  }
  return(level)
}

library(zoo)
yy <- rollapply(data = y$`x$cumul`, width = 1000, align = 'left', function(x) level_break(x, n = 1000, z = 1))

你需要检查最小条件 - 它会发出警告。：）

Answer 2

杰克斯顿，感谢敏锐的目光。我确实混合了x-y和dataframe-vector。我更新了代码，它似乎与rollapply工作得很好：

x <- as.data.frame(rnorm(10000, 0, 1))
x$cumul <- cumsum(x[, 1])
plot(x$cumul, type = 'l')
y <- as.data.frame(x$cumul)


level_break <- function(x, n, z){
    if (min(c(1:length(x))[x > z]) <= n
        & (min(c(1:length(x))[x > z]) < min(c(1:length(x))[x < -z])
           | is.infinite(min(c(1:length(x))[x < -z])) == T)){
        level <- 1

    }else if (min(c(1:length(x))[x < -z]) <= n
           & (min(c(1:length(x))[x < -z]) < min(c(1:length(x))[x > z])
              | is.infinite(min(c(1:length(x))[x > z])) == T)){
        level <- -1

    } else {
        level <- 0
    }
    return(level)
}

level_break(y, n = 1000, z = 21)

library(zoo)

yy <- rollapply(data = y$`x$cumul`, width = 100, align = 'left', function(x) level_break(x, n = 100, z = 1))

plot(yy, type = 'l')

我现在将x传递给我的函数，并在该函数内部将其视为向量。它似乎工作得很好。最后一行代码 - 绘制预期结果。非常感谢你！

r滚动自定义功能

2 个答案: