Question

我认为我有一个非常基本的问题，但我无法在我的书籍或谷歌中找到任何帮助。我需要每月退货的年度退货。

我尝试了无效的聚合功能。所以我决定使用这个公式，它来自PerformanceAnalytics包，但我只得到一个数字，而不是每年。如果你有一个简单的方法与R基础我希望它。

Return.annualized(ODB_REK$V3, scale = 12, geometric = FALSE)

日期存储在名为ODB_REK的DataFrame中。

'data.frame':   1104 obs. of  3 variables:
 $ V1: Date, format: "1926-01-30" "1926-02-27" ...
 $ V2: num  -0.0104 -0.0245 -0.1156 0.0898 0.0369 ...
 $ V3: num  -0.0104 -0.0248 -0.1228 0.086 0.0363 ...

我的数据：

8610 2015-01-30 -0.045457722924783298
8710 2015-02-27 0.061754336389734224
8810 2015-03-31 -0.008931769762681013
8910 2015-04-30  0.065063695709261307
9010 2015-05-29 -0.002081164120491289
9110 2015-06-30 -0.042074862364842577
9210 2015-07-31 -0.004127506447239640
9310 2015-08-31 -0.082799169893954930
9410 2015-09-30 -0.019941516940899878
9510 2015-10-30 -0.034313015625708092
9610 2015-11-30  0.004613342153957855
9710 2015-12-31 -0.012995071374819037
9810 2016-01-29 -0.097864238637579010
9990 2016-02-29 0.058956407591106048
1001 2016-03-31 0.144829082708177265
1011 2016-04-29 -0.037060328465702078
1021 2016-05-31 0.061671602952122026
1031 2016-06-30 -0.012830965901229322
1041 2016-07-29 0.056609040739955464
1051 2016-08-31 -0.002292626059884113
1061 2016-09-30 -0.000189017862750737
1071 2016-10-31 -0.033022283173137955
1081 2016-11-30 0.063047097017319087
1091 2016-12-30 0.022974063559821404

非常感谢您提供的任何帮助。

Answer 1

要根据示例中的月度数据获取一年的年度回报，您需要将月度回报复合。您可以通过在Excel中输入数组公式来测试：年=（产品（1 +每月数据）-1）。

这应该适用于使用R：

的数据集

# Load packages
library(lubridate)
library(dplyr)

# Create reproducible example
mydates <-c("2015-01-30",
            "2015-02-27",
            "2015-03-31",
            "2015-04-30",
            "2015-05-29",
            "2015-06-30",
            "2015-07-31",
            "2015-08-31",
            "2015-09-30",
            "2015-10-30",
            "2015-11-30",
            "2015-12-31",
            "2016-01-29",
            "2016-02-29",
            "2016-03-31",
            "2016-04-29",
            "2016-05-31",
            "2016-06-30",
            "2016-07-29",
            "2016-08-31",
            "2016-09-30",
            "2016-10-31",
            "2016-11-30",
            "2016-12-30"
            )
mydates <- as.Date(mydates)

myreturns <- c(-0.045457722924783298,
               0.061754336389734224,
               -0.008931769762681013,
               0.065063695709261307,
               -0.002081164120491289,
               -0.042074862364842577,
               -0.004127506447239640,
               -0.082799169893954930,
               -0.019941516940899878,
               -0.034313015625708092,
               0.004613342153957855,
               -0.012995071374819037,
               -0.097864238637579010,
               0.058956407591106048,
               0.144829082708177265,
               -0.037060328465702078,
               0.061671602952122026,
               -0.012830965901229322,
               0.056609040739955464,
               -0.002292626059884113,
               -0.000189017862750737,
               -0.033022283173137955,
               0.063047097017319087,
               0.022974063559821404
               )

# Create data frame
df <- data.frame(dates = mydates, monthly_returns = myreturns)

# Group by year, then compound the monthly returns and subtract 1 to get annual return
df %>%
  group_by(year(dates)) %>%
  summarize(annual_return = prod(1 + monthly_returns) - 1)


# A tibble: 2 x 2
  `year(dates)` annual_return
          <dbl>         <dbl>
1          2015    -0.1234031
2          2016     0.2233210

Answer 2

library(lubridate)
library(dplyr)

ODB_REK%>%
mutate(year = year(date))%>%
group_by(year)%>%
summarise(annual_return = sum(monthly_return))

应该做的工作（虽然我希望我有你的数据）。

date（应为字符串，请参阅此link）与您的日期变量对应，metric与您的上一个变量对应。

R：如何将月度回报年化

2 个答案: