Question

如何将以下数据转换为zoo / xts / tseries对象，以使用函数Return.calculate和Maxdrawdown函数计算最大亏损？

朋友您好我拥有单一csv中约400股票的特定价格（例如CENTURYTEX，AAPL，RIL等）。

我想计算最大亏损。计算我正在尝试的回报

ret=by[ddr3csv[,4],ddr3csv[,2],
                   function(x)Return.calculate(x,method="simple")]

正在给予＆＃39;关闭＆＃39;不是子集表格＆＃39;错误。

一旦获得回报，发现最大缩编将很容易。我正在搜索错误，但无法弄清楚。

rownum     name     code       date    price    readings

86916 CENTURYTEX 500040 11/04/2011 364.60     2994

86917 CENTURYTEX 500040 13/04/2011 376.70     2994

86918 CENTURYTEX 500040 15/04/2011 370.90     2994

86919 CENTURYTEX 500040 18/04/2011 365.85     2994

Answer 1

首先，您需要将[更改为(（，所以

ret=by[ddr3csv[,4],ddr3csv[,2],
                   function(x)Return.calculate(x,method="simple")]

要

library(PerformanceAnalytics)
ret=by(ddr3csv[,4],ddr3csv[,2],FUN=
                   function(x)Return.calculate(x,method="simple"))

没有数据，我无法做到更好。我想你把你的价格换成长格式并使用csv的colmun 2来区分不同的股票。

修改

你需要：

按代码分割您的数据

为每个组创建一个xts对象

计算drawdows组件。

## I read the data ddr3csv <- read.table(text = 'rownum name code date price readings 86916 CENTURYTEX 500040 11/04/2011 364.60 2994 86917 CENTURYTEX 500040 13/04/2011 376.70 2994 86918 CENTURYTEX 500040 15/04/2011 370.90 2994 86919 CENTURYTEX 500040 18/04/2011 365.85 2994',head=T) ## I coerce to Date , because xts needs numeric values as index ddr3csv$date<- as.Date(dat$date,format='%d/%m/%Y') ## I keep only computational columns (avoid naming/memory problems) dat <- ddr3csv[,c('code','date','price')] library(plyr) ddply(dat,.(code), function(x){ x.xts <- xts(x$price,x$date) unlist(findDrawdowns (Return.calculate(x.xts,method="simple"))) })

这是我的结果

code return from trough to length peaktotrough recovery 1 500040 0 1 1 4 4 1 3

如何将以下数据转换为zoo / xts / tseries对象来计算最大亏损？

1 个答案: