Question

我正在使用quantmod函数periodReturn，它为具有可用值的列生成正确的结果。

这是函数：periodReturn(timeseries, period='weekly', type='log')

这是输入：

                    dax_data.csv nikkei_data.csv spx_data.csv
1990-01-04 01:00:00           NA           38713           NA
1990-01-05 01:00:00           NA           38275           NA
1990-01-08 01:00:00           NA           38295           NA
1990-01-09 01:00:00           NA           37951           NA
1990-01-10 01:00:00           NA           37697           NA
1990-01-11 01:00:00           NA           38170           NA

这是输出：

                    weekly.returns
1999-11-26 01:00:00             NA
1999-12-03 01:00:00    0.026679863
1999-12-10 01:00:00   -0.003482017
1999-12-17 01:00:00    0.041124348
1999-12-22 01:00:00    0.021583488
1999-12-30 01:00:00    0.069259912

我想使用所有三列（ldo）。

如何判断periodReturn只是NA没有数据的所有行，并在存在时立即启动？

以下是dput数据的重现性：

dput(head(timeseries)) 
structure(c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, 38713, 38275, 38295, 37951, 
37697, 38170, NA, NA, NA, NA, NA, NA), .Dim = c(6L, 3L), .indexCLASS = c("POSIXct", 
"POSIXt"), tclass = c("POSIXct", "POSIXt"), .indexTZ = "", tzone = "", class = c("xts", 
"zoo"), index = structure(c(631411200, 631497600, 631756800, 
631843200, 631929600, 632016000), tzone = "", tclass = c("POSIXct", 
"POSIXt")), .Dimnames = list(NULL, c("dax_data.csv", "nikkei_data.csv", 
"spx_data.csv")))

Answer 1

而不是使用timeseries作为参数使用

   timeseries[apply(!is.na(timeseries), 1, all), ]

Answer 2

periodReturn不适用于多列时间序列数据。因此，我们必须将它应用于所有列并组合输出

weekly_return = do.call(merge.xts,lapply(colnames(timeseries),function(x){ 
z = periodReturn(timeseries[,x],period = "weekly",type="log");
colnames(z) = x;
return(z) 
} ))

quantmod periodReturn函数 - 如何处理NA值？

2 个答案: