Question

出于这个问题的目的，我想构建一个数据框或类似框架，以便能够“堆栈排名”并对从函数生成的各种指标进行排序。

我们来自Performance Analytics包：

我有2001年3个指数的近距离回报：SPX，纳斯达克（CCMP）和EuroStoxx（SX5E）。
我希望每个人获得95％的1天VaR，将它们放入一张桌子，然后将它们从高到低（或从低到高等）排序。

为了说明我的问题，我将使用table.DownsideRisk包中的Performance Analytics函数，而不只是调用VaR()。

所以，我可以单独得到这些结果：

                              SPX.cc
Semi Deviation                 0.0095
Gain Deviation                 0.0096
Loss Deviation                 0.0102
Downside Deviation (MAR=210%)  0.0142
Downside Deviation (Rf=0%)     0.0094
Downside Deviation (0%)        0.0094
Maximum Drawdown               0.5678
Historical VaR (95%)          -0.0203
Historical ES (95%)           -0.0317
Modified VaR (95%)            -0.0193
Modified ES (95%)             -0.0273

或者我可以将它们全部放在xts对象中，然后运行table.DownsideRisk：

                           SPX.cc CCMP.cc SX5E.cc
Semi Deviation                 0.0095  0.0114  0.0111
Gain Deviation                 0.0096  0.0117  0.0114
Loss Deviation                 0.0102  0.0116  0.0113
Downside Deviation (MAR=210%)  0.0142  0.0161  0.0161
Downside Deviation (Rf=0%)     0.0094  0.0113  0.0112
Downside Deviation (0%)        0.0094  0.0113  0.0112
Maximum Drawdown               0.5678  0.6103  0.6219
Historical VaR (95%)          -0.0203 -0.0260 -0.0249
Historical ES (95%)           -0.0317 -0.0370 -0.0372
Modified VaR (95%)            -0.0193 -0.0231 -0.0237
Modified ES (95%)             -0.0273 -0.0293 -0.0330

但是，假设我将个别示例作为lapply或for循环运行，作为更广泛的分析程序的一部分 - 我想要做的是提取每个{{1}来自Historical VaR (95%)函数的输出的数字作为循环/应用函数在每个元素上运行，并将这些提取的值放在table.DownsideRisk的表中，然后对其进行排序表格沿着（从低到高）

.GlobalEnv()

我知道这对于数据框/表用户来说似乎是相当基础，但是非常感谢任何帮助。

干杯。

Answer 1

我不确定你对GlobalEnv的意图是什么，但这可能会有所帮助：

swapped = data.frame(t(xts))
ordered = swapped[with(swapped, order(Historical.VaR..95..)),]
result = subset(ordered, select=Historical.VaR..95..)

存储函数返回R中的表（定量财务）

1 个答案: