Question

我坚持使用以下代码。

作为参考，它是从以下网站（http://gekkoquant.com/2013/01/21/statistical-arbitrage-trading-a-cointegrated-pair/）获取的代码，我也是通过R Studio编译代码。

library("quantmod")

startDate = as.Date("2013-01-01")
symbolLst<-c("WPL.AX","BHP.AX")

symbolData <- new.env() 
getSymbols(symbolLst, env = symbolData, src = "yahoo", from = startDate)

stockPair <- list(
   a =coredata(Cl(eval(parse(text=paste("symbolData$\"",symbolLst[1],"\"",sep="")))))
  ,b = coredata(Cl(eval(parse(text=paste("symbolData$\"",symbolLst[2],"\"",sep="")))))
  ,hedgeRatio = 0.70   ,name=title)

spread <- stockPair$a - stockPair$hedgeRatio*stockPair$b

我收到以下错误。

Error in stockPair$a - stockPair$hedgeRatio * stockPair$b : 
      non-conformable arrays

这些特定系列不匹配的原因是因为“WPL.AX”与“BHP”相比具有额外值（日期：19-05-2014-矩阵长度不同）。如何在加载数据时解决此问题？

我还测试了其他股票对，例如“ANZ”，“WBC”和source =“google”，它产生两个相同长度的数组。

> length(stockPair$a)
[1] 360
> length(stockPair$b)
[1] 359

Answer 1

在stockPair计算之前添加此类代码，将每个xts集修剪为日期的交集：

common_dates <- as.Date(Reduce(intersect, eapply(symbolData, index)))
symbolData <- eapply(symbolData, `[`, i=common_dates)

Answer 2

如果您不通过coredata将xts对象转换为矩阵，则代码可以正常工作。然后Ops.xts将确保仅减去具有相同索引的行。 fortune(106)适用。

fortunes::fortune(106)
# If the answer is parse() you should usually rethink the question.
#    -- Thomas Lumley
#       R-help (February 2005)

stockPair <- list(
   a = Cl(symbolData[[symbolLst[1]]])
  ,b = Cl(symbolData[[symbolLst[2]]])
  ,hedgeRatio = 0.70
  ,name = "title")
spread <- stockPair$a - stockPair$hedgeRatio*stockPair$b

这是另一种方法：

# merge stocks into a single xts object
stockPair <- do.call(merge, eapply(symbolData, Cl))
# ensure stockPair columns are in the same order as symbolLst, since
# eapply may loop over the environment in an order you don't expect
stockPair <- stockPair[,pmatch(symbolLst, colnames(stockPair))]
colnames(stockPair) <- c("a","b")
# add hedgeRatio and name as xts attributes
xtsAttributes(stockPair) <- list(hedgeRatio=0.7, name="title")
spread <- stockPair$a - attr(stockPair,'hedgeRatio')*stockPair$b

按公共日期过滤xts对象

2 个答案: