Question

我是R的新手，我一直试图计算一个滚动的赫斯特指数而无济于事。我已经安装了包fArma（用于Hurst）和动物园（用于rollapply）。数据位于名为“数据”的数据框中。并且是可变的＆＃39;返回＆＃39;。以下Hurst的代码很有用;

rsFit(data$returns, levels = 50, minnpts = 3, cut.off = 10^c(0.7, 2.5), + doplot = FALSE, trace = FALSE, title = NULL, description = NULL)

下面是我对窗口大小230的滚动Hurst指数的尝试，它会产生错误。

rollapply(data$returns, 230, (rsFit(data$returns, levels = 50, minnpts = 3, cut.off = 10^c(0.7, 2.5), + doplot = FALSE, trace = FALSE, title = NULL, description = NULL)))

我们非常感谢您对代码的任何帮助。我试图在230周期窗口计算Hurst指数，一次向前滚动1个周期。

数据是;

    returns 
1   -0.002002003    
2   -0.002006019    
3   0.000000000 
4   0.000000000 
5   -0.009077218    
6   -0.003044142    
7   -0.002034589    
8   0.004065046 
9   0.002026343 
10  0.001011634 
11  0.001010612 
12  0.000000000     
13  -0.001010612    
14  -0.001011634    
15  0.003031837 
16  -0.001009591    
17  0.001009591 
18  -0.002020203

Answer 1

我真的不熟悉fArma包或它的功能，但我注意到你的代码有几个主要问题。

您正试图错误地使用rollapply;特别是你的第三个论点FUN=rsFun(data$returns)。通常，如果要对foo的数据对象x应用（单参数）函数rollapply，则函数调用应为rollapply(x,some_integer,foo)。

所以在你的情况下，你会有

rollapply(data$returns,230,rsFit)

因为只使用一个参数（第一个rsFit）调用x是可以接受的，如帮助文件?rsFit中所示）。

您在width中指定的rollapply 230太大了 - 您的样本数据data$returns的长度只有18 - 窗口大小必须小于比数据的长度。一种选择是使用较小的width：我尝试了几个小值（5,10，...）和数据，但这会产生错误。就像我说的那样，我不熟悉fArma中的函数，但我怀疑rsFit一次需要超过5或10个观察值。更好的解决方案是使用更大的数据样本，如下所示。
即使进行了上述更改，您还会遇到一个问题。来自?rollapply中的值部分（即返回值）：

“与滚动结果的数据相同的类的对象功能。“

通常这是某种类型的简单对象，例如vector，matrix等......取决于您的输入。但是，rsFit会返回S4类fHURST对象，rollapply显然无法处理。这并不奇怪，因为fHURST对象具有相当复杂的结构 - 尝试运行str(rsFit(data$returns))并记下它包含的所有各种插槽。基本上，对此的简单解决方案是返回在fHURST中计算的整个rollapply对象，而不是返回所需的组件/插槽。同样，我从未使用过rsFit而且我没有时间阅读赫斯特指数的理论基础，但在下面我假设你主要关注占据@hurst的估计系数值。 fHURST个对象的插槽。

如上所述，我制作的玩具数据集远远大于18个观察值，因此我可以将width=230保留在rollapply中。

library(fArma)
library(zoo)
##
set.seed(123)
data2 <- rnorm(690)
##
data2.ra <- rollapply(data2,230,function(x){
  hSlot <- rsFit(x)@hurst
  result <- data.frame(
    H = hSlot$H,
    beta = hSlot$beta,
    Estimate.intercept = hSlot$diag[1,1],
    Estimate.X = hSlot$diag[2,1])
  result
})
##
> head(data2.ra)
          H      beta Estimate.intercept Estimate.X
1 0.6257476 0.6257476       -0.143363281  0.6257476
2 0.6627804 0.6627804       -0.193806373  0.6627804
3 0.6235309 0.6235309       -0.133828565  0.6235309
4 0.5683417 0.5683417       -0.055960572  0.5683417
5 0.5520769 0.5520769       -0.027270395  0.5520769
6 0.5334170 0.5334170       -0.003523383  0.5334170
> dim(data2.ra)
[1] 461   4
> 690 - (230-1)
[1] 461

这是一个长度为461的对象，因为在长度为rollapply的对象上使用k窗口大小为n的输出为n - (k-1)。当然，您可以更改上面function(x){...}中使用的匿名函数（rollapply）的正文以满足您的需求。

滚动赫斯特指数

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