Question

我正在尝试运行模拟场景，这反过来应该为我提供给定日期的最佳场景，经过几个月的测试。特定场景的输入有4个输入变量，每个变量可以处于5个状态（625个排列）。模型的流程如下：

模拟625个场景以获得每个利润
根据利润对每个方案进行排名
从2015年12月1日开始的最后2个月，通过为期1天的展开窗口重复此过程 - 为625个场景中的每一个创建时间序列

不幸的结果是5个嵌套for循环，这可能需要很长时间才能运行。我查看了foreach包，但我担心输出的组合在我的场景中是如何工作的。

我正在使用的当前代码如下工作，首先我创建每个输入的可能状态以及窗口

a<-seq(as.Date("2015-12-01", "%Y-%m-%d"),as.Date(Sys.Date()-1, "%Y-%m-%d"),by="day")
#input variables
b<-seq(1,5,1)
c<-seq(1,5,1)
d<-seq(1,5,1)
e<-seq(1,5,1)

set.seed(3142)

tot_results<-NULL

接下来，嵌套的for循环继续为我运行模拟。

for(i in 1:length(a))
{
cat(paste0("\n","Current estimation date: ", a[i]),";itteration:",i," \n")
#subset data for backtesting
dataset_calc<-dataset[which(dataset$Date<=a[i]),]
p=1
results<-data.frame(rep(NA,625))
    for(j in 1:length(b))
    {
        for(k in 1:length(c))
        {
            for(l in 1:length(d))
            {
                for(m in 1:length(e))
                {
                if(i==1)
                {
                    #create a unique ID to merge onto later
                    unique_ID<-paste0(replicate(1, paste(sample(LETTERS, 5, replace=TRUE), collapse="")),round(runif(n=1,min=1,max=1000000)))
                }
                #Run profit calculation
                post_sim_results<-profit_calc(dataset_calc, param1=e[m],param2=d[l],param3=c[k],param4=b[j])
                #Exctract the final profit amount
                profit<-round(post_sim_results[nrow(post_sim_results),],2)

                results[p,]<-data.frame(unique_ID,profit)
                p=p+1
                }
            }
        }
    }
    #extract the ranks for all scenarios
    rank<-rank(results$profit)

    #bind the ranks for the expanding window
    if(i==1)
        {
            tot_results<-data.frame(ID=results[,1],rank)
        }else{
            tot_results<-cbind(tot_results,rank)
        }
    suppressMessages(gc())
}

我最关心的是结果的绑定，因为外部循环的动作取决于内部循环的输出。

关于如何继续的任何建议将非常感激。

Answer 1

所以我认为你可以对大部分内容进行矢量化，这样可以大大缩短运行时间。

目前，您使用for - 循环（确切地说是5）来创建值的每个组合，然后通过profit_calc（未指定的函数）逐个运行值。理想情况下，您只需一次性采用所有可能的组合，并通过一次操作将其推送到profit_calc。

- 基本原理 -

a <- 1:10
b <- 1:10
d <- rep(NA,10)
for (i in seq(a)) d[i] <- a[i] * b[i]
d 

# [1]   1   4   9  16  25  36  49  64  81 100

由于*也适用于矢量，我们可以将其重写为：

a <- 1:10
b <- 1:10
d <- a*b
d

# [1]   1   4   9  16  25  36  49  64  81 100

虽然它可能只为我们节省了一行代码，但它实际上将问题从10步减少到1步。

- 申请

那么这对你的代码有何影响？好吧，鉴于我们可以对profit_calc进行矢量化，您基本上可以生成一个数据框，其中每一行都是您参数的每种可能组合。我们可以使用expand.grid：

执行此操作

foo <- expand.grid(b,c,d,e)
head(foo)

#   Var1 Var2 Var3 Var4
# 1    1    1    1    1
# 2    2    1    1    1
# 3    3    1    1    1
# 4    4    1    1    1
# 5    5    1    1    1
# 6    1    2    1    1

让我们说我们有一个公式... (a - b) / (c + d) ...然后就像：

bar <- (foo[,1] - foo[,2]) * (foo[,3] + foo[,4])
head(bar)

# [1]  0  2  4  6  8 -2

所以基本上，尝试找到一种方法来替换for - 循环与矢量化选项。如果您无法对某些内容进行矢量化，请尝试查看apply，因为在大多数情况下这也可以节省您一些时间。如果您的代码运行速度太慢，那么您最好首先看看是否可以编写更高效的脚本。另外，您可能对microbenchmark库或?system.time感兴趣。

多个嵌套for循环的并行处理

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