Question

我试图在R中创建我自己的第一个项目，但遇到了障碍。

我有一个数据框，如下图所示，每行代表一个财务选项的数据集。

type <- c("C", "C")
marketV <- c(1.1166, 1.911)
S <- c(20, 60)
K <- c(20, 56)
T <- c(0.333, 0.5)
df <- data.frame(type, marketV, S, K, T)

我创建了一个用户定义的函数来将这个数据帧作为输入，当数据帧长一行时效果很好。但是，我不确定如何让我的函数迭代遍历所有数据帧行并为所有数据帧行生成结果。

我是R的新手，所以我不确定自己是否应该选择＆＃39; for＆＃39;循环或玩lapply，或者如果这是一个简单的语法答案。我只是希望函数将df作为输入，但重复计算n行，并产生n个结果。感谢您的帮助。

我当前的功能代码为df，下面有1行作为参考：

Answer 1

这是您的计划的更正版本：

df <- data.frame(type=c("C", "C"), marketV=c(1.1166, 1.911), S=c(20, 60), K=c(20, 56), T=c(0.333, 0.5))

IV <- function(df) {
  # check if df has more then 1 row:
  if (nrow(df)>1) { message("!! nrow(df)>1 !!");  return(NA) }

  # Initializing of variables
  r <- 0
  sigma <- 0.3
  sigma_down <- 0.001
  sigma_up <- 1
  count <- 0

  type <- df$type; marketV <- df$marketV; S <- df$S; K <- df$K; T <- df$T

  d1 <- (log(S/K) + (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T))
  d2 <- (log(S/K) - (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T))

  if(type=="C") {
    V <- exp(-r*T)*(S*pnorm(d1) - K*pnorm(d2))
  } else {
    V <- exp(-r*T)*(K*pnorm(-d2) - S*pnorm(-d1)) }

  difference <- V - marketV

  # Root finding of sigma by Bisection method
  while(abs(difference)>0.001 && count<1000) {
    if(difference < 0) {
      sigma_down <- sigma
      sigma <- (sigma_up + sigma)/2 
    } else {
      sigma_up <- sigma
      sigma <- (sigma_down + sigma)/2
    }

    d1 <- (log(S/K) + (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T))
    d2 <- d1 - sigma*sqrt(T)

    if(type=="C") {
      V <- exp(-r*T)*(S*pnorm(d1) - K*pnorm(d2))
    } else {
      V <- exp(-r*T)*(K*pnorm(-d2) - S*pnorm(-d1)) }

    difference <- V - marketV
    count <- count + 1
  }
  if(count == 1000){
    return(NA)          # If sigma to satisfy Black76 price cannot be found
  } else{
    return(sigma)
  }
}

sapply(split(df, seq(nrow(df))), IV)

主要是在数据帧中逐行运行。这是由

完成的

sapply(split(df, seq(nrow(df))), IV)

在原始功能中有很多错误：最大的错误是访问S，K等等。您可能会考虑从数据框df中获取值。但实际上你正在从工作空间中获取值！我通过重新定义来纠正这个问题：

type <- df$type; marketV <- df$marketV; S <- df$S; K <- df$K; T <- df$T

我为df中的行数插入了测试，因此您将获得：

> IV(df)
!! nrow(df)>1 !!
[1] NA

以下是程序的清理版本：

df <- data.frame(type=c("C", "C"), marketV=c(1.1166, 1.911), S=c(20, 60), K=c(20, 56), T=c(0.333, 0.5))

IV2 <- function(type, marketV, S, K, T) {
  r <- 0; sigma <- 0.3
  sigma_down <- 0.001; sigma_up <- 1
  count <- 0

  if(type=="C") {
    f.sig <- function(sigma)  {
      d1 <- (log(S/K) + (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T))
      d2 <- d1 - sigma*sqrt(T)
      exp(-r*T)*(S*pnorm(d1) - K*pnorm(d2)) - marketV
    } 
  } else {
    f.sig <- function(sigma)  {
      d1 <- (log(S/K) + (sigma^2/2)*T)/(sigma*sqrt(T))
      d2 <- d1 - sigma*sqrt(T)
      exp(-r*T)*(K*pnorm(-d2) - S*pnorm(-d1)) - marketV
    }
  }
  ifelse(f.sig(sigma_down)*f.sig(sigma_up) < 0, uniroot(f.sig, c(sigma_down,sigma_up))$root, NA) # sigma
}

sapply(split(df, seq(nrow(df))), do.call, what="IV2")

用户定义的函数输入循环每一行数据帧

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