Question

我有这样的文件。

head(Historical_Stock_Prices_R)
    Date1     MSFT    AAPL   GOOGL
1 25-01-05 21.02985 4.873362 88.56
2 26-01-05 21.02177 4.886890 94.62
3 27-01-05 21.10259 4.913269 94.04

想要使用此公式ln（当前价格/先前价格）计算日志退货，我的预期输出是这样的

 Date1        MSFT   AAPL    GOOGL          
26-01-05    -0.04%  0.28%    6.62%
27-01-05     0.38%  0.54%   -0.61%

试图通过此代码从先前的堆栈溢出答案解决但是失败

logs=data.frame( cbind.data.frame(newdates[-1], 

diff(as.matrix(log(Historical_Stock_Prices_R[,-1])))))

Answer 1

试试这个：

df = read.table(text="
Date1     MSFT    AAPL   GOOGL
1 25-01-05 21.02985 4.873362 88.56
2 26-01-05 21.02177 4.886890 94.62
3 27-01-05 21.10259 4.913269 94.04",header=T)

cbind.data.frame(date=df$Date1[-1],apply(df[,2:4],2,function(x) log(x[-1]/x[-length(x)])*100))

#       date        MSFT      AAPL      GOOGL
# 2 26-01-05 -0.03842896 0.2772061  6.6188582
# 3 27-01-05  0.38372143 0.5383395 -0.6148647

Answer 2

如果您对“失败”的意思更加准确，那将会很有帮助。例如，添加错误消息。在好问题上查看更多here

在任何情况下，我怀疑如果你用以下代码替换你的代码它应该有用。

logs=data.frame( cbind.data.frame(Historical_Stock_Prices_R["Date1",-1], diff(as.matrix(log(Historical_Stock_Prices_R[,-1])))))

您的代码失败的原因是您的环境中可能没有名为“newdates”的对象，因此您必须引用原始数据帧。然后，您可以重命名该列。

Answer 3

使用TTR包和ROC

> library(TTR)
> stocks
     Date1     MSFT     AAPL GOOGL
1 25-01-05 21.02985 4.873362 88.56
2 26-01-05 21.02177 4.886890 94.62
3 27-01-05 21.10259 4.913269 94.04


> rocMSFT <- ROC(stocks[,"MSFT"])
> rocMSFT
[1]            NA -0.0003842896  0.0038372143

还要查看dailyReturn：从quantmod计算每日回报 http://www.quantmod.com/documentation/periodReturn.html

许多公司的日志返回计算r

3 个答案: