Question

我有一个数据表，其中几个（但不是全部）列是因子：

df = read.table(text = "
      date        stock   ret     DivYield PB  ROE
    1 2017-06-30  AAPL    0.05    0.050    12 0.10
    2 2017-06-30  GOOG    0.25    0.055    11 0.12
    3 2017-06-30  MSFT    -0.3    0.020    16 0.12
    4 2017-07-31  AAPL    -.02    0.055    11 0.10
    5 2017-07-31  GOOG    0.25    0.050    12 0.10
    6 2017-07-31  MSFT    0.01    0.025    14 0.12                
", header = TRUE)

我想将最后三列（我的“因子”列）乘以权重并将它们相加以计算 z-score ：

factor.weights = c(0.3, 0.45, 0.25)
names(factor.weights) = c("DivYield", "PB", "ROE")

结果应如下所示：

        date stock   ret   z.score
1 2017-06-30  AAPL   0.05  5.4400
2 2017-06-30  GOOG   0.25  4.9965
3 2017-06-30  MSFT  -0.30  7.2360
4 2017-07-31  AAPL  -0.02  4.9915
5 2017-07-31  GOOG   0.25  5.4400
6 2017-07-31  MSFT   0.01  6.3375

我通过

获得了上述内容

df.answer = data.frame(date = df$date, stock = df$stock, ret = df$ret, 
                   z.score = df$DivYield * factor.weights["DivYield"] + 
                             df$PB * factor.weights["PB"] + 
                             df$ROE * factor.weights["ROE"])

但我需要更聪明的东西，因为我的真实数据有几十列，我以编程方式确定factor.weights。

关于如何在选定的几列上进行这种矩阵乘法的任何想法？

Answer 1

以下是使用base R

的解决方案

> factor.weights = c(0.3, 0.45, 0.25)
> names(factor.weights) = c("DivYield", "PB", "ROE")
> 
> # With base R
> df$answer <-  as.matrix(df[names(factor.weights)]) %*% factor.weights
> df[, setdiff(colnames(df), setdiff(names(factor.weights), "ret"))]
        date stock   ret answer
1 2017-06-30  AAPL  0.05 5.4400
2 2017-06-30  GOOG  0.25 4.9965
3 2017-06-30  MSFT -0.30 7.2360
4 2017-07-31  AAPL -0.02 4.9915
5 2017-07-31  GOOG  0.25 5.4400
6 2017-07-31  MSFT  0.01 6.3375

Answer 2

你需要转置你的df然后乘以factor.weights，然后再转置结果。如下：

df$z.score <- rowSums(t(t(df[,4:6]) * factor.weights))

如何使用数据框列的子集来制作矩阵点积

2 个答案: