在R中我们可以做到:
cum.ret <- cumprod(1 + df$rets) - 1
我想对朱莉娅做同样的事情,这里有一些假数据:
# Dummy Data
df = DataFrame(a = 1:10, b = 10*rand(10), Close = 10 * rand(10))
# Calculate Returns
Close = df[:Close]
Close = convert(Array, Close)
df[:Close_Rets] = [NaN; (Close[2:end] ./ Close[1:(end-1)] - 1)]
# Calculate Cumulative Returns
df[:Cum_Ret] = cumprod(((1 .+ df[:Close_Rets])-1),2)
输出:
julia> head(df)
6×5 DataFrames.DataFrame
│ Row │ a │ b │ Close │ Close_Rets │ Cum_Ret │
├─────┼───┼─────────┼──────────┼────────────┼───────────┤
│ 1 │ 1 │ 6.15507 │ 3.6363 │ NaN │ NaN │
│ 2 │ 2 │ 7.73259 │ 0.98378 │ -0.729456 │ -0.729456 │
│ 3 │ 3 │ 3.64926 │ 7.94633 │ 7.07735 │ 7.07735 │
│ 4 │ 4 │ 5.15762 │ 0.744905 │ -0.906258 │ -0.906258 │
│ 5 │ 5 │ 9.49532 │ 8.51811 │ 10.4352 │ 10.4352 │
│ 6 │ 6 │ 6.14604 │ 5.02165 │ -0.410473 │ -0.410473 │
无论如何要做到这一点?