Question

我获得了4年的资产回报时间序列，我正在尝试执行滚动窗口以估计方差 - 协方差矩阵，校准周期为6个月。

一般而言，将数据集视为一个矩阵，其中包括20天内5个资产的回报

data <- matrix(rnorm(100), 20, 5) #data represents the returns of 5 assets over 20 days

我想在5天内校准返回的协方差矩阵，因此需要考虑第1,2,3,4,5天。然后我想考虑第4,5,6,7天校准另一个协方差矩阵，8依此类推，使用滚动窗口（我已尝试使用循环）。

window.size <- 5

但是将窗口大小设置为5，代码会考虑第一个矩阵，第1,2,3,4,5天，但对于第二个矩阵，代码会考虑第2,3,4,5,6天（不是我想要的4,5,6,7,8）。这是我的问题。我不知道如何修改代码，以便从第2天到第4天进行“拆分”。我该如何处理这个问题？

window.size <- 5 #set the size of the window equal to 5 days
windows <- embed(1:nrow(data), window.size)
forApproach <- function(data, windows) {
  l <- vector(mode="list", length=nrow(windows))
  for (i in 1:nrow(data)) {
    l[[i]] <- cov(data[windows[i, ], ])
  }
}

Answer 1

通过扩展OP方法的解决方案是使用另一个变量skip。根据反馈，似乎OP想要计算cov行（5）的1:5，然后想要skip 3行来计算行cov（ 4:9）等等。

使用embed创建的大小为5的窗口，但跳过1。我们可以跳过行来查找行索引的selected_windows，然后应用cov函数。

window.size <- 5
skip  <- 3
windows <- embed(1:nrow(data), window.size)
selected_windows <- windows[(1:nrow(windows) %% 3) == 1, ]

#       [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
# [1,]    5    4    3    2    1
# [2,]    8    7    6    5    4
# [3,]   11   10    9    8    7
# [4,]   14   13   12   11   10
# [5,]   17   16   15   14   13
# [6,]   20   19   18   17   16


#One can use for-loop or apply to calculate "cov" on group of rows and get the result
apply(selected_windows, 1, function(x)list(cov(data[x,])))

协方差矩阵的滚动窗口

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