Question

我正在处理股票回报的时间序列。数据包括数千只股票以及1985-2010年期间每只股票的日收益。由于暂停交易而缺少回报。对于每只股票，我试图使用上一年的收益来计算每个月末（数据集中每个月的最后一个交易日）的收益变动幅度。我有一些数据：

         date name   return
   1985-01-01    A   -0.044
   1985-01-01    C    0.038
   1985-01-02    A    0.041
   1985-01-02    B   -0.005
   1985-01-02    C   -0.052
   1985-01-03    B    0.018
   1985-01-03    C   -0.034

请注意，公司B在1985-01-01没有进行交易，因此当天没有退货数据。我查找了一些有用的软件包，例如TTR，zoo，xts。但是，所有功能都需要输入每年的期间数，每个库存中的数字都不同。我的模糊想法是，首先使用xts中的split来按公司名称拆分数据，然后应用终结点函数来查找每月的最后一天。我被困在那里。由于我的数据集很大，因此我希望快速使用某些方法。谢谢！

Answer 1

假定末尾的注释中可重复显示的数据，并假定每个日期至少出现在一只股票中（但不必出现在任何特定的股票中）。 252通常使用一年，对于大多数用途来说可能足够接近。但是，考虑到问题中数据的长度，我们在此示例中使用2：

library(zoo)

z <- read.zoo(DF, split = "name")
r <- rollapplyr(z, 2, sd, na.rm = TRUE)
aggregate(r, as.yearmon, tail, 1)
##           A          B          C
## Jan 1985 NA 0.01626346 0.01272792

注意

Lines <- "
         date name   return
   1985-01-01    A   -0.044
   1985-01-01    C    0.038
   1985-01-02    A    0.041
   1985-01-02    B   -0.005
   1985-01-02    C   -0.052
   1985-01-03    B    0.018
   1985-01-03    C   -0.034"

library(zoo)
DF <- read.table(text = Lines, header = TRUE)

使用1年窗口计算每个月末的收益波动率

1 个答案:

注意