具有最小观察约束的滚动Corr /函数

Question

我正在尝试复制Frazzini＆Pedersens“针对Beta的投注”的结果。步骤之一是计算资产与市场之间的运行相关性，只有在60个月中至少有35个月在时间序列中具有适当的回报数据时，才考虑数据。只有一个软件包可以解决此问题，但仅适用于xts数据类型： https://www.rdocumentation.org/packages/roll/versions/1.1.2/topics/roll_cor

数据集：整洁的格式/小标题

我从一个简单的滚动功能开始，其中必须有12m的12m。没问题，因为tidyquant软件包为不存在的数据提供了“宽度”参数和na.rm。

我尝试过用rollify（）创建自己的滚动相关函数并在更改小波后进行过滤，但是我需要另一个滚动函数来计算窗口内的NA，只是为了删除相应的观察结果，从而使目的无效分别计算NA而不是首先不计算相关性。

stock_test <- stock %>%   
  group_by(PERMNO) %>%
  filter(n()>11) %>%
  tq_mutate(select  = RET,
            mutate_fun = rollapply,
            width = "12",
            align = "right",
            FUN  = sd,
            na.rm = FALSE,
            col_rename = "sd_roll")

由于tq_mutate_xy仅接受mutate_fun参数的xts，quantmod或TTR函数，因此我想知道是否有可能使xts格式的期望函数能够与小标题一起工作。