我正在研究有关图操作的研究论文，并且具有以下数据：
returns 1+returns cum_return price period_ret(step=25)
1 7.804919e-03 1.0078049 0.007804919 100.78355 NA
2 3.560800e-03 1.0035608 0.011393511 101.14306 NA
3 -1.490719e-03 0.9985093 0.009885807 100.99239 NA
. -2.943304e-03 0.9970567 0.006913406 100.69558 NA
. 1.153007e-03 1.0011530 0.008074385 100.81175 NA
. -2.823012e-03 0.9971770 0.005228578 100.52756 NA
25 -7.110762e-03 0.9928892 -0.001919363 99.81526 -0.02364
. -1.807268e-02 0.9819273 -0.019957356 98.02754 NA
. -3.300315e-03 0.9966997 -0.023191805 97.70455 NA
250 5.846750e-03 1.0058467 -0.017480652 98.27748 0.12125
这些是250天的每日库存收益，累积收益，价格和25天的周期收益（0-25天，25-50天，...; 200-250天之间的收益）。
我想做的是以下事情：
我想重新排列退货，但是期间退货应该相同，尽管它们的顺序可以更改。所以有10个！子集的可能组合。
到目前为止，我做的是：我使用sample，repeat和identical函数编写了一个代码，这是一个简化的版本：
repeat{
temp <- tibble(
returns = sample(x$returns, 250, replace=TRUE) )
if(identical(sort(round(c(x$period_ret[(!is.na(x$period_ret))]),2)),sort(round(c(temp$period_ret[(!is.na(temp$period_ret))]),2)))) break
}
这花了我很多时间，但不幸的是，它没有任何实际用途。直到后来我才开始考虑数学，现在有250个！可能的样本，所以我会花几天时间等待任何结果。
我需要什么？
我想创建具有不同返回顺序的图形。因此，所有图形都具有相同的摘要统计量，但外观不同。重要的是，它们必须具有相同的period_returns（无论顺序如何）才能满足实用程序公式。