Question

我有一个1500 obs的df。和100个变量。这些是股票，我想计算所有100股的EMA50，并将它们放入新的df中。我想将其放在一个循环中，因为在此之后我想绘制每个份额+结果。但是目前该情节并不重要。为了更好地展示整个过程，我举了一个例子：（也许有一种更简单的方法来编写此示例，但是我正处于学习的中间，仍在学习用R编写代码。）

library(tidyverse)
library(quantmod)
library(fPortfolio)
library(PerformanceAnalytics)
#
DStart <-  "2016-01-01" 
DEnd <-  "2020-12-31" 
#
#loading DAX and MDAX Index data from Yahoo Finance
TSLA <-  getSymbols("TSLA", src="yahoo", from=DStart, to=DEnd,  auto.assign=FALSE) 
AAPL <- getSymbols("AAPL", src="yahoo", from=DStart, to=DEnd,  auto.assign=FALSE)
AMZN <- getSymbols("AMZN", src="yahoo", from=DStart, to=DEnd,  auto.assign=FALSE)
#
Closing <- merge(TSLA, AAPL, AMZN)
#
write.zoo(Closing, file="Closing.csv", sep=",", dec="." )
#
df_Closing <- Closing[,-c(1,2,3,5,6,7,8,9,11,12,13,14,15,17,18)]

我现在像我实际的df一样拥有df中的所有收盘价。对于EMA的单独计算，我使用：

df_Closing$TSLA_EMA50 = EMA(df_Closing$TSLA.Close,50)

在搜索过程中，我遇到了几种解决方案，直到现在所有这些解决方案都以错误消息结尾。我最近的尝试是这样的：

df_EMA50 <- df_Closing
for (i in names(df_Closing)) {
  j <- EMA(df_Closing$i,50)
  new_df[i] <- j$EMA50
}

Answer 1

通常更容易按位置而不是按名称进行迭代。应该将输出data.frame初始化为空，以便更容易发现问题并确保预期的输出。

df_EMA50 <- df_Closing[0, ]
for (i in seq_len(ncol(df_Closing))) {
  j <- EMA(df_Closing[, i], 50)
  colnames(j) <- colnames(df_Closing[, i])
  df_EMA50 <- cbind(df_EMA50, j)
}

在R中的新df中为新值创建循环

1 个答案: