许多公司的日志回归计算r

我有这样的文件。许多公司的日志回归计算r

head(Historical_Stock_Prices_R) 
    Date1  MSFT AAPL GOOGL 
1 25-01-05 21.02985 4.873362 88.56 
2 26-01-05 21.02177 4.886890 94.62 
3 27-01-05 21.10259 4.913269 94.04

想用这个公式LN（现价/以前的价格）来计算对数收益和我的预期输出是这样

Date1  MSFT AAPL GOOGL   
26-01-05 -0.04% 0.28% 6.62% 
27-01-05  0.38% 0.54% -0.61%

试图从先前的堆栈溢出回答这个代码解决，但失败

logs=data.frame(cbind.data.frame(newdates[-1], 

diff(as.matrix(log(Historical_Stock_Prices_R[,-1])))))

来源

2017-06-02 Syed Riaz Mahmood Ali

试试这个：

df = read.table(text=" 
Date1  MSFT AAPL GOOGL 
1 25-01-05 21.02985 4.873362 88.56 
2 26-01-05 21.02177 4.886890 94.62 
3 27-01-05 21.10259 4.913269 94.04",header=T) 

cbind.data.frame(date=df$Date1[-1],apply(df[,2:4],2,function(x) log(x[-1]/x[-length(x)])*100)) 

#  date  MSFT  AAPL  GOOGL 
# 2 26-01-05 -0.03842896 0.2772061 6.6188582 
# 3 27-01-05 0.38372143 0.5383395 -0.6148647

来源

2017-06-02 08:23:17 timfaber

日回报给这个代码cbind.data.frame（日期= Historical_Stock_Prices_R $日期1 [2后： 3]，应用（Historical_Stock_Prices_R [，2：4]，2，函数（x）log（x [-1]/x [-length（x）]）* 100））它显示data.frame ...，check.names = FALSE）：参数意味着不同的行数：2,245 > –

我的b广告，这是因为我用你的例子（2行），你的矩阵可能更大。我替换了'df $ Date1 [2：nrow（df）]'这应该可以做到。（介意df = Historical_Stock_Prices_R） – timfaber

抱歉，我明白 –

如果你能更精确地表达你的意思是“失败”，那将会很有帮助。例如，添加您的错误消息。查看更多here好的问题

在任何情况下，我怀疑如果你用下面的代码替换它应该工作。

logs=data.frame(cbind.data.frame(Historical_Stock_Prices_R["Date1",-1], diff(as.matrix(log(Historical_Stock_Prices_R[,-1])))))

你的代码失败的原因是，有可能是您的环境中没有对象称为“newdates”，所以你要引用原始数据帧。然后你可以重命名列。

来源

2017-06-02 08:29:45

它部分工作。给出此 –

的警告消息在data.frame（...，check.names = FALSE）中：从短变量中找到行名并已被丢弃 –

输出类似于此 –

使用TTR包和ROC

> library(TTR) 
> stocks 
    Date1  MSFT  AAPL GOOGL 
1 25-01-05 21.02985 4.873362 88.56 
2 26-01-05 21.02177 4.886890 94.62 
3 27-01-05 21.10259 4.913269 94.04 


> rocMSFT <- ROC(stocks[,"MSFT"]) 
> rocMSFT 
[1]   NA -0.0003842896 0.0038372143

还看dailyReturn：计算从quantmod http://www.quantmod.com/documentation/periodReturn.html

来源

2017-06-02 08:46:42

许多公司的日志回归计算r

回答

相关问题