Применение функции к подмножеству xts Quantmod - PullRequest
Новая
       64

Применение функции к подмножеству xts Quantmod

1 голос
/ 17 июня 2020

Я пытаюсь получить стандартное отклонение цены акции по годам, но каждый год получаю одно и то же значение.

Я пробовал использовать dplyr (group_by, summarize), а также функция, но не повезло ни с одним из них, оба возвращают одно и то же значение 67.0.

Вероятно, он передает весь фрейм данных без его подмножества, как эту проблему можно исправить? 

library(quantmod)
library(tidyr)
library(dplyr)

#initial parameters
initialDate = as.Date('2010-01-01')
finalDate = Sys.Date()

ybeg = format(initialDate,"%Y")
yend = format(finalDate,"%Y")

ticker = "AAPL"

#getting stock prices
stock = getSymbols.yahoo(ticker, from=initialDate, auto.assign = FALSE)
stock = stock[,4] #working only with closing prices

С dplyr: 

#Attempt 1 with dplyr - not working, all values by year return the same

stock = stock %>% zoo::fortify.zoo()
stock$Date = stock$Index
separate(stock, Date, c("year","month","day"), sep="-") %>% 
   group_by(year) %>%
   summarise(stdev= sd(stock[,2]))

# A tibble: 11 x 2
#   year  stdev
#   <chr> <dbl>
# 1 2010   67.0
# 2 2011   67.0
#....
#10 2019   67.0
#11 2020   67.0

И с функцией: 

#Attempt 2 with function - not working - returns only one value instead of multiple

#getting stock prices
stock = getSymbols.yahoo(ticker, from=initialDate, auto.assign = FALSE)
stock = stock[,4] #working only with closing prices

#subsetting
years = as.character(seq(ybeg,yend,by=1))
years

calculate_stdev = function(series,years) {
  series[years] #subsetting by years, to be equivalent as stock["2010"], stock["2011"] e.g.
  sd(series[years][,1]) #calculate stdev on closing prices of the current subset
}

yearly.stdev = calculate_stdev(stock,years)

> yearly.stdev
[1] 67.04185

Ответы [ 3 ]

1 голос
/ 17 июня 2020

Не передавайте снова имя фрейма данных в функции summarise. Вместо этого используйте имя переменной. 

separate(stock, Date, c("year","month","day"), sep="-") %>% 
  group_by(year) %>% 
  summarise(stdev = sd(AAPL.Close)) # <-- here
# A tibble: 11 x 2
#   year  stdev
#   <chr> <dbl>
# 1 2010   5.37
# 2 2011   3.70
# 3 2012   9.57
# 4 2013   6.41
# 5 2014  13.4 
# 6 2015   7.68
# 7 2016   7.64
# 8 2017  14.6 
# 9 2018  20.6 
#10 2019  34.5 
#11 2020  28.7
1 голос
/ 22 июня 2020

Используйте apply.yearly() (удобную оболочку вокруг более общего period.apply()) для вызова функции для годовых подмножеств объекта xts, возвращаемого getSymbols().

Вы можете использовать функцию Cl() чтобы извлечь столбец закрытия из объектов, возвращаемых getSymbols(). 

stock = getSymbols("AAPL", from = "2010-01-01", auto.assign = FALSE)
apply.yearly(Cl(stock), sd)
##            AAPL.Close
## 2010-12-31   5.365208
## 2011-12-30   3.703407
## 2012-12-31   9.568127
## 2013-12-31   6.412542
## 2014-12-31  13.371293
## 2015-12-31   7.683550
## 2016-12-30   7.640743
## 2017-12-29  14.621191
## 2018-12-31  20.593861
## 2019-12-31  34.538978
## 2020-06-19  29.577157
1 голос
/ 17 июня 2020

Не знаю dplyr, но вот как с data.table

library(data.table)

# convert data.frame to data.table
setDT(stock)

# convert your Date column with content like "2020-06-17" from character to Date type
stock[,Date:=as.Date(Date)]

# calculate sd(price) grouped by year, assuming here your price column is named "price"
stock[,sd(price),year(Date)]
...