在 R 中記錄多個證券在多個時間段內的每日收益

我的數據集包含 5413 家公司從 2000 年到 2014 年的每日收盤價。我想根據日期計算股票的每日對數回報率（今天的價格/昨天的價格）。我將數據集說明如下：

Date       A G L    ABA    ABB ABBEY 
2000-1-3    NA      NA      NA  NA
2000-1-4    79.5    325     NA  961  
2000-1-5    79.5    322.5   NA  945
2000-1-6    79.5    327.5   NA  952
2000-1-7    NA      327.5   NA  941  
2000-1-10   79.5    327.5   NA  946
2000-1-11   79.5    327.5   NA  888

如何計算每日日誌回報並另外處理 NA。我的樣本期是從2000年到2014年，所以有一些公司是2001年上市的，所以2000年全年都有NA，應該怎麼處理。非常感謝您的幫助。

嗯，這並不容易，因為你沒有提到你的數據是如何格式化的。data.frame()我根據您提供的數據創建自己的。如果你的 data.frame 準備好了，你可以跳過這部分。這是我用來創建數據框的程式碼：

> #given dates
> dates=c("2000-1-3","2000-1-4","2000-1-5","2000-1-6","2000-1-7","2000-1-10","2000-1-11")
> #formating from string to dates
> newdates=as.Date(dates,"%Y-%m-%d")
> #given stock prices
> stock1prices=c("NA","79.5","79.5","79.5","NA","79.5", "79.5")
> stock2prices=c("NA", "325", "322.5", "327.5", "327.5", "327.5", "327.5")
> stock3prices=c("NA","NA","NA","NA","NA","NA","NA")
> stock4prices=c("NA","961","945","952","941","946","888")
> #NewStockPrces - converting from string to numbers
> nsp1=as.numeric(stock1prices)
> nsp2=as.numeric(stock2prices)
> nsp3=as.numeric(stock3prices)
> nsp4=as.numeric(stock4prices)
> #creating dataframe of prices
> prices=data.frame(newdates,nsp1,nsp2,nsp3,nsp4)
> prices
   newdates nsp1  nsp2 nsp3 nsp4
1 2000-01-03   NA    NA   NA   NA
2 2000-01-04 79.5 325.0   NA  961
3 2000-01-05 79.5 322.5   NA  945
4 2000-01-06 79.5 327.5   NA  952
5 2000-01-07   NA 327.5   NA  941
6 2000-01-10 79.5 327.5   NA  946
7 2000-01-11 79.5 327.5   NA  888

只有 4 隻股票，所以我使用了非常簡單的方法來創建我的數據框價格。這對你來說更重要。

logs=data.frame(
+   cbind.data.frame(
+     newdates[-1],
+     diff(as.matrix(log(prices[,-1])))
+     )
+   )
> logs
 newdates..1. nsp1         nsp2 nsp3         nsp4
1   2000-01-04   NA           NA   NA           NA
2   2000-01-05    0 -0.007722046   NA -0.016789481
3   2000-01-06    0  0.015384919   NA  0.007380107
4   2000-01-07   NA  0.000000000   NA -0.011621895
5   2000-01-10   NA  0.000000000   NA  0.005299429
6   2000-01-11    0  0.000000000   NA -0.063270826

為了澄清這段程式碼中發生的事情，讓我們從內到外對其進行分析：

第 1 步：計算日誌返回

• 你知道log(a/b) = log(a)-log(b)，所以我們可以計算對數的差異。函式diff(x,lag=1)計算給定滯後的差異。在這裡，lag=1它給出了第一個區別。
• 我們x是數據框中的價格。請從 data.frame沒有我們使用的第一個（有日期）的每一列中選擇 prices[,-1]。
• 我們需要對數，所以log(prices[,-1])
• 函式diff()適用於向量或矩陣，因此我們需要將計算出的對數視為矩陣，因此 `as.matrix(log(prices$$ ,-1 $$))
• 現在我們可以使用diff()with lag=1，所以diff(as.matrix(log(prices[,-1])))

第 2 步：創建日誌返回和日期的數據框

• 我們不能只使用cbind(). 首先，因為長度不同（返回短了 1 條記錄）。我們需要刪除第一次約會，所以newdates[-1]
• 其次，使用 cbind() 將日期轉換為數值，例如 160027 或其他。
  在這裡我們必須使用cbind.data.frame(x,y)，如上所示。
• 現在數據已經準備好了，我們可以創建使用 adata.frame()並將其命名為日誌，logs=data.frame(...)如上所示。

再一次我不知道你的數據庫是什麼樣子的，所以我不能給你確切的解決方案。最重要的是用來diff(log(x))輕鬆計算對數回報。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/22509