应用ROC函数计较多支股票收益率

有时候需要计较同一个data frame中的多支股票的收益率，实现这一目标最冒失的做法是对罗列办轮回。这个要领有失雅观且不足高效。显式轮回是应用R语言的大忌之一，所以才有了*apply族函数的降生，但是有时候，*apply函数也不是须要的。好比在计较多支股票收益率的时候，就可以用TTR包中的ROC函数取代。

> require(quantmod)

> symbols < -c(‘FNMIX’,’DBLTX’,’AGG’,’^GSPC’)

> getSymbols(symbols, src=”yahoo”, from=”2012-01-01″, to=Sys.Date())

[1] “FNMIX” “DBLTX” “AGG”   “GSPC”

> y < – merge(Ad(FNMIX), Ad(DBLTX), Ad(AGG), Ad(GSPC))

> head(ROC(y))

           FNMIX.Adjusted DBLTX.Adjusted  AGG.Adjusted GSPC.Adjusted

2012-01-02             NA             NA            NA            NA

2012-01-03   -0.001278773    0.000000000 -0.0013740670   0.000187914

2012-01-04   -0.001280410    0.000000000  0.0013740670   0.002939385

2012-01-05   -0.001282051    0.000922084  0.0008235348  -0.002540185

2012-01-08   -0.001283697    0.000000000 -0.0008235348   0.002259128

2012-01-09   -0.001285347    0.001841621 -0.0002746624   0.008846519

假如你细看ROC函数的内容：

> ROC

function (x, n = 1, type = c(“continuous”, “discrete”), na.pad = TRUE)

{

    x < – try.xts(x, error = as.matrix)

    type <- match.arg(type)

    if (is.xts(x)) {

        if (type == “discrete”) {

            roc <- x/lag(x, n, na.pad = na.pad) – 1

        }

        if (type == “continuous”) {

            roc <- diff(log(x), n, na.pad = na.pad)

        }

        reclass(roc, x)

    }

    else {

        NAs <- NULL

        if (na.pad) {

            NAs <- rep(NA, n)

        }

        if (type == “discrete”) {

            roc <- c(NAs, x[(n + 1):NROW(x)]/x[1:(NROW(x) – n)] –

                1)

        }

        if (type == “continuous”) {

            roc <- c(NAs, diff(log(x), n))

        }

        return(roc)

    }

}

会发明ROC主要挪用了base包中的log函数和diff函数。