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这可能是一个无关紧要的问题，但不幸的是我无法解决它。我有 50 家公司的股票投资组合。我有每家公司在那一天的日期和收盘价。每家公司的数据因股票交易日期而异。

我使用此代码计算每日收益：

return=matrix(NA,nrow(companies),ncol(companies)-1)


for (j in 2:52){
  k=0
  for (i in 1:nrow(companies)){
    if (!is.na(companies[i,j]) & k==0) {
      base= companies[i,j]
      k=k+1
    }
    else {if ( k==1) {return[i,j-1] = ((companies[i,j]-base)/base)*100} 
          else {temp=0}
    }
  }
}
return[1:30,]

我现在想计算相同公司投资组合的每月回报。我用来计算的公式是：

Return = [(Price on Last day of month) - (Price on other day)]*100/(Price on last day of month)

我想在一年中重复这个过程 12 个月和 12 年（因为那是我拥有的数据的持续时间）。我打算写一个for循环来做这个计算。有人可以帮我解决这个问题。不幸的是，我不能使用 quantmod 包，因为股票价格来自印度证券交易所，quantmod 无法从中读取价格。

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你应该绝对使用quantmod，你可以。这些quantmod方法monthlyReturn, dailyReturn, ..., allReturns需要xts时间序列作为输入。因此，如果您有每日数据（例如收盘价）和相应的日期，您可以构建您的时间序列并将其传递给所需的quantmod方法。

例子：

library(package="quantmod")

prices <- c(7655.88, 7612.39, 7612.39, 7778.78, 7756.44, 7776.37)
dates <- as.Date(c("2012-12-26", "2012-12-27", "2012-12-30", "2013-01-01", "2013-01-02", "2013-01-03"))
ts <- xts(prices, dates)

dailyReturn(ts)
monthlyReturn(ts) # this will return bogus data because we don't have one month of data in this example
于 2013-01-07T15:50:22.887 回答