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我正在使用 R 中的 transform() 函数创建一个带有新变量的时间序列对象，但找不到合适的函数来计算今天和昨天之间变量 C 的差异。

这是我到目前为止所得到的：

                 O       H       L       C  Typical Range 
2010-07-23 1092.17 1103.73 1087.88 1102.66 1098.090 15.85 
2010-07-26 1102.89 1115.01 1101.30 1115.01 1110.440 13.71  
2010-07-27 1117.36 1120.95 1109.78 1113.84 1114.857 11.17  
2010-07-28 1112.84 1114.66 1103.11 1106.13 1107.967 11.55  
2010-07-29 1108.07 1115.90 1092.82 1101.53 1103.417 23.08  
2010-07-30 1098.44 1106.44 1088.01 1101.60 1098.683 18.43

下一行将添加以下函数：

SPX <- transform(SPX, Return = (C - C(yesterday) ) / C(yesterday)))

显然，C（昨天）是不正确的。我试过 lag(), diff() 并没有找到正确的组合。

额外的问题：你如何让典型变量只显示百分之一？

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1 回答 1

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如果你想计算今天和昨天之间 C 的差异，那么正确的函数是 diff。

> SPX$Return <- diff(SPX$C)
> SPX
                 O       H       L       C  Typical Range Return
2010-07-23 1092.17 1103.73 1087.88 1102.66 1098.090 15.85     NA
2010-07-26 1102.89 1115.01 1101.30 1115.01 1110.440 13.71  12.35
2010-07-27 1117.36 1120.95 1109.78 1113.84 1114.857 11.17  -1.17
2010-07-28 1112.84 1114.66 1103.11 1106.13 1107.967 11.55  -7.71
2010-07-29 1108.07 1115.90 1092.82 1101.53 1103.417 23.08  -4.60
2010-07-30 1098.44 1106.44 1088.01 1101.60 1098.683 18.43   0.07

但看起来您想要计算变化率，您可以使用 TTR 中的 ROC 函数来完成。

> SPX$Return <- ROC(SPX$C)
> SPX
                 O       H       L       C  Typical Range        Return
2010-07-23 1092.17 1103.73 1087.88 1102.66 1098.090 15.85            NA
2010-07-26 1102.89 1115.01 1101.30 1115.01 1110.440 13.71  1.113793e-02
2010-07-27 1117.36 1120.95 1109.78 1113.84 1114.857 11.17 -1.049869e-03
2010-07-28 1112.84 1114.66 1103.11 1106.13 1107.967 11.55 -6.946068e-03
2010-07-29 1108.07 1115.90 1092.82 1101.53 1103.417 23.08 -4.167314e-03
2010-07-30 1098.44 1106.44 1088.01 1101.60 1098.683 18.43  6.354596e-05
于 2010-08-01T03:03:49.897 回答