问题标签 [rolling-computation]

我正在尝试在具有每月数据的熊猫数据框中使用 rolling() 函数。但是，我删除了一些 NaN 值，所以现在我的时间序列中有一些差距。因此，基本窗口参数给出了一个误导性的答案，因为它只查看了之前的观察结果：

例如，请参见 2017-08-31 条目，它是 3.0 和 9.0 的总和，但前一个条目是 2017-03-31。

自然的解决方案（我认为）是使用“2M”偏移量，但它给出了一个错误：

如果我移动每日偏移量，我可以让它工作，但这似乎是一个奇怪的解决方法：

我还尝试转换为 PeriodIndex：

但这给出了同样的错误：

这是非常出乎意料的：

'M' 周期索引的'32D' 偏移量似乎被视为'32M'？它似乎只是整个系列的一个扩展总和。

也许我误解了如何使用偏移量？显然，我可以通过将 NaN 保留在原始value列中并仅使用 window 参数来解决此问题，但偏移量似乎非常有用。

对于它的价值，如果我使用 DateTimeIndex 生成 Hourly 数据，事情似乎按预期工作（即每 12 小时数据的“2D”偏移量给出了缺失行的正确答案）。

我想为 alpha、bravo 和 charlie（以及许多其他变量）创建一个滚动 2 个季度的平均值。研究将我带到动物园并润滑包裹，但似乎总是回到一个变量或分组内滚动

我正在寻找类似的东西

期望的结果：每列数据（alpha、bravo、charlie）的“Q4'15”和“Q1'16”、“Q1'16”和“Q2'16”等的加权平均值。不寻找配对季度平均值的平均值。

这是 Q4'15 和“Q1'16”时间点的平均值

问题

如果我想用 rollapply 计算我的 39 只股票在 stock_returns （xts 对象）和 market_return （单独的 xts 对象，只有一列有市场回报）列中的滚动相关性：

rolling_3yearcor <- rollapply(stock_returns,width=750,FUN=cor,y=market_return)

我收到此错误：

Error in FUN(.subset_xts(data, (i - width + 1):i, j), ...) : incompatible dimensions

即使我将market_return中的单个列子集为

rolling_3yearcor <- rollapply(stock_returns,width=750,FUN=cor,y=market_return$market)

我也得到了错误，即使它们具有相同的尺寸？！（1 列，相同的行数）。

我想拥有的：

我想要一个 xts 对象，其中股票 [i] 与滚动 750 天窗口中 39 个股票列中的每一列的市场相关，而不是stock_returns 中的每日回报。

rollapply 不应该那样做吗？

编辑 1：一天后移问题的数据样本

带代码：

给我：

然后：

它给了我：

按照下面的代码，我可以估计一个滚动的 gmm 函数。

需要计算 VIF 以检测具有以下误差的多重共线性。

这是我关于 SO 的第一篇文章。所以我完全有可能违反了很多发帖规则。如果是这种情况，请告诉我，我将确保不再重复。

我一直试图在 Hive 的同一查询中获得滚动平均值和绝对数，这就是我所拥有的。这在 Redshift 中运行良好，但在 Hive 中给了我一个错误。看起来不支持 select 语句中的子查询。想知道我是否可以获得一些关于如何修改此查询以从 Hive 中获得相同结果的指示。

如何在数据帧上大小为 n 的滚动窗口中找出 max 和 min 中的第一个并存储量化值（如果 max 先出现，则说 1，如果 min 先出现，则说 0）？

我想在 r 中构建一个固定的滚动窗口。假设我有一个这样的数据集：

我知道以下功能会给我一个扩展窗口：

为了获得一个内部有四个句点的固定窗口，我尝试了以下功能：

我希望将每个矩阵单独存储在 中all.cov.matrix，因此在 thix 示例中all.cov.matrix应该存储 5 个不同的矩阵。

我有一个带有两个系列的 DataFrame，我知道如何使用所有数据点来获得它们的协整...

但是，我想通过使用滚动窗口（比如说 60 天）来探索这种协整是如何随时间变化的。如何结合使用 statsmodels 和 pandas 来实现这一目标？

提前致谢！

我想将某些列的滚动窗口传递给自定义函数，以及其他列的实际值。

给定示例数据和示例函数。应用于变量和myfunc的大小为 3 的滚动窗口，以及和的第一个值。var1var2param1param2

示例：对于传递函数2015-07-03的行：myfunc

• var1=c(1.18,1.27, 1.36)
• param1=3
• var2=c(3.55,3.82,4.09)
• param2=13

示例数据

期望的输出：

行2015-07-03的内容在d$res哪里3,3,3,13

我已经成功地计算了我的xts对象中的滚动相关性

该相关性后来用于计算滚动 Beta。

现在我CAPM.beta从PerformanceAnalytics包中找到了这个功能，我想知道为什么我不能使用

或者

直接地。

使用这两个功能，它开始计算但不会停止......

很高兴看看我是否从预定义的函数中获得了相同的 beta，但显然它不是那样工作的。我做错了什么？