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使用多个输入简化ave()或aggregate()

simplify time-series aggregate r

skan · 技术社区 · 15 年前

我怎么能把这些都写在一行呢?

mydata 是一个 "zoo" 级数,limit是相同大小的数值向量

tmp <- ave(coredata(mydata), as.Date(index(mydata)),
           FUN = function(x) cummax(x)-x)
tmp <- (tmp < limit)
final <- ave(tmp, as.Date(index(mydata)),
             FUN = function(x) cumprod(x))

我试着用两个向量作为参数 ave(...) 但即使我把它们加入矩阵,它似乎也只接受一个。

这只是一个例子,但是可以使用任何其他函数。

在这里我需要比较 cummax(mydata)-mydata 带数值向量和一旦它超过它,我会保持零直到一天结束。这个 cummax 从每天开始计算。

如果极限是一个数字而不是一个向量(可能有不同的数字),我可以写它:

ave(coredata(mydata), as.Date(index(mydata)),
    FUN = function(x) cumprod((cummax(x) - x) < limit))

但是我不能在这里引入向量 x (应该和每天一样长)我不知道如何把它作为 ave() .

1 回复 | 直到 13 年前

jbremnant 15 年前

似乎这个程序会根据最大提取额来进行日内止损。因此,我假设您希望能够将变量limit作为第二个参数传递给聚合函数,由于ave的工作方式,聚合函数目前只接受1个函数。

如果将所有这些放在一行并不是绝对必须的,我可以共享一个我编写的通过“剪切变量”泛化聚合的函数。代码如下:

mtapplylist2 <- function(t, IDX, DEF, MoreArgs=NULL, ...)
{
  if(mode(DEF) != "list")
  {
    cat("Definition must be list type\n");
    return(NULL);
  }

  a        <- c();
  colnames <- names(DEF);
  for ( i in 1:length(DEF) )
  {
    def  <- DEF[[i]];
    func <- def[1];
    if(mode(func) == "character") { func <- get(func); }
    cols <- def[-1];

    # build the argument to be called
    arglist      <- list();
    arglist[[1]] <- func;
    for( j in 1:length(cols) )
    {
      col <- cols[j];
      grp <- split(t[,col], IDX);
      arglist[[1+j]] <- grp;
    }
    arglist[["MoreArgs"]] <- MoreArgs;
    v <- do.call("mapply", arglist);
    # print(class(v)); print(v);
    if(class(v) == "matrix")
    {
      a <- cbind(a, as.vector(v));
    } else {
      a <- cbind(a, v);
    }
  }
  colnames(a) <- colnames;
  return(a);
}

你可以这样使用它:

# assuming you have the data in the data.frame
df  <- data.frame(date=rep(1:10,10), ret=rnorm(100), limit=rep(c(0.25,0.50),50))

dfunc <- function(x, ...) { return(cummax(x)-x ) }
pfunc <- function(x,y, ...) { return((cummax(x)-x) < y) }

# assumes you have the function declared in the same namespace
def <- list(
 "drawdown"    = c("dfunc", "ret"),
 "hasdrawdown" = c("pfunc", "ret", "limit")
);

# from R console
> def <- list("drawdown" = c("dfunc", "ret"),"happened" = c("pfunc","ret","limit"))
> dim( mtapplylist2(df, df$date, def) )
[1] 100   2

请注意,“def”变量是包含以下项的列表:

计算列名
向量arg函数名作为字符串
输入函数的input data.frame中变量的名称

如果你看看“mtapplylist2”函数的核心,关键组件将是“split”和“mapply”。这些函数足够快(我认为split是用C实现的)。

这适用于需要多个参数的函数,也适用于返回相同大小或聚合值的向量的函数。

试试看,让我知道这是否能解决你的问题。