计算滚动回报

Question

我有一个包含 3 列的数据框。 我想要做的是计算每个月期间（或换句话说，每一行）（如果可用）在选定月份滚动期间的回报率的乘积。 这是数据的基本结构。

set.seed = 100
assets <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I")
FileDate <- seq(as.Date("2011-12-30"), as.Date("2019-01-31"), by="months")
df <- merge(x = assets, y = FileDate, all.x = TRUE)
df$return <- runif(774, min=0, max=1)

它应该以 dataframe 结尾，其中添加了一个新列，其中包含该时间范围内的选定期间累计回报。 例如，我在下面显示了四个月的回报。 根据数据计算 2012 年 3 月 30 日的 4 个月回报率为：((1+0.81/100) (1+0.715/100) (1+0.27/100)*(1+0.80/100) -1)*100

这将对 X 列下的每个值重复。

Answer 1

我最终使用了 mutate function 在那里你可以设置滞后宽度。 我想要的最终版本

    library(dplyr)
    library(zoo)

    # Create Test Dataframe
    set.seed = 100
    assets <- c("A", "B", "C", "D", "E", "F", "G", "H", "I")
    FileDate <- seq(as.Date("2011-12-30"), as.Date("2019-01-31"), by="months")
    df <- merge(x = assets, y = FileDate, all.x = TRUE)
    df$performance <- runif(774, min=0, max=1)

这个特定的代码在滚动的基础上创建了 5 个月的平均值。 如果按 X 列排序，您可以在 excel 中看到并重新创建它。

    df <- df %>% 
          group_by(x) %>% 
          mutate(x_mean = rollmean(performance, 5, fill = NA, align = 'right'))

我还找到了一种创建滞后的方法，这样我就可以将 4 个先验值用于观察并计算平均值：

    df2 = df %>%
          mutate(perf.4.previous = rollapply(data = perf.1.previous, width = 4, FUN = 
    mean, align = "right", fill = NA, na.rm = T))