For loop 通过for循环在特定列上合并.xts

我下载了很多股票数据，需要将其与相关指数进行比较。要做到这一点，我需要在开始计算日志收益之前合并时间序列数据（仅限调整后的收盘价列）

我用for循环尝试了以下方法：请注意，我已将所有数据下载到单独的环境中，因为这是许多股票行情的大量数据

require(quantmod)
e<-new.env()
tickers<-c("GE","BMW.DE","NOVO-B.CO","1COV.DE")
getSymbols("^GSPC",from="2018-01-01")
getSymbols(tickers,from="2019-01-01",env=e)

require（quantmod）
e通过使用环境，您走上了正确的道路。干得好

您希望从每个符号中提取调整后的关闭列，并将它们合并到一个xts对象中。您的
for
循环走在正确的轨道上，但是有一种更简单的方法。可以使用
lappy（）
在环境中循环元素，并使用
Ad（）
函数提取调整后的关闭列。然后使用
do.call（merge，…）
对
lappy（）的输出调用
merge
函数

merged\u prices通过使用环境，您走上了正确的道路。干得好

您希望从每个符号中提取调整后的关闭列，并将它们合并到一个xts对象中。您的
for
循环走在正确的轨道上，但是有一种更简单的方法。可以使用
lappy（）
在环境中循环元素，并使用
Ad（）
函数提取调整后的关闭列。然后使用
do.call（merge，…）
对
lappy（）的输出调用
merge
函数

merged_prices你好，Joushua，非常感谢。这很有效。不过有一个问题，因为我对EUROSTOXX600和S&P500的所有600只股票都这么做了，所以当我像你上面建议的那样合并xts对象时，我最终得到了很多NAs。我认为在合并对象上使用na.locf（fromLast=TRUE）可能是一个想法，或者使用merge.xts（join=“internal”），但是如果一只股票几乎没有观察到，我就冒着没有很多观察到的风险。你怎么认为？再次感谢大家，高度赞赏在不了解更多关于您正在进行的分析的情况下，很难说您应该对NA做些什么。例如，如果要使用价格数据来计算指标（例如移动平均数），使用LOCF就可以了。但是如果你在做基于协方差的投资组合优化，你应该从价格数据中省略NA，然后计算回报，然后是协方差矩阵。这是一个事件研究，所以我想省略NAs是最好的选择。再次非常感谢，非常感谢。我将更加熟悉do.call（）函数：）嗨，Joushua，非常感谢。这很有效。不过有一个问题，因为我对EUROSTOXX600和S&P500的所有600只股票都这么做了，所以当我像你上面建议的那样合并xts对象时，我最终得到了很多NAs。我认为在合并对象上使用na.locf（fromLast=TRUE）可能是一个想法，或者使用merge.xts（join=“internal”），但是如果一只股票几乎没有观察到，我就冒着没有很多观察到的风险。你怎么认为？再次感谢大家，高度赞赏在不了解更多关于您正在进行的分析的情况下，很难说您应该对NA做些什么。例如，如果要使用价格数据来计算指标（例如移动平均数），使用LOCF就可以了。但是如果你在做基于协方差的投资组合优化，你应该从价格数据中省略NA，然后计算回报，然后是协方差矩阵。这是一个事件研究，所以我想省略NAs是最好的选择。再次非常感谢，非常感谢。我将更加熟悉do.call（）函数：）
for(ticker in tickers){
x<-get(ticker,envir=e)[,6]
merged_prices<-merge.xts(x,GSPC[,6])
}