R:data.frame在循环中太慢了？

我正在用R回溯测试交易策略。这是目前我的代码。 -MergedSet$FXCloseRate包含特定货币对的收盘价 -MergedSet$RiskMA是特定风险指数的移动平均值 -其余的应该是清楚的 目前，这个公式在11000个条目上并不是很快。为什么？数据帧是否太慢？我可以在哪里进行优化

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# STRATEGY #
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#Null out trades and position
MergedSet$Trade <- 0
MergedSet$Position<-0
MergedSet$DailyReturn<-0
MergedSet$CumulativeReturn<-0
MergedSet$Investment<-0
MergedSet$CumulativeReturn[1:MAPeriod] <- 1
MergedSet$Investment[1:MAPeriod] <- InitialInvestment


#Strategy
n<-nrow(MergedSet)
for(i in seq(MAPeriod+1,n)){
  #Updating the position
  if(MergedSet$RiskMA[i] <= ParamDwn && MergedSet$RiskMA[i-1] > ParamDwn){
    #sell signal, so short if no or long position active otherwise do nothing
    if(MergedSet$Position[i-1] == 0 || MergedSet$Position[i-1] == 1){
      MergedSet$Position[i] = -1
      MergedSet$Trade[i] = 1
    }
  } else if(MergedSet$RiskMA[i] >= ParamUp && MergedSet$RiskMA[i-1] < ParamUp){
    #buy signal, go long if no or short position active, otherwise do nothing
    if(MergedSet$Position[i-1] == 0 || MergedSet$Position[i-1] == -1){
      MergedSet$Position[i] = 1
      MergedSet$Trade[i] = 1
    }
  } else {
    MergedSet$Position[i] = MergedSet$Position[i-1]
  }

  #Return calculation
  if(MergedSet$Position[i] == 1){
    #long
    MergedSet$DailyReturn[i] = MergedSet$FXCloseRate[i]/MergedSet$FXCloseRate[i-1]-1
  } else if(MergedSet$Position[i] == -1){
    #short
    MergedSet$DailyReturn[i] = MergedSet$FXCloseRate[i-1]/MergedSet$FXCloseRate[i]-1
  }
}

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#策略#
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#取消交易和头寸
未预先分配的MergedSet$交易。“这样做，然后凝视。”罗曼鲁什特里克：看起来是预先分配给我的。更可能的问题是，对data.frames进行子集设置很慢。
[不使用数据帧，只需处理循环中的单个向量，然后在末尾创建数据帧。（即，在每个位置删除
MergedSet$
）。如果代码更改最少，则速度会快得多。x=as.numeric（MergedSet$Position）是从data.frame获取向量的示例。