R 大面板数据中的日收益波动率

我有一个大矩阵，它的日收益率格式很宽，我想计算时变窗口中的日波动率[-1；-251]

我使用以下代码：

n=1000
m=500
ret=matrix(rnorm(n*m,mean=0,sd=1), n, m) 
vola=matrix(0, n, m) 
start.time = Sys.time()

for (j in 1: ncol(ret)){
  for (i in 251:nrow(ret)){
    vola[i,j]=sd(ret[(i-1):(i-251+1),j])*sqrt(251)}
}
end.time = Sys.time()
time.taken = end.time - start.time
time.taken

但是，这需要很长时间：

Time difference of 8.242027 secs

我的原始数据需要15分钟

我发现了以下代码，我认为它执行得更快：

my.rollapply <- function(vec, width, FUN) 
  lapply(1:nrow(vec), 
         function(i) if (i < width) NA else FUN(vec[(i-1):(i-width+1),1]))

---

my.rollappy在注释上展开

rollappy（…）
非常方便，但不是很快
RccpRoll
包中的code>roll\u sd（…）

要快得多

library(RcppRoll)
df <- as.data.frame(ret)
system.time(result<- sapply(df, function(x) roll_sd(x,n=251)))
#    user  system elapsed 
#    0.94    0.00    0.95 

库（RcppRoll）
df查看包装
RccpRoll
中的
roll\u sd（…）
。这应该更快。它不是基本的R，但我喜欢这个函数的速度。谢谢！