data.frame中每列的利润提取

我想计算下面data.frame中每个列A:C的利润/支取。标题A到C可以被视为股票代码。每行可被视为每小时收盘价。pricedate和hour可以组合在一起，形成此时间序列数据的时间戳

我曾尝试使用

fTrading

和

PerformanceAnalytics

软件包来计算最大提取，但不断出现错误。我不在乎什么时候出现最大水位下降。我只需要最大提取金额，这样我就可以用它来计算利润/提取（利润除以最大提取）比率

数据：

我更愿意尽可能多地使用tidyverse和这两个融资包中的任何一个进行运营

支取定义：支取是衡量价格在达到或超过之前的高价之前下降了多少

每列的最大提取量：

对于“A”，最大压降为4，因为A的最高值为6，然后降至2

对于“B”，有两个下降，但只有一个最大下降。股票价格从9降至7，降幅为2。但该股在下一行达到11点的新高，但随后降至4点，跌幅为7点。因此，“B”的最大压降为7

---

对于“C”，股票价格从5降低到4，最大支取为1。

我们可以获得长格式的数据，

按

名称分组

，并使用

cummax

和

max

计算

支取

值<代码>利润通过用

第一个

值减去

最后一个

来计算，

pdd

是

利润

除以

提取

library(dplyr)

hourlyclose %>%
  tidyr::pivot_longer(cols = A:C) %>%
  group_by(name) %>%
  summarise(drawdown = max(cummax(value) - value), 
            profit  = last(value) - first(value), 
            pdd = profit/drawdown)

# A tibble: 3 x 4
#  name  drawdown profit   pdd
#  <chr>    <dbl>  <dbl> <dbl>
#1 A            4      1 0.25 
#2 B            7      3 0.429
#3 C            1      9 9    

库（dplyr）
小时循环%>%
tidyr:：pivot_更长（cols=A:C）%>%
分组单位（名称）%>%
汇总（下降=最大值（最大值）-值），
利润=最后一个（价值）-第一个（价值），
pdd=利润/提取）
#一个tibble:3x4
#名称提取利润pdd
#         
#1A 41 0.25
#2 B 7 3 0.429
#3 C 19 9

这是否正确计算了提款？下降不仅仅是高减去低。如果B=c（9,2,15,14,13），最大降深为7。价格的顺序很重要。@otterdog2000我不是在计算

下降的高低<代码>差异

计算连续值的差异。您可以尝试使用

B=c（9,2,15,14,13）

，然后使用

-min（diff（B））

返回7。让我知道我的理解是否正确。好的，下降不仅仅是连续值。对于B=c（9,5,2,7,8），水位下降仍为7。支取是衡量价格在达到或超过之前的高价值之前下降了多少，如果它曾经达到或超过，我明白了。我当时误解了缩编的概念。我已使用

cummax

更新了答案。你现在能查一下吗？

Stock     pdd      profit
 A        0.25        1
 B        0.43        3
 C        9.0         9

library(dplyr)

hourlyclose %>%
  tidyr::pivot_longer(cols = A:C) %>%
  group_by(name) %>%
  summarise(drawdown = max(cummax(value) - value), 
            profit  = last(value) - first(value), 
            pdd = profit/drawdown)

# A tibble: 3 x 4
#  name  drawdown profit   pdd
#  <chr>    <dbl>  <dbl> <dbl>
#1 A            4      1 0.25 
#2 B            7      3 0.429
#3 C            1      9 9