R 许多公司的原木收益率计算

我有一个这样的文件

head(Historical_Stock_Prices_R)
    Date1     MSFT    AAPL   GOOGL
1 25-01-05 21.02985 4.873362 88.56
2 26-01-05 21.02177 4.886890 94.62
3 27-01-05 21.10259 4.913269 94.04

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想要使用这个公式ln（当前价格/以前的价格）计算日志返回，我的预期输出如下

 Date1        MSFT   AAPL    GOOGL          
26-01-05    -0.04%  0.28%    6.62%
27-01-05     0.38%  0.54%   -0.61% 

试图通过此代码解决上一个堆栈溢出问题，但失败

logs=data.frame( cbind.data.frame(newdates[-1], 

diff(as.matrix(log(Historical_Stock_Prices_R[,-1]))))) 

试试这个：

df = read.table(text="
Date1     MSFT    AAPL   GOOGL
1 25-01-05 21.02985 4.873362 88.56
2 26-01-05 21.02177 4.886890 94.62
3 27-01-05 21.10259 4.913269 94.04",header=T)

cbind.data.frame(date=df$Date1[-1],apply(df[,2:4],2,function(x) log(x[-1]/x[-length(x)])*100))

#       date        MSFT      AAPL      GOOGL
# 2 26-01-05 -0.03842896 0.2772061  6.6188582
# 3 27-01-05  0.38372143 0.5383395 -0.6148647

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如果你能更准确地理解“失败”是什么意思，那会很有帮助。例如，添加错误消息。请参阅有关好问题的更多信息

在任何情况下，我怀疑如果用以下代码替换代码，它应该会工作

logs=data.frame( cbind.data.frame(Historical_Stock_Prices_R["Date1",-1], diff(as.matrix(log(Historical_Stock_Prices_R[,-1]))))) 

代码失败的原因是您的环境中可能没有名为“newdates”的对象，因此您必须引用原始数据帧。

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之后可以重命名该列

使用TTR包和ROC

> library(TTR)
> stocks
     Date1     MSFT     AAPL GOOGL
1 25-01-05 21.02985 4.873362 88.56
2 26-01-05 21.02177 4.886890 94.62
3 27-01-05 21.10259 4.913269 94.04


> rocMSFT <- ROC(stocks[,"MSFT"])
> rocMSFT
[1]            NA -0.0003842896  0.0038372143

>库（TTR）
>股票
日期1 MSFT AAPL GOOGL
1 25-01-05 21.02985 4.873362 88.56
2 26-01-05 21.02177 4.886890 94.62
3 27-01-05 21.10259 4.913269 94.04
>rocMSFT rocMSFT
[1] NA-0.0003842896 0.0038372143

但也要看看dailyReturn：计算quantmod的每日回报

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在给出代码cbind.data.frame（date=Historical\u Stock\u Prices\u R$Date1[2:3]，apply（Historical\u Stock\u Prices\u R[，2:4]，2，function（x）log（x[-1]/x[-length（x）]*100）后，它在data.frame（…，check.names=FALSE）中显示了这个错误：参数意味着行数不同：22245>我的错，那是因为我使用了你的示例（2行）你的矩阵大概更大。我替换了

df$Date1[2:nrow（df）]

，这应该可以解决问题。（注意df=Historical_Stock_Prices_R）对不起，我理解了ind.data.frame（date=df$Date1[2:nrow（df）]，apply（df[，2:4]，2，函数（x）log（x[-1]/x[-length（x）]*100）df$Date1中的错误：“closure”类型的对象不是子附件p:）您可以替换

paste0（圆形（log（log（x[-1]/x[-length（x）]*100，digits=2），“%”）

以获得所需的输出，包括2个dec points和

%

表示部分工作。在data.frame（…，check.names=FALSE）中发出此警告消息：行名称是从短变量中找到的，已被丢弃。输出类似于thisNA，而不是值