# Loading packages
require(forecast)
require(quantmod)
# Loading OHLC xts object
getSymbols('SPY', from = '1950-01-01')
# Selecting weekly Close prices
x <- Cl(to.weekly(SPY))
# ARIMA(p,d,q) estimation and forecasting function
a.ari.fun <- function(x) {
a.ari <- auto.arima(x = x, d = 1, max.p = 50, max.q = 50, max.P = 50,
max.Q = 50, ic = 'aic', approximation = TRUE)
fore <- forecast.Arima(object = a.ari, h = 4, level = c(.9))
supp <- tail(fore$lower, 1)
rest <- tail(fore$upper, 1)
return(c(supp, rest))
}
# Roll apply ARIMA(p,d,q) in rolling window
rollapplyr(data = tail(x, 800), width = 750, FUN = a.ari.fun)
此代码返回一个错误,因为
return(c(supp, rest))
在我编写的a.ari.fun()
函数的末尾;我确信这一点,因为如果 a.ari.fun()
返回只是
return(rest)
效果很好。
我必须如何安排a.ari.fun()
才能获得适合rollapplyr()
的对象?
最佳答案
看起来使用 by.column=FALSE
会满足您的请求。
tail(rollapplyr(data = as.zoo(x), width = 750, FUN = a.ari.fun, by.column=FALSE))
2012-07-13 126.0730 145.8036
2012-07-20 126.1342 145.8616
2012-07-27 128.9303 148.6576
2012-08-03 129.7640 149.4975
2012-08-10 130.5752 150.2954
2012-08-17 132.3789 152.0963
如果您加载了 PerformanceAnalytics,将调度 rollapply.xts 而不是 rollapply.zoo。我首先将对象转换为 zoo
,以确保调用正确的 rollapply
。
编辑:
感谢 @JoshuaUlrich 的一些补丁,现在可以与 rollapply.xts
一起使用,因此您不必转换为 zoo
。此外,rollapply.xts
现在已注册在 xts 包中,而不是 PerformanceAnalytics 中,因此无论是否<已加载strong>PerformanceAnalytics。您需要正在开发的 xts 版本 - Rev. 765 或更高版本 - 位于 R-Forge .
rollapplyr(x, 750, a.ari.fun, by.column=FALSE)
关于r - rollapply() 是否允许调用函数的结果数组?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/12019164/