向数据框添加列以计算日志返回

Question

我有一个包含时间序列财务数据的数据框架，我想计算每个数据的对数回报。

下面是一个简化的例子(实际上，我有很多列)：

df <- data.frame(Date=c("2004/10/29","2004/11/30","2004/12/31","2005/01/31"), B126 =c("103.238","104.821","105.141","107.682"), H251 =c("131.149","138.989","137.266","137.080")) df

        Date    B126    H251
1 2004/10/29 103.238 131.149
2 2004/11/30 104.821 138.989
3 2004/12/31 105.141 137.266
4 2005/01/31 107.682 137.080

我想要得到以下内容：

        Date    B126     Log      H251     Log
1 2004/10/29 103.238           131.149 
2 2004/11/30 104.821  0.0152   138.989  0.0580
3 2004/12/31 105.141  0.0030   137.266 -0.0124
4 2005/01/31 107.682  0.0238   137.080 -0.0013

我知道如何通过使用以下命令来获取每一列的日志返回：

logB126 <- DF$B126 log_returns <- diff(log(logB126), lag = 1)

我不可能重复上面的步骤上百次，所以我想知道是否有更好的方法来执行这个任务？

Answer 1

简单的for循环应该可以完成这项工作：

df2 <- df[,1:2]
for(name in names(df)[2:length(names(df))]){
    df2[,name] <- df[,name]
    df2[2:nrow(df2),paste0(name, ".Log")] <- diff(log(as.numeric(as.character(df[,name]))), lag = 1)
}
head(df2)

Answer 2

您可以使用plyr::colwise

calc_log_return <- function(x) diff(log(x), lag = 1)
logReturns <- plyr::colwise(calc_log_return)(DF[, -1])

这将为日志返回创建一个新的data.frame。您可以很容易地追加dates列。

Answer 3

我们可以从dplyr使用mutate_each

library(dplyr)
df %>% mutate_each(funs(round(c(NA, diff(log(as.numeric(as.character(.))))),3)),
                                     B126:H251)
#        Date  B126   H251
#1 2004/10/29    NA     NA
#2 2004/11/30 0.015  0.058
#3 2004/12/31 0.003 -0.012
#4  2005/0131 0.024 -0.001