Cómo vectorizar: establecer un valor basado en la última vez que un vector binario fue 1

Question

Tengo otra pregunta para principiantes ...

¿Cómo puedo vectorizar (evitar el bucle?) El siguiente código:

# algorithm for getting entry prices (when signal > 0): look back from current
# position until you find first signal > 0,
# `mktdataclose` at that time is entry price
# `entryPrices` is an xts object representing entry prices
# if entryPrices are not available (is.null == TRUE) then wee need to reconstruct
# them from signal (xts object with 1 when entry signal triggered and 0 
# otherwise) and close prices available in mktdataclose (an xts object with the
# same length as signal and same dates just that it represents closing prices)

EntryPrices <- entryPrices
if (is.null(EntryPrices)) {
    # get entryprices as close prices on buy signal
    EntryPrices <- ifelse(signal > 0, mktdataclose, 0)
    entryPrice <- 0
    for (i in 1:NROW(signal)) {
        if (signal[i] > 0) entryPrice <- mktdataclose[i]
        EntryPrices[i] <- entryPrice
    }
}

Estoy atrapado al pensar en los datos de SAS y desesperatley buscando retener, etc. ¿Dónde puedo encontrar algunas exaples simples para comprender el zarzito, etc.?

Gracias por su amable ayuda.

Lo mejor, Samo.

Answer 1

Si entendí correctamente, su problema es: tiene dos vectores signal y mktdataclose de longitud n, y quieres crear un nuevo vector EntryPrices de longitud n tal que mktdataclose[i] es el valor de mktdataclose la ultimo tiempo signal fue 1 en o antes del tiempo i. Puedes hacer esto sin un bucle for, usando cummax, una función a menudo inesperadamente útil (tenga en cuenta que esta pregunta es similar en sabor a algunas de sus preguntas anteriores, que se resolvieron de manera similar utilizando esta función y cumsum). Aquí vamos, usando los datos de Gavin:

set.seed(123)
signal <- sample(0:1, 10, replace = TRUE)
mktdataclose <- runif(10, 1, 10)  

Nuestro problema es realmente convertir el signal vector en un vector de los índices apropiados:

indices <- cummax( seq_along(signal) * signal)

Esto es exactamente el indices Queremos, excepto por el 0. Ahora nos pusimos EntryPrices extrayendo los valores en el no cero indices de mktdataclose:

EntryPrices <- c( rep(0, sum(indices==0)), mktdataclose[ indices ])

>   cbind(signal, indices, mktdataclose, EntryPrices)
      signal indices mktdataclose EntryPrices
 [1,]      0       0     9.611500    0.000000
 [2,]      1       2     5.080007    5.080007
 [3,]      0       2     7.098136    5.080007
 [4,]      1       4     6.153701    6.153701
 [5,]      1       5     1.926322    1.926322
 [6,]      0       5     9.098425    1.926322
 [7,]      1       7     3.214790    3.214790
 [8,]      1       8     1.378536    1.378536
 [9,]      1       9     3.951286    3.951286
[10,]      0       9     9.590533    3.951286

Answer 2

Dado que la señal es 0 y 1 supongo que puede vectorizar con:

EntryPrices * signal

Answer 3

Aquí hay otra solución que puede encontrar más directamente. Estoy usando los psudo-datos de Prasad.

> EntryPrices <- ifelse(signal > 0, mktdataclose, NA)
> EntryPrices <- na.locf(EntryPrices, na.rm=FALSE)
> cbind(signal,mktdataclose,EntryPrices)
      signal mktdataclose EntryPrices
 [1,]      0     9.611500          NA
 [2,]      1     5.080007    5.080007
 [3,]      0     7.098136    5.080007
 [4,]      1     6.153701    6.153701
 [5,]      1     1.926322    1.926322
 [6,]      0     9.098425    1.926322
 [7,]      1     3.214790    3.214790
 [8,]      1     1.378536    1.378536
 [9,]      1     3.951286    3.951286
[10,]      0     9.590533    3.951286