Comment vectoriser: définir une valeur basée sur la dernière fois un vecteur binaire était 1

Question

J'ai une autre question R débutant ...

Comment puis-je vectoriser (pour éviter boucle) de code suivant:

# 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
    }
}

Je suis coincé à penser chemin et desperatley étape de données SAS recherche, etc. Où conserve-je trouver des exaples simples pour comprendre sapply etc (aide r via? Sapply est malheureusement compliqué pour moi ... :()

Je vous remercie de votre aimable aide.

Best, Samo.

Answer 1

Si je comprends bien, votre problème est la suivante: vous avez deux vecteurs signal et mktdataclose de n de longueur, et que vous voulez créer un nouveau vecteur EntryPrices de n de longueur telle que mktdataclose[i] est la valeur de mktdataclose dernier temps signal était de 1 à ou avant l'heure i. Vous pouvez le faire sans boucle, en utilisant cummax, une fonction souvent de façon inattendue utile (Notez que cette question est semblable à la saveur à certaines de vos questions précédentes, qui ont été résolus à l'aide de la même cette fonction et cumsum). Ici, nous allons, en utilisant les données de Gavin:

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

Notre problème est vraiment convertir le vecteur signal dans un vecteur des indices appropriés:

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

Ceci est exactement le indices que nous voulons, à l'exception du 0. Nous EntryPrices ensemble en extrayant les valeurs au indices non nul 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

puisque le signal est 0 et 1 je suppose que vous pouvez vectoriser avec:

EntryPrices * signal

Answer 3

Voici une autre solution que vous trouverez peut-être plus simple. J'utilise psudo-données 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