Come calcolare i periodi dal massimo di 200 periodi di stock

Question

Vorrei calcolare il numero di periodi trascorsi dal massimo di 200 periodi di una serie temporale univariata. Ad esempio, ecco il prezzo di chiusura della spia:

require(quantmod)
getSymbols("SPY",from='01-01-1900')
Data <- Cl(SPY)

Ora posso trovare i massimi di 200 periodi di questa serie usando il Lag funzione in quantmod:

periodHigh <- function(x,n) {
    Lags <- Lag(x,1:n)
    High <- x == apply(Lags,1,max)
    x[High]
}
periodHigh(Data, 200)

Ma ora sono bloccato. Come mi unisce alla serie originale (Data) e calcola, per ogni punto della serie, quanti periodi sono trascorsi dal precedente periodo N-periodo?

Answer 1

Ho modificato il codice dalle risposte precedenti in modo tale da essere funzioni che prendono gli stessi input (una serie temporale univariata) e restituiscono lo stesso output (un vettore di giorni dall'ultimo numero di n-day):

daysSinceHigh1 <- function(x,n) {
    as.vector(n-rollapply(x, n, which.max))
}

daysSinceHigh2 <- function(x, n){
    apply(embed(x, n), 1, which.max)-1
}

La seconda funzione sembra essere la più veloce, ma stanno fornendo risultati leggermente diversi:

> getSymbols("^GSPC",from='01-01-1900')
[1] "GSPC"
> system.time(x <- daysSinceHigh1(Cl(GSPC), 200))
   user  system elapsed 
   0.42    0.00    0.42 
> system.time(y <- daysSinceHigh2(Cl(GSPC), 200))
   user  system elapsed 
   0.24    0.00    0.24 
> all.equal(x,y)
[1] "Mean relative difference: 0.005025126"

A un esame più attento, sembra che ci siano alcuni casi di bordo strani nella prima funzione:

data <- c(1,2,3,4,5,6,7,7,6,5,6,7,8,5,4,3,2,1)
answer <- c(0,0,0,0,1,2,3,0,0,1,2,3,4,4)
x <- daysSinceHigh1(data, 5)
y <- daysSinceHigh2(data, 5)

> x
 [1] 0 0 0 1 2 3 4 4 0 1 2 3 4 4
> y
 [1] 0 0 0 0 1 2 3 0 0 1 2 3 4 4
> answer
 [1] 0 0 0 0 1 2 3 0 0 1 2 3 4 4
> all.equal(x,answer)
[1] "Mean relative difference: 0.5714286"
> all.equal(y,answer)
[1] TRUE

Pertanto, sembra che la seconda funzione (basata sul codice di Andrie) sia migliore.

Answer 2

Questa piccola funzione restituisce un elenco con:

• high il numero dell'indice di date alte
• recentHigh il numero dell'indice dell'ultimo giorno alto
• daysSince il numero di giorni dall'ultimo alto
• data un oggetto XTS con solo i giorni alti. Utile per la trama.

Il codice:

daysSinceHigh <- function(data, days){
  highs <- days-1+which(apply(embed(data, days), 1, which.max)==1)
  recentHigh <- max(highs)
  daysSince <- nrow(data) - recentHigh
  list(
    highs=highs,
    recentHigh = recentHigh,
    daysSince = daysSince,
    data=data[highs, ])
}       

I risultati:

daysSinceHigh(Data, 200)$daysSince
[1] 90

plot(Data)
points(daysSinceHigh(Data, 200)$data, col="red")

Answer 3

La risposta alla tua domanda rivista:

require(zoo)
x <- sample(300:500, 1000, replace=TRUE)
str(rollapply(x, 200, function(x) which.max(x)))
# int [1:801] 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 ...
 plot(x)
 plot(200:1000, rollapply(x, 200, function(x) 200-which.max(x)))

Quindi per la serie XTS:

plot( rollapply(coredata(Data), 200, function(x) 200-which.max(x)))

Ovviamente non puoi unire nulla alle prime 200 date a meno che tu non applichi una definizione più libera di massimo rotolante. (In un'altra sessione così che coinvolge i dati "Shifty", ho mostrato come usare incorporare i periodi "finali": Trasformazione dei dati in r Ma non so se vuoi costruire matrici 200 volte più grandi dei dati di input.)