我有一个来自特斯拉退货的10年数据集(2天差异百分比)
tsla <- quantmod::getSymbols("TSLA", from = base::as.Date("2011-01-01"), to = base::as.Date("2022-01-31"), auto.assign = F)
tsla = as_tibble(tsla)
head(tsla)
我还有一个感兴趣的功能:
alpha = 0.01
garnor = function(x){
require(fGarch)
t = length(x)
fit = garchFit(~garch(1,1),data=x,trace=F,cond.dist="norm")
m = fit@fitted
cv = fit@sigma.t
var = m+cv*qnorm(1-alpha)
return(var[t])
}
现在我想用一种巧妙的方式对函数进行回溯测试:回溯期将是前252个交易日.然后每个月(即21天)我都要判断风险.这意味着在21天内,风险将保持不变.但是rollapply函数输出NA.我想用前一个值替换NA,然后绘制y值(y列)和后一个值(一个绘图中的后一列).
d = tsla%>%
dplyr::select(TSLA.Adjusted)%>%
dplyr::mutate(Close = TSLA.Adjusted)%>%
dplyr::mutate(y = as.numeric((Close - dplyr::lag(Close, 2)) / Close))%>%
dplyr::select(Close,y)%>%
tidyr::drop_na()%>%
dplyr::mutate(back = zoo::rollapplyr(y,width = 252,FUN = garnor,by = 21,fill=NA))
例如,输出如下所示:
252 5.54 -0.0307 0.0927
253 5.42 -0.0354 NA
254 5.38 -0.0297 NA
255 5.45 0.00477 NA
256 5.52 0.0257 NA
257 5.65 0.0347 NA
258 5.65 0.0223 NA
259 4.56 -0.239 NA
260 5.32 -0.0620 NA
261 5.36 0.150 NA
262 5.35 0.00598 NA
263 5.32 -0.00789 NA
264 5.35 0.000374 NA
265 5.48 0.0299 NA
266 5.59 0.0429 NA
267 5.79 0.0525 NA
268 5.87 0.0464 NA
269 5.91 0.0213 NA
270 5.81 -0.00894 NA
271 5.92 0.000338 NA
272 6.05 0.0390 NA
273 6.23 0.0504 0.104
274 6.36 0.0487 NA
275 6.32 0.0142 NA
276 6.39 0.00407 NA
277 6.52 0.0301 NA
278 6.22 -0.0267 NA
279 6.30 -0.0346 NA
280 6.63 0.0624 NA
281 6.72 0.0628 NA
282 6.84 0.0295 NA
283 6.99 0.0392 NA
284 6.9 0.00928 NA
285 6.84 -0.0219 NA
286 6.91 0.000869 NA
287 6.75 -0.0139 NA
288 6.72 -0.0271 NA
289 6.76 0.00177 NA
290 6.68 -0.00629 NA
291 6.88 0.0174 NA
292 6.81 0.0185 NA
293 6.75 -0.0190 NA
294 6.62 -0.0281 0.0950
295 6.62 -0.0196 NA
296 6.61 -0.00121 NA
297 6.95 0.0466 NA
298 7.20 0.0816 NA
299 7.22 0.0374 NA
300 7.06 -0.0204 NA
理想情况下,我希望(例如)重复值0.0927,直到出现下一个值0.104.后者以同样的方式(模式)重复.我怎么做这个替换?
然后把他们一起策划?