rollapply с функцией принимает матрицу возвращает «неправильное число измерений»

Question

Я разработал свою собственную функцию под названием SharpeRatio(data)

где данные матрица NX2.

Функция работает нормально для данной матрицы .dat, однако, когда я пытаюсь использовать rollapply(dat, 20, SharpeRatio) я получаю следующее сообщение об ошибке: Ошибка в Дат [1]: неправильное количество измерений

Ниже приводится функция определение:

SharpeRatio <- function(dat){ 
    Returns = dat[,1] 
    RiskFree = dat[,2] 

    ER = (Returns - RiskFree)/100 
    Volatility = sd(Returns/100) 
    return((exp(mean(log(1+ER))) - 1)/Volatility) 
} 

Answer 1

rollapply работы по колонке, если by.column=FALSE аргумент не используется так, попробуйте это:

rollapply(dat, 20, SharpeRatio, by.column = FALSE) 

Answer 2

rollapply применяет функцию к прокатки краев массива. Но это происходит по столбцу. То есть, он не представляет массив для вашей функции, но представляет векторы N раз (N = 2 в вашем случае).

Вот пример:

(m <- matrix(1:10, ncol=2)) 
##  [,1] [,2] 
## [1,] 1 6 
## [2,] 2 7 
## [3,] 3 8 
## [4,] 4 9 
## [5,] 5 10 

Мы rollapply в mean, и посмотреть, что получает передаются в на каждой итерации:

y <- rollapply(m, width=2, FUN=function(x) {print(x); mean(x)}) 
## [1] 1 2 
## [1] 2 3 
## [1] 3 4 
## [1] 4 5 
## [1] 6 7 
## [1] 7 8 
## [1] 8 9 
## [1] 9 10 

Нет матрицы не передаются функции, только отдельные векторы , rollapply затем упаковывает результат в качестве массива в правильной форме:

y 
##  [,1] [,2] 
## [1,] 1.5 6.5 
## [2,] 2.5 7.5 
## [3,] 3.5 8.5 
## [4,] 4.5 9.5 

Исправления находится в комментарии г-Гротендик, передать by.column=FALSE в rollapply:

z <- rollapply(m, width=2, by.column=FALSE, FUN=function(x) {print(x); colMeans(x)}) 
##  [,1] [,2] 
## [1,] 1 6 
## [2,] 2 7 
##  [,1] [,2] 
## [1,] 2 7 
## [2,] 3 8 
##  [,1] [,2] 
## [1,] 3 8 
## [2,] 4 9 
##  [,1] [,2] 
## [1,] 4 9 
## [2,] 5 10 

Здесь матрицы двух строк каждых передаются функции. Результат такой же, как и выше:

z 
##  [,1] [,2] 
## [1,] 1.5 6.5 
## [2,] 2.5 7.5 
## [3,] 3.5 8.5 
## [4,] 4.5 9.5