合并不同时间间隔的xts对象

Question

我使用 quantmod 从雅虎下载报价，每季度计算 returns，并希望将 returns 和报价合并到一个 xts 对象中。在这个新对象中，我只想看到我同时拥有 return 和季度 return 的日期（通常是季度的最后一天）。然而，我看到的是：

代码如下：

library(quantmod)

#Define stocks
tickers<-c("DBK.DE","DTE.DE")
stock<-tickers
StartDate<-'2011-6-25'
EndDate<-'2016-06-25'

PF <- getSymbols(tickers, src='yahoo', from=StartDate, to=EndDate)

# combine the adjusted close values in one (xts) object
dataset <- Ad(get(PF[1]))
for (i in 2:length(PF)) {
  dataset <- merge(dataset, Ad(get(PF[i])))
}

#Getting Quarterly Returns
QReturns<-as.xts(as.data.frame(lapply(dataset,quarterlyReturn)))

#Here is where I suspect the problem
Quarterly_Portfolio<-merge.xts(dataset,QReturns)

有什么想法吗？

Answer 1

你的问题出现是因为有不同种类的时间对象：

> class(index(dataset))
[1] "Date"
> class(index(QReturns))
[1] "POSIXct" "POSIXt"

您想在使用 merge.xts 时转换为相同的 class。您可以在方便的 lubridate 函数 floor_date 的帮助下尝试这个，当 POSIXct 对象值有非零小时时，它将 POSIXct 时间向下舍入到最近的日期：

require(lubridate)
index(dataset) <- floor_date(as.POSIXct(index(dataset)), "day")
Quarterly_Portfolio<-merge.xts(dataset,QReturns)

> head(Quarterly_Portfolio)
           DBK.DE.Adjusted DTE.DE.Adjusted quarterly.returns quarterly.returns.1
2011-06-27         33.5422           7.820                NA                  NA
2011-06-28         34.2747           7.786                NA                  NA
2011-06-29         34.6194           7.909                NA                  NA
2011-06-30         35.1193           8.085        0.04701838          0.03388747
2011-07-01         36.0286           7.992                NA                  NA
2011-07-04         35.7787           7.995                NA                  NA

或者，您也可以像这样使用基数 R 的 round.POSIXt 而不是 floor_date：as.POSIXct(round.POSIXt(as.POSIXct(index(dataset)), "day"))

Answer 2

虽然解决了问题，但它没有正确诊断或解决根本原因。

合并两个具有不同索引类的xts对象没有错，因为所有xts对象在内部都将索引存储为POSIXct。例如：

d <- Sys.Date()
merge(date=xts(1,d), posixct=xts(2,as.POSIXct(d,tz="UTC")))
             date posixct
# 2016-07-09    1       2

问题是因为你的两个 xts 对象有不同的时区。请注意，dataset 具有 UTC 时区，因为日期索引不能具有时区。

R> str(dataset)
An ‘xts’ object on 2011-06-27/2016-06-24 containing:
  Data: num [1:1305, 1:2] 33.5 34.3 34.6 35.1 36 ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr [1:2] "DBK.DE.Adjusted" "DTE.DE.Adjusted"
  Indexed by objects of class: [Date] TZ: UTC
  xts Attributes:  
List of 2
 $ src    : chr "yahoo"
 $ updated: POSIXct[1:1], format: "2016-07-09 08:21:12"

但是 QReturns 有一个 'empty' TZ 属性（这意味着使用您当地的时区）。

R> str(QReturns)
An ‘xts’ object on 2011-06-30/2016-06-24 containing:
  Data: num [1:21, 1:2] 0.047 -0.354 0.118 0.267 -0.215 ...
 - attr(*, "dimnames")=List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr [1:2] "quarterly.returns" "quarterly.returns.1"
  Indexed by objects of class: [POSIXct,POSIXt] TZ: 
  xts Attributes:  
 NULL

QReturns 看起来像这样，因为您在 data.frame 上调用了 as.xts，而 as.xts.data.frame 默认指定了 dateFormat = "POSIXct"。如果设置dateFormat = "Date"，合并这两个对象就不会有问题。

另请注意，直接调用方法是不好的做法 (merge.xts)。您应该只调用 merge 泛型并让 S3 系统处理方法分派。

QReturns <- as.xts(as.data.frame(lapply(dataset,quarterlyReturn)),dateFormat="Date")
Quarterly_Portfolio <- merge(dataset,QReturns)
head(Quarterly_Portfolio)
#            DBK.DE.Adjusted DTE.DE.Adjusted quarterly.returns quarterly.returns.1
# 2011-06-27         33.5422           7.820                NA                  NA
# 2011-06-28         34.2747           7.786                NA                  NA
# 2011-06-29         34.6194           7.909                NA                  NA
# 2011-06-30         35.1193           8.085        0.04701838          0.03388747
# 2011-07-01         36.0286           7.992                NA                  NA
# 2011-07-04         35.7787           7.995                NA                  NA

我个人会通过在计算 QReturns 时不从 xts 转换为 data.frame 返回 xts 来避免这一切。您可以直接在 xts 对象上调用 lapply，然后使用 do.call(merge, ...).

将结果合并回一起

QReturns <- do.call(merge, lapply(dataset, quarterlyReturn))
Quarterly_Portfolio <- merge(dataset, QReturns)

您的 getSymbols 和 "combine" 步骤也可以更紧凑地完成：

PF <- new.env()
getSymbols(tickers, from=StartDate, to=EndDate, env=PF)
# combine the adjusted close values in one (xts) object
dataset <- do.call(merge, eapply(PF, Ad))

合并不同时间间隔的xts对象

Merge xts objects with different time intervals

merge

r

time-series

xts

quantmod