在 R 中找到运行最小值和最大值

Question

我有一个全天股票价格的向量：

> head(bidStock)
         [,1]
[1,] 1179.754
[2,] 1178.000
[3,] 1178.438
[4,] 1178.367
[5,] 1178.830
[6,] 1178.830

我想找到两件事。正如我的算法经历了一天。我想让它找出当前点距离全天的历史最小值和最大值有多远。

'stocks' 包中有一个名为 'mdd' 的函数，它可以找到全天的最大跌幅（即对应于距离历史最大值最远的点的最低值那天）。但是，我不想要最低值，我想要一个向量。我想出了下面的代码来做到这一点。但是，我还需要一种方法来处理一个点与运行历史最小值的距离。

    mddVec<-rep(NA,1)
   for (i in 1: length(bidStock)){
     mddVec[i]<-mdd(bidStock[1:i])
     }

最后，典型价格由(max(day) + min(day) + custom price)/3计算。有没有一种方法可以像运行平均值那样使用全天的运行历史最小值和最大值。

提前感谢您的帮助

Answer 1

您只需要 cummmin 和 cummax 来计算累积最小值和最大值，您可以从中计算出您离最小值和最大值还有多远，以及您喜欢的任何排列：

# in base R, as data.frame
df <- data.frame(price = bidStock, 
                 min = cummin(bidStock), 
                 max = cummax(bidStock))
df$off_min <- df$price - df$min
df$off_max <- df$price - df$max
df$typical_price <- (df$price + df$min + df$max) / 3    # using price for closing price

df
##      price      min      max off_min off_max typical_price
## 1 1179.754 1179.754 1179.754   0.000   0.000      1179.754
## 2 1178.000 1178.000 1179.754   0.000  -1.754      1178.585
## 3 1178.438 1178.000 1179.754   0.438  -1.316      1178.731
## 4 1178.367 1178.000 1179.754   0.367  -1.387      1178.707
## 5 1178.830 1178.000 1179.754   0.830  -0.924      1178.861
## 6 1178.830 1178.000 1179.754   0.830  -0.924      1178.861

# or in dplyr
library(dplyr)

data.frame(price = bidStock) %>% 
    mutate(min = cummin(bidStock), 
           max = cummax(bidStock), 
           off_min = price - min, 
           off_max = price - max,
           typical_price = (price + min + max) / 3)
##      price      min      max off_min off_max typical_price
## 1 1179.754 1179.754 1179.754   0.000   0.000      1179.754
## 2 1178.000 1178.000 1179.754   0.000  -1.754      1178.585
## 3 1178.438 1178.000 1179.754   0.438  -1.316      1178.731
## 4 1178.367 1178.000 1179.754   0.367  -1.387      1178.707
## 5 1178.830 1178.000 1179.754   0.830  -0.924      1178.861
## 6 1178.830 1178.000 1179.754   0.830  -0.924      1178.861

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