我有以下2018年固定交易日(比如250(的y列模拟数据集。
data
# A tibble: 249 × 2
Date y
<dttm> <dbl>
1 2018-01-02 00:00:00 0.409
2 2018-01-03 00:00:00 -1.90
3 2018-01-04 00:00:00 0.131
4 2018-01-05 00:00:00 -0.619
5 2018-01-08 00:00:00 0.449
6 2018-01-09 00:00:00 0.448
7 2018-01-10 00:00:00 0.124
8 2018-01-11 00:00:00 -0.346
9 2018-01-12 00:00:00 0.775
10 2018-01-15 00:00:00 -0.948
# … with 239 more rows
带有尾部
> tail(data,n=10)
# A tibble: 10 × 2
Date y
<dttm> <dbl>
1 2018-12-13 00:00:00 -0.00736
2 2018-12-14 00:00:00 -1.30
3 2018-12-17 00:00:00 0.227
4 2018-12-18 00:00:00 -0.671
5 2018-12-19 00:00:00 -0.750
6 2018-12-20 00:00:00 -0.906
7 2018-12-21 00:00:00 -1.74
8 2018-12-27 00:00:00 0.331
9 2018-12-28 00:00:00 -0.768
10 2018-12-31 00:00:00 0.649
我想用窗口60计算第y列的滚动sd，然后找到确切的交易日，而不是实际的正常交易日(可以从指数中完成吗？我不知道。(
data2 = data%>%
mutate(date = as.Date(Date))
data3=data2[,-1];head(data3)
roll_win = 60
data3$a = c(rep(NA_real_, roll_win - 1), zoo::rollapply(data3$y, roll_win ,sd))
dat = subset(data3, !is.na(a))
dat_max = dat[dat$a == max(dat$a, na.rm = TRUE), ]
dat_max$date_start = dat_max$date - (roll_win - 1)
dat_max
事实证明，高波动期是：
dat_max
# A tibble: 1 × 4
y date a date_start
<dbl> <date> <dbl> <date>
1 0.931 2018-04-24 1.18 2018-02-24
现在，如果我减去两个日期，我将得到：
> dat_max$date - dat_max$date_start
Time difference of 59 days
这是事实，但现在不是交易日。
我在这里问了一个类似的问题，但它并没有解决问题。事实上，当时被问到的问题是，我如何才能度过高波动的日子。
有什么帮助我可以获得这个交易日吗？提前感谢
编辑
对于完整数据
library(gsheet)
data= gsheet2tbl("https://docs.google.com/spreadsheets/d/1PdZDb3OgqSaO6znUWsAh7p_MVLHgNbQM/edit?usp=sharing&ouid=109626011108852110510&rtpof=true&sd=true")
data
每个时间窗口的开始日期
如果问题是如何计算每个窗口的开始日期，那么使用末尾注释中的数据和3:窗口
w <- 3
out <- mutate(data,
sd = zoo::rollapplyr(y, w, sd, fill = NA),
start = dplyr::lag(Date, w - 1)
)
out
给予：
Date y sd start
1 2018-12-13 -0.00736 NA <NA>
2 2018-12-14 -1.30000 NA <NA>
3 2018-12-17 0.22700 0.8223515 2018-12-13
4 2018-12-18 -0.67100 0.7674388 2018-12-14
5 2018-12-19 -0.75000 0.5427053 2018-12-17
6 2018-12-20 -0.90600 0.1195840 2018-12-18
7 2018-12-21 -1.74000 0.5322894 2018-12-19
8 2018-12-27 0.33100 1.0420146 2018-12-20
9 2018-12-28 -0.76800 1.0361488 2018-12-21
10 2018-12-31 0.64900 0.7435068 2018-12-27
最大的sd及其开始和结束日期
最大的4个sd及其开始和结束日期为：
head(dplyr::arrange(out, -sd), 4)
给予：
Date y sd start
8 2018-12-27 0.331 1.0420146 2018-12-20
9 2018-12-28 -0.768 1.0361488 2018-12-21
3 2018-12-17 0.227 0.8223515 2018-12-13
4 2018-12-18 -0.671 0.7674388 2018-12-14
两个日期之间的行
如果问题是在数据中出现的两个日期之间有多少行，并且包括这两个日期，那么：
d1 <- as.Date("2018-12-14")
d2 <- as.Date("2018-12-20")
diff(match(c(d1, d2), data$Date)) + 1
## [1] 5
备注
Lines <- " Date y
1 2018-12-13T00:00:00 -0.00736
2 2018-12-14T00:00:00 -1.30
3 2018-12-17T00:00:00 0.227
4 2018-12-18T00:00:00 -0.671
5 2018-12-19T00:00:00 -0.750
6 2018-12-20T00:00:00 -0.906
7 2018-12-21T00:00:00 -1.74
8 2018-12-27T00:00:00 0.331
9 2018-12-28T00:00:00 -0.768
10 2018-12-31T00:00:00 0.649"
data <- read.table(text = Lines)
data$Date <- as.Date(data$Date)