使用R的时间序列矩阵乘法用于投资组合返回计算

Question

我有一个高频交易数据集，该数据集在上午11:00到11:30 am之间，我已经汇总到30秒的间隔。随后，我计算了这10个股票的退货。

我如何执行以下时间序列返回数据集的矩阵乘法，其中重量矩阵为a（10 x 1）矩阵，每个行值为0.1

Snippet of the Return series 
                             Return        Return.1         Return.2       Return.3       Return.4          Return.5         Return.6   Return.7       Return.8       Return.9
2016-11-01  11:01:00    0.0000000000    0.0000000000    0.0000000000    0.0000000000    0.0000000000    0.0000000000    0.0000000000    0.0000000000    0.0000000000    0.0000000000
2016-11-01  11:01:30    0.0000000000    -0.0000114972   0.0000000000    0.0017831901    0.0000000000    0.0000000000    -0.0000436291   0.0000000000    -0.0004361599   0.0006955877
2016-11-01  11:02:00    0.0000000000    0.0001367691    0.0000000000    -0.0013306210   0.2858388000    0.0000000000    0.0000895993    0.0073684211    -0.0001821495   0.0000115851
2016-11-01  11:02:30    0.0000000000    0.0007165496    0.0032948929    0.0001158209    0.0000000000    0.0000896138    -0.0001382266   0.0000000000    -0.0001045696   0.0000000000

可以从链接下载数据

https://www.dropbox.com/s/dwvsl11j7t1884b/time series return Data.xlsx?dl = 0

Answer 1

我认为您需要的是基本矩阵乘法，可以在r中使用％*％。

例如：

a=matrix(1:6,2,3)
b=matrix(10:21,3,4)
a%*%b