我有一个数据表,其中几(但不是全部)列是因素:
df = read.table(text = "
date stock ret DivYield PB ROE
1 2017-06-30 AAPL 0.05 0.050 12 0.10
2 2017-06-30 GOOG 0.25 0.055 11 0.12
3 2017-06-30 MSFT -0.3 0.020 16 0.12
4 2017-07-31 AAPL -.02 0.055 11 0.10
5 2017-07-31 GOOG 0.25 0.050 12 0.10
6 2017-07-31 MSFT 0.01 0.025 14 0.12
", header = TRUE)
我想将最后三列(我的"因子"列)乘以重量,然后将它们汇总在一起以计算 z得分::
factor.weights = c(0.3, 0.45, 0.25)
names(factor.weights) = c("DivYield", "PB", "ROE")
结果应该看起来像这样:
date stock ret z.score
1 2017-06-30 AAPL 0.05 5.4400
2 2017-06-30 GOOG 0.25 4.9965
3 2017-06-30 MSFT -0.30 7.2360
4 2017-07-31 AAPL -0.02 4.9915
5 2017-07-31 GOOG 0.25 5.4400
6 2017-07-31 MSFT 0.01 6.3375
我通过上述
获得了上述df.answer = data.frame(date = df$date, stock = df$stock, ret = df$ret,
z.score = df$DivYield * factor.weights["DivYield"] +
df$PB * factor.weights["PB"] +
df$ROE * factor.weights["ROE"])
,但是我需要更聪明的东西,因为我的真实数据有数十列,而且我以编程方式确定factor.weights
。
关于如何在选择几列上进行这种矩阵乘法的任何想法?
这是使用base
R
> factor.weights = c(0.3, 0.45, 0.25)
> names(factor.weights) = c("DivYield", "PB", "ROE")
>
> # With base R
> df$answer <- as.matrix(df[names(factor.weights)]) %*% factor.weights
> df[, setdiff(colnames(df), setdiff(names(factor.weights), "ret"))]
date stock ret answer
1 2017-06-30 AAPL 0.05 5.4400
2 2017-06-30 GOOG 0.25 4.9965
3 2017-06-30 MSFT -0.30 7.2360
4 2017-07-31 AAPL -0.02 4.9915
5 2017-07-31 GOOG 0.25 5.4400
6 2017-07-31 MSFT 0.01 6.3375
您需要转置DF,然后乘以您的因子。重量然后再次转置结果。如下:
df$z.score <- rowSums(t(t(df[,4:6]) * factor.weights))