r - 计算加权滚动平均值 R

Question

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Adaptive moving average - top performance in R

(3 个回答)


7年前关闭。




假设我在 dataframe/data.table 中有两列，一列是级别，另一列是卷。我想计算水平的滚动平均值，按体积加权，因此体积作为某些滚动窗口的权重(归一化为 1)。

Base R 有一个 weighted.mean() 函数，它对两个静态向量进行类似的计算。我尝试使用 sapply 将列表/向量 fo 参数传递给它并创建一个 rollign 系列，但无济于事。

我应该使用 weighted.mean() 哪种“应用”机制来获得所需的结果，或者我必须循环/编写自己的函数？

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附注最后我决定编写简单的自定义函数，它利用了伟大的 RccpRoll 包。我发现 RccpRoll 非常快，比其他滚动方法快得多，这对我很重要，因为我的数据有几百万行。

该函数的代码如下所示(因为 RccpRoll 返回没有 NA 的数据，所以我在开始时添加了一些 NA):

require(RcppRoll)
my.rollmean.weighted <- function(vec1,vec2,width){
   return(c(rep(NA,width-1),roll_sum(vec1*vec2,width)/roll_sum(vec2,width)))
}

Answer 1

我认为这可能会奏效。它采用了 rollapply 中展示的技术。滚动回归的文档。关键是by.column=FALSE .这提供了滚动基础上所有列的矩阵。

  require(zoo)

  df <- data.frame(
    price = cumprod(1 + runif(1000,-0.03,0.03)) * 25,
    volume = runif(1000,1e6,2e6)
  )

  rollapply(
    df,
    width = 50,
    function(z){
      #uncomment if you want to see the structure
      #print(head(z,3))
      return(
        weighted_mean = weighted.mean(z[,"price"],z[,"volume"])
      )
    },
    by.column = FALSE,
    align = "right"
  )

如果它不起作用或不清楚，请告诉我。