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r - getSplits (quantmod) 导入的矩阵根据符号以不同方式成形

问题描述

我正在尝试导入库存数据（拆分），但我遇到了问题。如果所有符号都包含拆分，则没有问题。但是，当其中一个没有分裂时，矩阵的形状不同并且是错误的。

以下是我使用的代码：

library(quantmod)

Tick <- c("AA","ARGO")

split_test <- Reduce(merge, lapply(Tick, function(x) {
  tryCatch({
    getSplits(x, from= "2016-01-04", to="2017-03-09", src="yahoo")
  }, error = function(e) {}
  )
}))

结果很好：

               AA.spl         ARGO.spl
2016-05-27     N/A            0.9091
2016-10-06     3.000            N/A
2016-11-01     0.801            N/A

问题是，如果 Tick 包含没有 split 的“A”，则结果将完全不同且错误：

Tick <- c("A","AA","ARGO")

     x     AA.spl         ARGO.spl
1    N/A    3.000         0.9091
2    N/A    0.801         0.9091

日期不再显示，并且值也错误（相同的数字重复）。即使股票没有拆分，我如何获得第一个结果？如果可能的话，我希望“A”显示为 N/As，如下所示：

             A.spl       AA.spl         ARGO.spl
2016-05-27   N/A          N/A            0.9091
2016-10-06   N/A         3.000            N/A
2016-11-01   N/A         0.801            N/A

获得股息

Tick <- c("A","AA","AADR","AAN","AAP","AAT")

Test <-
  lapply(Tick,
         function(x) {
           try(getDividends(x, from= "2016-01-04", to="2016-03-15", src="yahoo"),
               silent = TRUE)
         })
names(Test) <- Tick

# convert NA to xts object with date < 1900
Test <-
  lapply(Test,
         function(x) {
           if (identical(x, NA)) xts(NA, .Date(-4e4)) else x
         })

# merge and remove pre-1900 date
Test <- Reduce(merge, Test)["1900/"]

标签： rquantmod

解决方案

getSplits()只返回NA“A”，而不是 xts 对象。并且“A”在您的Tick向量中首先出现，因此merge()不会调用 xts 对象的方法（因为 S3 方法分派的工作方式）。

您可以使用cbind()而不是merge()因为方法分派的cbind()工作方式不同。但我不会建议这种解决方案，因为您不太可能记得这两个函数之间的细微差别。

相反，我会在合并之前预处理您的拆分列表。

split_test <-
  lapply(Tick,
         function(x) {
           try(getSplits(x, from= "2016-01-04", to="2017-03-09", src="yahoo"),
               silent = TRUE)
         })
names(split_test) <- Tick

# convert NA to xts object with date < 1900
split_test <-
  lapply(split_test,
         function(x) {
           if (identical(x, NA)) xts(NA, .Date(-4e4)) else x
         })

# merge and remove pre-1900 date
split_test <- Reduce(merge, split_test)["1900/"]
# set names
names(split_test) <- Tick

split_test
##               AA  A      ARGO
## 2016-05-27    NA NA 0.9090909
## 2016-10-06 3.000 NA        NA
## 2016-11-01 0.801 NA        NA

代码检查只有 的列表元素NA，并将 替换NA为日期索引早于 1900 的 xts 对象。该日期在输出中很容易识别。

然后我们使用 将所有列表元素合并在一起Reduce()，就像你做的那样。我们将名称设置为您的Tick向量，因此没有任何数据的列具有正确的代码名称。

更新getDividends()，因为它在没有红利时返回一个零宽度的 xts 对象，而不是像 NA 那样getSplits()。我们可以在使用 NA 调整 xts 对象的函数中添加另一个检查。

让我们把它移到一个函数中，因为你在不止一个地方需要它。我们可以在if语句中添加另一个条件。

fill_missing <-
function(x)
{
    y <- x
    if (identical(x, NA) || length(x) < 1) {
        y <- xts(NA, .Date(-4e4))
    }
    y
}

现在在您的lapply()通话中使用此功能并执行相同的Reduce()通话。然后，如果需要，您可以再次设置名称。

Test <- lapply(Test, fill_missing)
out <- Reduce(merge, Test)["1900/"]
out <- out[,Tick]

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