我有一个xts
对象,我希望创建各列的加权总和(并执行LOT)。到目前为止,最简单的方法是矩阵乘法,但是结果失去了很好的xts
质量。
通过创建一个新的xts
对象很容易将它们添加回去,但是它既缓慢又乏味。
例如:
dd <- xts(matrix(rnorm(200), ncol=2), Sys.Date() + 1:100)
w_sum <- dd %*% c(-1, 1)
...,问题是:
> tail(w_sum)
[,1]
[95,] 0.1758262
[96,] -0.3310975
[97,] -0.1204836
[98,] -1.2242001
[99,] -1.7333222
[100,] 1.1216603
解决方法是:
w_sumx <- xts(dd %*% c(-1, 1), index(dd))
但是不仅麻烦,而且很慢。另外,我感兴趣地注意到xts
减法的速度非常快。有没有一种方法可以利用xts
的快速内部功能?
f1 <- function() xts(dd %*% c(-1, 1), index(dd))
f2 <- function() dd[,2] - dd[,1]
> microbenchmark::microbenchmark(f1(), f2(), times = 1000)
Unit: microseconds
expr min lq mean median uq max neval cld
f1() 83.7 97.3 114.1294 104.65 115.00 6688.4 1000 b
f2() 26.3 34.0 40.6202 38.85 45.15 155.4 1000 a
存在一些简单的替代方法。显然,您可以按照建议在Rcpp
中重写该方法,但是更简单的选择是在执行矩阵正则乘法之后覆盖属性。
dd_new <- dd %*% c(-1, 1)
att <- attributes(dd)
att$dim <- dim(dd_new)
attributes(dd_new) <- att
这不像纯矩阵乘法那样快,但是比对时间序列本身进行子集化要快。
microbenchmark::microbenchmark(xts = dd[, 1] - dd[, 2],
matmult = dd %*% c(1, -1),
xtsmatmult = xts(dd %*% c(1, -1), index(dd)),
"%.%" = dd %.% c(1, -1),
"%-%" = dd %-% c(1, -1),
times = 1e5)
Unit: milliseconds
expr min lq mean median uq max neval
xts 0.0396 0.0685 0.11200 0.0998 0.1170 15.40 1e+05
matmult 0.0008 0.0021 0.00352 0.0028 0.0040 7.71 1e+05
xtsmatmult 0.0853 0.1380 0.22900 0.2100 0.2300 117.00 1e+05
%.% 0.0025 0.0055 0.00905 0.0076 0.0099 8.97 1e+05
%-% 0.0096 0.0183 0.03030 0.0268 0.0318 101.00 1e+05
在上面,%.%
是一个准系统函数,仅保留矩阵乘法并覆盖属性,而%-%
添加一些简单的输入检查,以确保尺寸可接受,并使用S3
类样式为了简化概括。
请注意,compiler::cmpfun
函数已用于模拟包函数。在这种情况下,效果不明显。
`%.%` <- compiler::cmpfun(function(x, z){
x2 <- x %*% z
att <- attributes(x)
att$dim <- dim(x2)
attributes(x2) <- att
x2
})
`%-%` <- function(x, z)
UseMethod('%-%')
`%-%.xts` <- compiler::cmpfun(function(x, z){
##
if(!is.xts(x))
stop('x must be an xts object')
if(!is.numeric(z) || !(n <- length(z)) == ncol(x) || n == 0)
stop('z must be an index ector')
x2 <- x %*% z
att <- attributes(x)
att$dim <- dim(x2)
attributes(x2) <- att
x2
})