sfLapply & apply.rolling для объекта xts - Результирующая ошибка: индекс за пределами границ
Моя цель состоит в том, чтобы сопоставить ежедневный возврат 5 акций (объект xts) со скользящим стандартным отклонением периода возврата 90 дней (вычисление SD возврата последних 90 дней) с той же структурой данных и с быстрой скоростью, Подход с использованием основной функции "lapply" прекрасно работает. Однако параллельный подход "sfLapply" в пакете снегопада не работал по некоторым причинам. Вот иллюстрация:
Инициализация библиотек и моделирование набора данных и параметров:
require(PerformanceAnalytics)
require(quantmod)
require(snowfall)
adjReturns <- replicate(5, rnorm(10000, mean = 0.01, sd = 0.008))
colnames(adjReturns) <- c('stock1','stock2','stock3','stock4','stock5')
timeIndex <- seq.Date(as.Date("2015-01-01", "%Y-%m-%d"), by ="day", length.out = 10000)
adjReturns <- as.xts(adjReturns, order.by = timeIndex)
Расчет Rolling SD с использованием lapply, в результате получается решение, которое работает:
rollingSD <- list()
rollingSD <- lapply(adjReturns, function(x) apply.rolling(x, width = 90, FUN = "sd"))
rollingSD <- do.call(cbind, rollingSD)
Вот параллельная версия, которая не работала:
sfInit(parallel = TRUE, cpus = 4, type = "SOCK", socketHosts = rep("localhost", 2))
sfLibrary(snowfall)
sfLibrary(PerformanceAnalytics)
sfLibrary(xts)
sfLibrary(quantmod)
sfExportAll()
rollingSDSnow <- list()
rollingSDSnow <- sfLapply(adjReturns, function(x) apply.rolling(x, width = 90, FUN = "sd"))
rollingSDSnow <- do.call(cbind, rollingSDSnow)
sfStop()
Приведенный выше код возвращает следующую ошибку:
Error in `[.xts`(x, i) : subscript out of bounds
Я не уверен, почему я получил бы эту ошибку, поскольку я даже не пишу свой собственный для циклов. Пожалуйста, укажите на возможные ошибки, мы будем благодарны за любую мысль и спасибо за помощь!
Окружающая среда: R:3.2.0/ RStudio:0.99.472 / снег:0.3-13 / снегопад: 1.84-6 / xts: 0.9-7 / PerfomanceAnalytics: 1.4.3541
PS runSD можно было бы использовать вместо apply.rolling, apply.rolling, так как он может работать с различными функциями.
1 ответ
Вот traceback
:
> rollingSDSnow <- sfLapply(adjReturns, function(x) apply.rolling(x, 90, FUN = sd))
Error in `[.xts`(x, i) : subscript out of bounds
> traceback()
13: stop("subscript out of bounds")
12: `[.xts`(x, i)
11: x[i]
10: FUN(X[[i]], ...)
9: lapply(splitIndices(length(x), ncl), function(i) x[i])
8: splitList(x, length(cl))
7: staticClusterApply(cl, fun, length(x), argfun)
6: clusterApply(cl, splitList(x, length(cl)), lapply, fun, ...)
5: lapply(args, enquote)
4: do.call("fun", lapply(args, enquote))
3: docall(c, clusterApply(cl, splitList(x, length(cl)), lapply,
fun, ...))
2: parLapply(sfGetCluster(), x, fun, ...)
1: sfLapply(adjReturns, function(x) apply.rolling(x, 90, FUN = sd))
splitList
Функция - это то, что терпит неудачу. Это терпит неудачу, потому что это ожидает список ("L" в sfLapply
), но вы передали объект XTS. length
объекта xts - это число наблюдений, и x[i]
попытки вернуть i
ая строка объекта xts, где i
может быть nrow(x)*ncol(x)
, который находится за пределами.
Решение заключается в использовании sfApply
вместо этого (я собираюсь использовать runSD
потому что я не хочу ждать apply.rolling
чтобы закончить бежать).
rollingSD <- list()
rollingSD <- lapply(adjReturns, runSD, n=90)
rollingSD <- do.call(cbind, rollingSD)
sfInit(parallel = TRUE, cpus = 4, type = "SOCK", socketHosts = rep("localhost", 2))
sfLibrary(snowfall)
sfLibrary(quantmod)
sfExportAll()
rollingSDSnow <- list()
rollingSDSnow <- sfApply(adjReturns, 2, runSD, n=90)
rollingSDSnow <- xts(rollingSDSnow, index(adjReturns))
sfStop()
all.equal(rollingSDSnow, rollingSD)
# [1] TRUE