Параллельная обработка нескольких биржевых тикеров Quant Mod в R

Вы можете использовать get для получения данных из среды и assign для назначения данных символу в среде.

library(quantmod)
stockData <- new.env()
tickers <- c("AAPL","GOOG", "IBM", "MSFT", "INTC", "YHOO", "F", "GS", "UL") 
getSymbols(tickers, src="yahoo", env=stockData)

for (tick in tickers) {
  x <- get(tick, pos=stockData)  # get data from stockData environment
  x$ret <- diff(log(Ad(x)))      # add a column with returns
  assign(tick, x, pos=stockData) # assign back into stockData environment
  assign(paste0(tick, "monthly"), 
         apply.monthly(x, sum, na.rm=TRUE), 
         pos=stockData) # calc monthly sum and assign in stockData environment
}

Или вы можете использовать eapply для применения функции к каждому объекту в среде. Результатом будет список, который вы можете принудительно вернуть в среду.

stockData <- as.environment(eapply(stockData, function(x) {
  x$ret <- diff(log(Ad(x)))
  x
}))

Или вы можете создать список только возвратов, а затем перебрать его, чтобы рассчитать ежемесячные суммы.

R <- eapply(stockData, function(x) diff(log(Ad(x))))
monthly <- lapply(R, apply.monthly, sum, na.rm=TRUE)

Вы можете объединить результаты в один объект, подобный этому

do.call(merge, R)
do.call(merge, monthly)

Назначение за пределами локальной области

Во-первых, тела функций работают в дочерней области, даже если они присваиваются переменным, объявленным в глобальной или содержащей области.

В R есть специальный оператор <<- для установки переменных в родительских областях (окружениях). Подробнее см. ?assignOps.

Например:

a <- 1
(function(){ a <- a + 1 })()

Новый a создается в локальной области видимости в точке назначения, поэтому внутреннее значение становится равным 2, но глобальное остается равным 1.

a <- 1
(function(){ a <<- a + 1 })()

Использование оператора присваивания <<- поочередно ищет родительские среды и находит наш глобальный файл a. Global A получает значение 2 в этом случае.

Функциональное программирование

В R поощряется функциональное программирование. См. мой другой ответ на quantmod, чтобы узнать, как вы можете подойти к этому с временными рядами.

Например, для меня это похоже на работу для lapply и do.call (не проверено)

tickers <- c("AAPL","GOOG", "IBM")

as_monthly <- function(sym) {
    log_returns <- diff(log(stockdata[[sym]][[paste(sym, "Adjusted", sep=".")]]))
    aggregate(log_returns[2:nrow(log_returns),], as.yearmon, sum)
}

assign("stockret", do.call(cbind, lapply(tickers, as_monthly)), envir=stockdata)

Однако из вашего вопроса неясно, как вы заполняете среду stockdata.

Quantmod имеет необычное поведение, заключающееся в том, что он добавляет свои результаты во вмещающую среду.

> getSymbols(c("AAPL","ORCL"))
[1] "AAPL" "ORCL"

возвращает список символов, которые он извлекает, но имеет побочный эффект, заключающийся в том, что он присваивает результаты среде вызывающего объекта:

ls()
[1] "AAPL" "ORCL"

> nrow(AAPL)
1774
> class(AAPL)
[1] "xts" "zoo"

Для написания сценариев это может быть беспорядочно, поэтому, как предполагает OP, может быть хорошей идеей создать для этого специальную среду:

> stocks <- new.env()
> getSymbols(c("AAPL","ORCL"),stocks)
> ls(stocks)
[1] "AAPL" "ORCL"

Такой подход предотвращает конфликты имен и позволяет обрабатывать возвращаемые результаты как группу. Теперь, когда мы собрали данные вместе, удобнее заменить среду на более традиционную структуру данных, например, чтобы каждый тикер был элементом списка:

> stocksL <- as.list(stocks)

Теперь мы можем эффективно использовать Map или Lapply.

> Map(function() { "do something " }, stocksL)

Обратите внимание, что, поскольку getSymbols ставит перед именами столбцов имя тикера, было бы полезно убрать это:

> stocksL2 <- Map(function(x) {names(x)<-gsub(".*\\.","",names(x));x}, stocksL)

Теперь мы можем переработать его

> adj <- Map(function(x) {diff(log(x$Adjusted))}, stocksL2)