為什麼用 apply？

R 金融中級

Lore Dirick

Manager of Data Science Curriculum at Flatiron School

認識 apply 家族

Function Description
apply 在陣列的維度上套用函式
lapply 對 list 或向量套用函式
eapply 對 environment 中的值套用函式
mapply 對多個 list 或向量參數套用函式
rapply 遞迴地對 list 套用函式
tapply 在不規則陣列上套用函式
sapply 簡化 lapply 的回傳結果
vapply 以嚴格型別簡化 lapply 的回傳結果
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認識 apply 家族

Function Description
apply 在陣列的維度上套用函式
lapply 對 list 或向量套用函式
eapply 對 environment 中的值套用函式
mapply 對多個 list 或向量參數套用函式
rapply 遞迴地對 list 套用函式
tapply 在不規則陣列上套用函式
sapply 簡化 lapply 的回傳結果
vapply 以嚴格型別簡化 lapply 的回傳結果
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認識 apply 家族

Function Description
apply 在陣列的維度上套用函式
lapply 對 list 或向量套用函式
eapply 對 environment 中的值套用函式
mapply 對多個 list 或向量參數套用函式
rapply 遞迴地對 list 套用函式
tapply 在不規則陣列上套用函式
sapply 簡化 lapply 的回傳結果
vapply 以嚴格型別簡化 lapply 的回傳結果
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lapply()

stock_list <- list(stock_name = "Apple", ticker = "AAPL", 
                   price = 126.5, good_deal = TRUE)

lapply(stock_list, FUN = class)

$stock_name
"character"

$ticker
"character"

$price
"numeric"

$good_deal
"logical"
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拆解步驟

逐步拆解示意圖

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拆解步驟

逐步拆解示意圖

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拆解步驟

逐步拆解示意圖

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Sharpe 比率

$sharpe = \frac{mean(r) - r_f}{sd(r)}$

  • 以風險標準化報酬
  • 比較不同股票的報酬
  • Sharpe 比率越高＝單位風險報酬越多
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一起來練習吧！

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