R语言计算XIRR

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更新：
需求：我需要计算一个大数据量的分组XIRR(人话：我想要一次性计算不同投资者的XIRR)
方法：
1、EXCEL
存在的问题：没法一次性计算，并且结果表示的是年化收益率，如果一个投资者1天内赚了2%，那年化收益率将会达到137640.83%，而excel中的结果明显不对，同时对于极短期间的负收益，excel会出错。
适合：数据量小，且资金流间隔较长
2、使用程序:R
这里找到三种方法，下面一一解释：
一、“tvm"包的xirr函数
函数用法：
xirr(cf, d, tau = NULL, comp_freq = 1, interval = c(-1, 10), ...)，更为具体的可以参考使用说明。这里提供一个例子(https://stackoverflow.com/questions/55954200/how-to-loop-the-xirr-function-in-r-over-multiple-ids)
library(tvm)
exampledf %>%
  mutate(Date = as.Date(Date)) %>%
  group_by(ID) %>%
   summarise(
   IRR = xirr(cf =CashFlow, d = Date,
      tau = NULL, comp_freq = 12, interval = c(-1, 10)))
缺点：函数计算并不准确，结果和excel中存在差异，与excel中类似，对于极短期间xirr计算的值不对。
二、任熊发表于知乎(https://zhuanlan.zhihu.com/p/36268182)上面分析的程序
缺点：分组计算的时候程序报错，也可能是我分组的方法不对(我使用的是tidverse包中的group_by这种分组方法)。
三、SunilVeeravalli发布在github上的程序(https://github.com/SunilVeeravalli/XIRR_in_R/blob/master/Xirr%20Code.R)
缺点：对数据格式要求严格，数据集中只能有日期和资金流两项。和我们需求不符
有点：对整体收益为负的收益率，也就是收益率为负，进行了更好的计算


本来推荐的是第一种方法，我还得意洋洋的给大家分享第一种方法的寻找经验(还有点用，放在最后了)，但是我在检查的时候发现了计算错误，所以我裂开了啊！真的是裂开了啊！经过一番挣扎，我还是回头去看了具体的源码，真的是，小孩子吃糖——绝了。下面介绍整个代码的编辑思路以及代码，看完后就应该能了解为什么上面会出现问题了

整个代码的运行思路：分割试值。我们需要的内部收益率是使方程等于0的值(-流出的资金*(1+r)+流入的资金=0)，所以先给内部收益率设定一个范围，然后把这个范围分割成更小的范围，不断缩小这个范围，最后求解均值就可以了。
提醒：先大致考虑一下，计算的收益率的范围，符合要求的情况下，初始的范围越小越好。还有就是最后要呈现的是年化收益率还是日度收益率，如果需要计算极小日期范围，建议不要使用年化收益率，因为太大了，真的是太大了。还有就是流入资金与流出资金的符号相反，需要注意。
代码：借鉴SunilVeeravalli发布在github上的程序，并进行了修改

1. library(tidyverse)#加载包
   
2. #建立xirr函数
   
3. xirr <- function(date,flow) {#从你的数据集中提取日期和资金流变量
   
4.   dataset<-bind_cols(date,flow)#把日期和资金流量封装进一个数据框中
   
5.   npv <- function(range, dataset){#定义一个净现值函数
   
6.     for(test.rate in range) {#从range定义的范围内开始循环测试利率test.rate
   
7. 
   
8.       max.date <- max(dataset$dates)#在日期中找到最大的那一天
   
9. 
   
10.       temp <- dataset %>%
    
11.         mutate(npv = amount * ((1 + test.rate)^(as.numeric(max.date - dates)))) %>%#在原本的数据集(只有日期和资金流)中添加一列npv,对应的是每个日期现金流的现值
    
12.         select(npv) %>%#把npv这一列提取出来
    
13.         .[1]#提取第一列的值
    
14.       if(sum(dataset$amount) > 0) {#如果资金流总和为正，也就是说内部收益率是一个正数
    
15.         if(sum(temp) > 0) {#如果此时计算的每个日期的npv的总和大于0，也就是说流出的资金*(1+r)小了，也即是r与真实值小
    
16.           min.rate <- test.rate#就把这个测试值定义为最小的利率
    
17.           next#继续
    
18.         } else {#如果npv的和小于0，也就是说流出的资金*(1+r)大了，也即是r与真实值大
    
19.           max.rate <- test.rate#把这个测试值定义为最大的利率
    
20.           break
    
21.         }
    
22.       } else {#资金流总的为负数，即内部收益率为负数，下面的意义与上面类似
    
23.         if(sum(temp) < 0) {
    
24.           min.rate <- test.rate
    
25.           next
    
26.         } else {
    
27.           max.rate <- test.rate
    
28.           break
    
29.         }
    
30.       }
    
31.     }
    
32.     return(list(min.rate = min.rate, max.rate = max.rate))#整个循环返回一个列表，列表中包含的是测试出的最大和最小利率
    
33.   }
    
34. 
    
35. 
    
36.   names(dataset) <- c("dates", "amount")#命名
    
37. 
    
38.   max.rate <- c()
    
39.   min.rate <- c()
    
40. #上面定义了npv的值，下面对将要分割的范围进行设定。这里将利率分成了正数和负数，如果资金流总值=0，这里没法运行，建议单独考虑，因为利率肯定是0
    
41.   if(sum(dataset$amount) > 0) {#如果总的资金流是正数
    
42. 
    
43.     range <- seq(from = 0, to = 1, by = 0.1)#产生一个从0到1，间隔为0.1的序列，比如0，0.1，0.2...1   
    
44.     hundreds <- npv(range, dataset)#调用上面定义的npv函数，分割范围是0-1，数据集为dataset。返回的数是测试得到的最大最小利率
    
45. 
    
46.     range <- seq(from = hundreds$min.rate, to = hundreds$max.rate, by = 0.01)#将上面返回来的最大最小利率，在进行0.01大小的分割
    
47.     tens <- npv(range, dataset)
    
48. 
    
49.     range <- seq(from = tens$min.rate, to = tens$max.rate, by = 0.001)#进行0.001大小的分割
    
50.     ones <- npv(range, dataset)
    
51. 
    
52.     range <- seq(from = ones$min.rate, to = ones$max.rate, by = 0.0001)#进行0.0001大小的分割
    
53.     decimals <- npv(range, dataset)
    
54. 
    
55.     return(mean(unlist(decimals)))#返回测试的最大最小利率的均值，这里是0.00001这个小数点位的值，感觉太小了，最后那一个分割可以不要，节省程序运行时间  
    
56. 
    
57.   } else {#如果总的资金流量是负数
    
58. 
    
59.     range <- seq(from = 0, to = -1, by = -0.1)#产生一个从0到-1的序列，间隔位-0.1，这里一定要注意这样写，-1，-0.9，-0.8....0
    
60.     hundreds <- npv(range, dataset)
    
61. 
    
62.     range <- seq(from = hundreds$min.rate, to = hundreds$max.rate, by = -0.01)#与上文中类似
    
63.     tens <- npv(range, dataset)
    
64. 
    
65.     range <- seq(from = tens$min.rate, to = tens$max.rate, by = -0.001)
    
66.     ones <- npv(range, dataset)
    
67. 
    
68.     range <- seq(from = ones$min.rate, to = ones$max.rate, by = -0.0001)
    
69.     decimals <- npv(range, dataset)
    
70. 
    
71.     return(mean(unlist(decimals)))
    
72.   }
    
73. }

复制代码

这个也不是没有缺点：缺点就是运行速度慢，好处灵活设定(只能这样安慰自己了)
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经验：关于如何解决出现的问题，先百度中文答案，如果还没有解决问题，使用英语的关键词进行谷歌搜索，问题基本就能解决了。关于如何查找合适的包或者函数，可以使用这个网站”https://www.rdocumentation.org/“，使用方法与搜索引擎一样，很方便。

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关键词：IRR R语言 questions Interval Cashflow

裂开了，经验都写完了，我的代码还没跑完，这万一最后再报个错，那真的是无语妈妈给无语开门——无语到家了