具有R的高频数据的多重协方差矩阵

Question

我正在处理包含200万个观测值的高频数据。现在，我需要计算每日实现的协方差矩阵，定义为：

让为盘中价格向量，为盘中价格数]]

我的数据具有以下结构：

Year Month Day FivMin   A   B   C   D
2000   1    1    1      1   2   3   4
2000   1    1    2      2   3   0   1
2000   1    1    3      3   4   1   2
2000   1    1    4      0   1   2   3
2000   1    2    1      1   2   3   4
2000   1    2    2      5   3   4   1
2000   1    2    3      3   0   1   2
2000   1    2    4      4   1   9   3
2000   1    3    1      1   2   3   4
2000   1    3    2      0   1   7   1
2000   1    3    3      3   4   1   2
2000   1    3    4      1   -2   2   3
2000   1    4    1      0   2   3   4
2000   1    4    2      2   1   4   1
2000   1    4    3      3   0   1   2
2000   1    4    4      0   2   2   3
2000   1    5    1      1   2   3   4
2000   1    5    2      2   3   4   1
2000   1    5    3      0   -1   1   2
2000   1    5    4      9   1   2   3
变量A，B，C和D代表每五分钟记录的价格。因此，我的第一个想法是将group_by与变量Year，Month和Day结合使用，以创建矩阵。在此之后，我需要计算每天的已实现Cov。 

例如，第一天，我的变现系数为：

此操作必须每天重复。我是否有针对此问题的软件包。也许最好使用循环。

感谢您的帮助。

我正在处理包含200万个观测值的高频数据。现在，我需要计算每日实现的协方差矩阵，定义为：设为日内价格向量，然后将...

Answer 1

这里是使用split（用于分组）+ tcrossprod（用于cov矩阵）的基本R解决方案