(daily return percentage) / 100 = (today's close - yesterday's close) / yesterday's close
I have a data frame like this,
date close
1 2018-09-21 3410.486
2 2018-09-20 3310.126
3 2018-09-19 3312.482
4 2018-09-18 3269.432
5 2018-09-17 3204.922
6 2018-09-14 3242.090
7 2018-09-13 3236.566
8 2018-09-12 3202.025
9 2018-09-11 3224.212
10 2018-09-10 3230.068
11 2018-09-07 3277.644
12 2018-09-06 3262.881
13 2018-09-05 3298.141
14 2018-09-04 3363.898
15 2018-09-03 3321.825
I'd like to calculate daily returns and make it like this,
date close change
1 2018-09-21 3410.486 3.0319
2 2018-09-20 3310.126 -0.0711
3 2018-09-19 3312.482 1.3168
4 2018-09-18 3269.432 2.0128
5 2018-09-17 3204.922 -1.1464
6 2018-09-14 3242.090 0.1707
7 2018-09-13 3236.566 1.0787
8 2018-09-12 3202.025 -0.6881
9 2018-09-11 3224.212 -0.1813
10 2018-09-10 3230.068 -1.4515
11 2018-09-07 3277.644 0.4525
12 2018-09-06 3262.881 -1.0691
13 2018-09-05 3298.141 -1.9548
14 2018-09-04 3363.898 1.2666
15 2018-09-03 3321.825 NA
A base R option
df$change <- c(-diff(df$close)/df$close[-1] * 100, NA)
df
# date close change
#1 2018-09-21 3410.486 3.03190876
#2 2018-09-20 3310.126 -0.07112491
#3 2018-09-19 3312.482 1.31674248
#4 2018-09-18 3269.432 2.01284150
#5 2018-09-17 3204.922 -1.14642098
#6 2018-09-14 3242.090 0.17067472
#7 2018-09-13 3236.566 1.07872362
#8 2018-09-12 3202.025 -0.68813713
#9 2018-09-11 3224.212 -0.18129649
#10 2018-09-10 3230.068 -1.45153043
#11 2018-09-07 3277.644 0.45245291
#12 2018-09-06 3262.881 -1.06908710
#13 2018-09-05 3298.141 -1.95478579
#14 2018-09-04 3363.898 1.26656281
#15 2018-09-03 3321.825 NA
We use diff to get lagged differences of close and then divide it by close ignoring the first row and add a NA at the end.