Système De Trading En R

Il s'agit du troisième post dans le Backtesting dans Excel et série R et il montrera comment backtest une stratégie simple dans R. Il suivra les 4 étapes Damian décrit dans son post sur la façon de backtest une stratégie simple dans Excel. Étape 1: Obtenez les données La fonction getSymbols dans quantmod rend cette étape facile si vous pouvez utiliser les données quotidiennes de Yahoo Finance. Il existe également des méthodes (non au sens strict) pour extraire des données provenant d'autres sources (FRED, Google, Oanda, R sauvegarder des fichiers, des bases de données, etc.). Vous pouvez également les utiliser comme modèle pour écrire une fonction personnalisée pour un fournisseur particulier que vous utilisez. Exécutez la commande ci-dessous si le fichier quantmod n'est pas déjà installé utilisez le paquet quantmod (charge TTR, xts et zoo) extrait les données SPX de Yahoo (getSymbols renvoie un objet xts) Étape 2: Créez votre indicateur Le paquetage TTR contient une multitude d'indicateurs. Les indicateurs sont écrits pour faciliter la combinaison de façon créative et non conventionnelle. À partir de la révision 106 sur R-forge, TTR a un indicateur DVI. Calculer l'indicateur DVI dvi lt - DVI (Cl (GSPC)) Cl () extrait la colonne close price Étape 3: Construisez votre règle de négociation Puisque cette règle de négociation est simple - étaient longs 100 si le DVI est inférieur à 0,5 et court 100 autrement - - il peut être écrit en une seule ligne. Des règles plus élaborées et / ou des positions de positionnement peuvent également être effectuées, mais nécessitent plus de code (RSI (2) avec Position Sizing est un exemple de règles de dimensionnement de position plus complexes). Notez également que le vecteur de signal est retardé, ce qui évite le biais prospectif. (Si vous avez un signal DVI inférieur ou égal à 0.5), laissez le signal d'hier est appliqué à l'état de retour d'aujourd'hui. Comme dans l'exemple Damians, le code ci-dessous est une approche simplifiée qui est sans friction et ne tient pas compte du glissement. Le code ci-dessous prend le pourcentage de retour d'aujourd'hui et le multiplie par la taille de la position du signal d'hier (toujours - 100 dans cet exemple). Je sous-ensemble également le retour du système pour correspondre aux résultats dans le fichier Excel. Calculer les retours basés sur le signal ret lt - ROC (Cl (GSPC)) le sous-ensemble sig retourne pour correspondre aux données dans le fichier Excel ret lt - ret2009-06-022010-09-07 Étape 5: Évaluer la performance de la stratégie Damian a mentionné l'importance d'évaluer votre stratégie . Heureusement pour les utilisateurs de R, le package PerformanceAnalytics facilite cette tâche. Avec quelques lignes de code, nous pouvons visualiser les tirages, les risques à la baisse et un résumé des performances. Utiliser le tableau PerformanceAnalytics créer un tableau montrant les statistiques de tirage créer un tableau des courbes d'estimation des risques à la baisse, la performance quotidienne et les tirages C'est tout ce qu'il ya de backtesting une stratégie simple dans R. Ce n'était pas intimidant, c'était S'il vous plaît laissez un commentaire si youre déplacement de votre Backtesting d'Excel à R et theres quelque chose youre accroché sur ou vous avez un tip que vous aimeriez partager. Heres une version succincte du code dans le post ci-dessus si vous voulez être capable de copier collez-le tout en un seul bloc: Archive R Programmation Flux RSS pour cette section Les derniers mois ont vu une vague d'activité en termes de nouveaux cours étant Créé pour le langage de programmation R. Udemyis un tel lieu en ligne qui fournit une gamme étonnamment large de sujets liés à la langue R. Ces sujets comprennent l'analyse statistique, la régression, la science des données, l'apprentissage automatique, le commerce quantitatif, la visualisation des données et l'hellip. Vous devriez maintenant connaître la plupart des fonctionnalités du langage de programmation R. Nous pouvons effectuer des simulations, des résultats de graphes, créer des statistiques sommaires, exporter nos résultats vers des fichiers et accomplir presque tous les exploits de programmation en utilisant simplement l'installation de base de R. Dans cette conférence je veux introduire quelques outils hellip L'utilisation de la probabilité et des statistiques est Omniprésent dans le financement quantitatif. Tous les prix observables, les volumes, les taux d'arrivée des commandes, etc., sont dus aux déséquilibres de l'offre et de la demande. Cependant, le suivi de tous les déséquilibres de l'offre et de la demande devient lourd à mesure que le nombre de variables augmente. Les outils statistiques sont essentiels pour expliquer et modéliser ces hellip que j'ai commentés dans le passé sur l'utilité du paquet RCPP. Maintenant, Dirk Eddelbuettel a fourni un autre merveilleux service à la communauté R en affichant un exemple de code R qui tire parti de ce cadre puissant. Si vous êtes intéressé à combiner la vitesse brute et la performance de C avec la syntaxe de R, vérifiez hellip Dans cette conférence, nous discuterons des estimateurs statistiques, étudierons la loi des grands nombres, le théorème de la limite centrale et examinerons la mise en œuvre de tous ces concepts dans R. Population par rapport aux statistiques d'échantillons Prenons l'ensemble des nombres: 102, 103,2, 102, 101,2, 499, 103,2, 101,23, 99,2. Voici quelques questions que nous pourrions vouloir poser à propos de ces hellipArchive Beginner R Tutoriel Flux RSS pour cette section L'utilisation de la probabilité et des statistiques est omniprésent dans la finance quantitative. Tous les prix observables, les volumes, les taux d'arrivée des commandes, etc., sont dus aux déséquilibres de l'offre et de la demande. Cependant, le suivi de tous les déséquilibres de l'offre et de la demande devient lourd à mesure que le nombre de variables augmente. Les outils statistiques sont essentiels pour expliquer et modéliser ces hellip Dans cette conférence, nous allons discuter des estimateurs statistiques, étudier la loi des grands nombres, le théorème de la limite centrale et examiner la mise en œuvre de tous ces concepts dans R. Population vs Sample Statistics Considérons l'ensemble des nombres : 102, 103,2, 102, 101,2, 499, 103,2, 101,23, 99,2. Voici quelques questions que nous pourrions poser à propos de ces hellip Régression Analyse La régression est un sujet très important. Il s'agit d'un outil statistique couramment utilisé en économie, en finance et en commerce. R fournit des fonctions pré-écrites qui effectuent des régressions linéaires d'une manière très simple. Il existe plusieurs paquetages add-on qui permettent des fonctionnalités plus avancées. Dans cette classe, nous n'utiliserons la fonction lm () que hellip Matrices dans R A matrice est une construction mathématique très utile. Les matrices fournissent un mécanisme permettant de manipuler facilement de grandes collections de données. Matrix Mathematics est un vaste sujet et il existe de nombreux articles et publications qui parlent de toutes les utilisations possibles des matrices. Il suffit de dire que cette classe va seulement à hellip La première classe a servi d'introduction à l'environnement R. Les conteneurs de données fondamentales c (), matrix (), data. frame (), list () ont été introduits et certaines fonctions utiles ont été présentées. Cette deuxième classe va couvrir les fonctions définies par l'utilisateur. Lorsqu'il s'agit de toute sorte de projet d'analyse de données, il est important de pouvoir créer des fonctions simples hellip