Ein Beispiel Für Eine Handelsstrategie In R Kodiert

Ein Beispiel für eine Handelsstrategie in R kodiert Ein Beispiel für eine Handelsstrategie in R kodiert Backtesting einer Handelsstrategie kann in vier Stufen durchgeführt werden. Getting die historischen Daten Formulieren Sie die Trading-Strategie, und geben Sie die Regeln Führen Sie die Strategie für die historischen Daten Werten Sie Performance-Metriken In diesem Beitrag werden wir Rück testen unsere Handelsstrategie in R. Die quantmod Paket hat es wirklich einfach, historische Daten von Yahoo Finance ziehen gemacht. Die nachstehende eine Zeile Code holt NSE (Nifty) Daten. Quantmod bietet verschiedene Funktionen, um Daten zu visualisieren. Erzeugt das folgende Kommando Diagramm für die NSE Daten. TA = "Null" zeigt an, in allen technischen Indikator zu verwenden. Wir werden in Kürze Anwendung einer technischen Indikator auf einer Karte zu sehen. Der nächste Schritt ist, um eine Trading-Strategie zu pflücken. Wir werden MACD wählen (Moving Average Convergence Divergence) für dieses Beispiel. In einem gleitenden Durchschnitt Frequenzweichen-Strategie zwei Mittelwerte werden berechnet, einen langsamen gleitenden Durchschnitt und eine schnelle gleitende Durchschnitt. Die Differenz zwischen der sich schnell bewegenden Durchschnitt und sich langsam bewegende durchschnittliche heißt MACD-Linie. Eine dritte durchschnittliche genannte Signalleitung; a 9 Tage exponentiell gleitenden Durchschnitt der MACD-Signal wird ebenfalls berechnet. Wenn der MACD-Linie kreuzt über der Signalleitung dann ist es ein bullish Zeichen und wir gehen lang. Wenn der MACD-Linie überquert unterhalb der Signalleitung dann ist es ein Zeichen bearish und wir gehen kurz. Wir wählen Schlusskurs NSE Daten, um die Durchschnittswerte zu berechnen. Folgenden Befehl erfüllt diese Aufgabe. Unter dem Befehl berechnet den MACD für den Schlusskurs. Variierende Parameter für schnell, langsam und Signalmittelwerte in Abhängigkeit von den Handelsanforderungen kann man wählen. Hier bleiben wir bei den Standardparametern. MACD ist die Funktion in quantmod, die die Moving Average Convergence Divergenz berechnet, ist der Schlusskurs für die NSE Daten ist nFast schnelle gleitende Durchschnitt ist nSlow die sich langsam bewegenden Durchschnitt maType = SMA zeigt haben wir einfachen gleitenden Durchschnitt gewählt Prozent = FALSE impliziert, wir Berechnung der Differenz zwischen schnellen und langsamen gleitenden Durchschnitt moving average. Festlegen TRUE würde die prozentuale Differenz zwischen dem schnellen gleitenden Durchschnitt und langsamen gleitenden Durchschnitt zurück. Der folgende Befehl Parzellen das Diagramm für den Schlusskurs der NSE zusammen mit den MACD-Parameter. Wie diskutiert, bevor wir definieren unsere Trading-Signal wie folgt: - Wenn der MACD Signal über die Signalleitung überquerten wir gehen lange auf NSE Wenn der MACD-Signal unterhalb der Signallinie überquert gehen wir kurz auf NSE Folgenden Befehl erzeugt das Handelssignal entsprechend. Wir nutzen die Verzögerung Bediener Vorgriffs Bias eliminieren. Wir werden diese Strategie auf die historischen Daten der NSE vom 2007-09-17 bis 2015.09.22 gelten. Das Handelssignal wird auf den Schlusskurs angewandt, um die Renditen unserer Strategie zu erhalten. Die ROC-Funktion bietet die prozentuale Differenz zwischen den beiden Schlusskurse. Wir können die Dauer, für die wir die Renditen sehen möchten. Der folgende Befehl wählt die Renditen zwischen 2008.06.02 und 2015.09.22. Kumulierte Renditen berechnet und aufgetragen mit den folgenden Befehlen: - Die 4. Stufe des Backtesting wird die Beurteilung Performance-Metriken. Die Performance-Analyse-Paket in R bietet eine konsolidierte Plattform für leistungsbezogene Parameter zu beachten. Verschiedene Metriken wie Draw-Downs, können Abwärtsrisiko in R. beobachten Folgenden Befehl enthält eine Zusammenfassung der oben genannten Parameter und vieles mehr! Hier ist die prägnante Version des Codes. Nachdem man aber diesem Beispiel gelernt, youve Grundlagen von, wie man ein Quant Trading-Strategie entwerfen mit R. Jetzt können Sie lernen, wie man mit quantmod Paket begann R. erhalten Sobald Sie erfolgreich gelernt diese Grundlagen können Sie Ihre Fähigkeiten testen auf unseren interaktiven Selbststudium 10 Stunden lang datacamp natürlich 'Modell ein Quantitative Trading-Strategie in R'