فوركس r-بروجيكت

و التاجر R.
استخدام R والأدوات ذات الصلة في التمويل الكمي.
تصور بيانات سلسلة الوقت في R.
أنا مسرور جدا أن أعلن بلدي داتاكامب بالطبع على تصور البيانات سلسلة الوقت في R. هذا بالطبع هو أيضا جزء من سلسلة الوقت مع R المهارات المسار. لا تتردد في الحصول على نظرة، والفصل الأول هو حر!
وصف المساقات.
وكما يقول المثل، "الرسم البياني يستحق ألف كلمة". هذا هو السبب في التصور هو الطريقة الأكثر استخداما وقوية للحصول على فهم أفضل للبيانات الخاصة بك. بعد هذا بالطبع سيكون لديك نظرة عامة جيدة جدا من R سلسلة الوقت قدرات التصور، وسوف تكون قادرة على اتخاذ قرار أفضل النموذج الذي يختار للتحليل اللاحق. سوف تكون قادرة على نقل الرسالة التي تريد تسليم بطريقة فعالة وجميلة.
بالطبع مخطط.
الفصل 1: R التصور سلسلة الوقت أدوات.
هذا الفصل سوف أعرض لكم الأساسية R سلسلة الوقت أدوات التصور.
الفصل 2: ​​سلسلة زمنية أحادية المتغير.
وقد صممت األراضي املتعددة املتغريات لتعلم قدر اإلمكان عن التوزيع والتوجه املركزي وانتشار البيانات املتوفرة. في هذا الفصل سوف يتم تقديمك مع بعض الأدوات البصرية المستخدمة لتشخيص سلسلة أحادية المتغيرات.
الفصل الثالث: سلسلة زمنية متعددة المتغيرات.
ماذا تفعل إذا كان لديك للتعامل مع سلاسل زمنية متعددة المتغيرات؟ في هذا الفصل، سوف تتعلم كيفية تحديد أنماط في التوزيع، والاتجاه المركزي وانتشار على أزواج أو مجموعات من البيانات.
الفصل الرابع: دراسة حالة: اختيار بصريا الأسهم التي تحسن المحفظة الحالية.
اسمحوا & # 8217؛ ق وضع كل ما تعلمته حتى الآن في الممارسة العملية! تخيل أنك تملك بالفعل محفظة من الأسهم وكان لديك بعض النقود الاحتياطية للاستثمار، وكيف يمكنك بحكمة اختيار الأسهم الجديدة للاستثمار النقدية الخاصة بك إضافية؟ ويعد تحليل الخصائص الإحصائية للأسهم الفردية مقابل المحفظة القائمة وسيلة جيدة لمعالجة المشكلة.
ربط R إلى إقفيد مع حزمة كوانتولس.
يوفر إقفيد تدفق خدمات البيانات والحلول التجارية التي تغطي السوق الزراعي والطاقة والمالية. بل هو معروف ومعترف به مزود تغذية البيانات الموجهة نحو مستخدمي التجزئة والمؤسسات الصغيرة. يبدأ سعر الاشتراك في حوالي 80 $ / الشهر.
وقد وضعت ستانيسلاف كوفاليفسكي حزمة تسمى كوانتولس. بل هو حزمة في كل واحدة تهدف إلى تعزيز النمذجة التداول الكمي. فإنه يسمح لتحميل وتنظيم بيانات السوق التاريخية من مصادر متعددة مثل ياهو، جوجل، فينام، موكس و إكيفيد. الميزة التي تهمني أكثر هي القدرة على ربط إكفيد ل R. أنا & # 8217؛ لقد تم استخدام إكفيد لبضع سنوات وأنا & # 8217؛ م سعيد معها (أنا & # 8217؛ م لا ينتمي إلى الشركة في أي الطريق). ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات هنا. أنا & # 8217؛ كنت تبحث عن التكامل داخل R لفترة من الوقت وهنا هو. ونتيجة لذلك، بعد أن ركضت بعض الاختبارات، انتقلت التعليمات البرمجية التي كانت لا تزال في بيثون إلى R. مجرد اكتمال، وهنا & # 8217؛ ق رابط يشرح كيفية تحميل البيانات التاريخية من إكفيد باستخدام بايثون.
كوانتولس يقدم أربع وظائف رئيسية هي: الحصول على بيانات السوق، مخزن / استرداد بيانات السوق، مؤامرة البيانات سلسلة الوقت والاختبار مرة أخرى.
تأكد أولا من أن إقفيد مفتوح. يمكنك إما تحميل البيانات اليومية أو خلال اليوم. أدناه رمز التنزيلات الأسعار اليومية (المفتوحة، عالية، منخفضة، إغلاق) ل سبي من 1 يناير 2017 إلى 1 يونيو 2017.
أدناه رمز التنزيلات البيانات اللحظية من 1 مايو 2017 إلى 3 مايو 2017.
لاحظ معلمة الفترة. يمكن أن تأخذ أي من القيم التالية: القراد، 1min، 5min، 10min، 15min، 30min، ساعة، يوم، أسبوع، شهر، اعتمادا على التردد الذي تحتاجه.
كوانتولس يجعل عملية إدارة وتخزين بيانات سوق القراد سهلة. كنت فقط الإعداد معلمات التخزين وكنت على استعداد للذهاب. المعلمات هي حيث، منذ التاريخ والرموز التي ترغب في أن يتم تخزينها. في أي وقت يمكنك إضافة المزيد من الرموز وإذا لم تكن موجودة في التخزين، كوانتولس يحاول الحصول على البيانات من تاريخ البدء المحدد. سيقوم الرمز أدناه بحفظ البيانات في الدليل التالي: & # 8220؛ C: / وسرس / أرنو / دوكومينتس / ماركيت داتا / إكفيد & # 8221 ؛. هناك مجلد فرعي واحد من قبل أداة والبيانات هو أفيد في ملفات. rds.
يمكنك أيضا تخزين البيانات بين تواريخ محددة. استبدل السطر الأخير من الشفرة أعلاه بأحد الخيارات التالية.
الآن إذا كنت ترغب في الحصول على العودة بعض البيانات التي قمت بتخزينها، مجرد تشغيل شيء مثل:
لاحظ أن القراد فقط معتمد في التخزين المحلي لذلك يجب أن تكون الفترة & # 8216؛ علامة & # 8217؛
كوانتولس يوفر وظيفة plot_ts لرسم البيانات سلسلة الوقت دون عطلة نهاية الأسبوع، والعطلات والثغرات بين عشية وضحاها. في المثال أدناه، أنا أولا استرداد البيانات المخزنة أعلاه، ثم حدد أول 100 الملاحظات السعر وأخيرا رسم المخطط.
أمران أن نلاحظ: الجاسوس الأول هو كائن data. table وبالتالي بناء الجملة أعلاه. للحصول على لمحة سريعة عن قدرات data. table لها نظرة على هذه الورقة الغش ممتازة من داتاكامب. ثانيا المعلمة المحلية ترو كما يتم استرجاع البيانات من وحدة التخزين الداخلية.
كوانتولس يسمح لكتابة استراتيجية التداول الخاصة بك باستخدام C ++ أبي. أنا & # 8217؛ م لن نتحدث عن هذا لأن هذا هو أساسا C ++ التعليمات البرمجية. يمكنك الرجوع إلى قسم الأمثلة على موقع كوانتولس.
عموما أجد حزمة مفيدة للغاية وموثقة بشكل جيد. الشيء الوحيد المفقود هو تغذية حية بين R و إقفيد والتي سوف تجعل حزمة نهاية حقيقية لإنهاء الحل.
كالمعتاد أي تعليقات موضع ترحيب.
بيرت: الوافد الجديد في اتصال R إكسيل.
قبل بضعة أشهر قارئ يشير لي من هذه الطريقة الجديدة لربط R و إكسيل. أنا لا أعرف كم من الوقت كان هذا حولها، ولكن أنا لم تأتي عبر ذلك وأنا & # 8217؛ لم أر أي مشاركة بلوق أو مقالة حول هذا الموضوع. لذلك قررت أن أكتب وظيفة كأداة حقا يستحق ذلك وقبل أن يسأل أي شخص، أنا & # 8217؛ م لا علاقة للشركة بأي شكل من الأشكال.
يقف بيرت لمجموعة أدوات إكسيل R الأساسية. إنه مجاني (مرخص بموجب غل v2) وقد تم تطويره من قبل ستروتوريد داتا ليك. في وقت كتابة النسخة الحالية من بيرت هو 1.07. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات هنا. من منظور أكثر تقنية، تم تصميم بيرت لدعم تشغيل وظائف R من خلايا جداول البيانات إكسل. في عبارات إكسيل، فإنه يتم كتابة المهام التي يحددها المستخدم (أودفس) في R.
في هذا المنصب أنا & # 8217؛ م لن تظهر لك كيف R و إكسيل التفاعل عبر بيرت. هناك دروس جيدة جدا هنا، هنا وهنا. بدلا من ذلك أريد أن تظهر لك كيف استخدمت بيرت لبناء & # 8220؛ برج التحكم & # 8221؛ لتداول بلدي.
يتم إنشاء إشارات التداول الخاصة بي باستخدام قائمة طويلة من الملفات R ولكن أنا بحاجة إلى مرونة إكسيل لعرض النتائج بسرعة وكفاءة. كما هو مبين أعلاه بيرت يمكن أن تفعل هذا بالنسبة لي ولكن أريد أيضا أن خياط التطبيق لاحتياجاتي. من خلال الجمع بين قوة شمل، فبا، R و بيرت يمكنني إنشاء تطبيق جيد حتى الآن قوية في شكل ملف إكسيل مع الحد الأدنى من التعليمات البرمجية فبا. في نهاية المطاف لدي ملف اكسل واحد جمع كل المهام اللازمة لإدارة محفظتي: تحديث قاعدة البيانات، توليد إشارة، تقديم الطلبات الخ & # 8230؛ ويمكن تقسيم نهجي في الخطوات الثلاث التالية:
استخدم شمل لإنشاء قوائم وأزرار محددة من قبل المستخدم في ملف إكسيل. القوائم المذكورة أعلاه وأزرار هي أساسا يدعو إلى وظائف فبا. تلك الوظائف فبا هي التفاف حول وظائف R المعرفة باستخدام بيرت.
مع هذا النهج يمكنني الحفاظ على تمييز واضح بين جوهر بلدي رمز الاحتفاظ بها في R، سكل وبيثون وكل ما يستخدم لعرض وتنسيق النتائج أبقى في إكسيل، فبا & أمب؛ XML. في الأقسام التالية أقدم الشرط الأساسي لتطوير مثل هذا النهج ودليل خطوة بخطوة يوضح كيف يمكن استخدام بيرت لمجرد تمرير البيانات من R إلى إكسيل مع الحد الأدنى من التعليمات البرمجية فبا.
1 & # 8211؛ تحميل وتثبيت بيرت من هذا الرابط. بمجرد اكتمال التثبيت يجب أن يكون لديك قائمة الوظائف الإضافية الجديدة في إكسيل مع الأزرار كما هو موضح أدناه. هذه هي الطريقة التي تحققت بيرت في إكسيل.
2 & # 8211؛ تنزيل وتثبيت محرر واجهة مستخدم مخصص: يسمح محرر واجهة المستخدم المخصص بإنشاء قوائم وأزرار محددة من قبل المستخدم في شريط إكسيل. يتوفر إجراء خطوة بخطوة هنا.
1 & # 8211؛ R كود: وظيفة R أدناه هي قطعة بسيطة جدا من التعليمات البرمجية لأغراض التوضيح فقط. ويحسب ويعيد البقايا من الانحدار الخطي. هذا هو ما نريد استرداد في إكسيل. حفظ هذا في ملف يسمى myRCode. R (أي اسم آخر على ما يرام) في دليل من اختيارك.
2 & # 8211؛ functions. R في بيرت: من إكسيل حدد الوظائف الإضافية - & غ؛ الصفحة الرئيسية الدليل وفتح الملف يسمى functions. R. في هذا الملف قم بلصق التعليمة البرمجية التالية. تأكد من إدراج المسار الصحيح.
هذا هو مجرد مصادر في بيرت ملف R قمت بإنشائه أعلاه. ثم حفظ وإغلاق الملف functions. R. إذا كنت تريد إجراء أي تغيير على ملف R الذي تم إنشاؤه في الخطوة 1 سيكون لديك لإعادة تحميله باستخدام زر بيرت & # 8220؛ تحديث ملف بدء التشغيل & # 8221؛ من القائمة الوظائف الإضافية في إكسيل.
3 & # 8211؛ في إكسيل: إنشاء وحفظ ملف يسمى myFile. xslm (أي اسم آخر على ما يرام). هذا هو ملف تمكين ماكرو الذي تقوم بحفظه في الدليل الذي تختاره. مرة واحدة يتم حفظ الملف إغلاقه.
4 & # 8211؛ افتح الملف الذي تم إنشاؤه أعلاه في محرر واجهة المستخدم المخصصة: بعد فتح الملف، الصق الشفرة التالية.
يجب أن يكون لديك شيء من هذا القبيل في محرر شمل:
أساسا هذه القطعة من رمز شمل يخلق قائمة إضافية (رترادر)، مجموعة جديدة (مجموعتي) وزر تعريف المستخدم (زر جديد) في الشريط إكسيل. بعد الانتهاء من إجراء ذلك، افتح myFile. xslm في إكسيل وأغلق محرر واجهة المستخدم المخصص. يجب أن نرى شيئا من هذا القبيل.
5 & ​​# 8211؛ فتح محرر فبا: في myFile. xlsm إدراج وحدة نمطية جديدة. قم بلصق التعليمة البرمجية أدناه في الوحدة النمطية التي تم إنشاؤها حديثا.
يؤدي ذلك إلى محو النتائج السابقة في ورقة العمل قبل التعامل مع نتائج جديدة.
6 & # 8211؛ انقر فوق زر جديد: الآن عد إلى جدول البيانات وفي القائمة رترادر ​​انقر فوق & # 8220؛ زر جديد & # 8221؛ زر. يجب أن تشاهد شيئا مثل ما يظهر أدناه.
الدليل أعلاه هو نسخة أساسية جدا من ما يمكن تحقيقه باستخدام بيرت لكنه يظهر لك كيفية الجمع بين قوة عدة أدوات محددة لبناء التطبيق المخصص الخاص بك. من وجهة نظري مصلحة هذا النهج هو القدرة على الغراء معا R و إكسيل الواضح ولكن أيضا لتشمل عن طريق شمل (والدفعة) قطعة من التعليمات البرمجية من بايثون، سكل وأكثر من ذلك. هذا هو بالضبط ما كنت بحاجة إليه. وأخيرا أود أن تكون غريبة لمعرفة ما إذا كان أي شخص لديه أي خبرة مع بيرت؟
استراتيجية التداول: الاستفادة القصوى من البيانات من العينة.
عند اختبار استراتيجيات التداول هناك نهج مشترك هو تقسيم مجموعة البيانات الأولية إلى بيانات العينة: الجزء من البيانات المصممة لمعايرة النموذج والخروج من بيانات العينة: جزء من البيانات المستخدمة للتحقق من صحة المعايرة وضمان أن الأداء التي تم إنشاؤها في عينة ستنعكس في العالم الحقيقي. وكقاعدة عامة يمكن استخدام حوالي 70٪ من البيانات الأولية للمعايرة (أي في العينة) و 30٪ للتحقق (أي من العينة). ثم تساعد مقارنة البيانات داخل وخارج العينة على تحديد ما إذا كان النموذج قويا بما فيه الكفاية. ويهدف هذا المنصب إلى المضي قدما خطوة أخرى ويوفر طريقة إحصائية لتقرير ما إذا كانت البيانات خارج العينة يتماشى مع ما تم إنشاؤه في العينة.
في الرسم البياني أدناه تمثل المنطقة الزرقاء خارج أداء العينة لأحد استراتيجياتي.
فحص بصري بسيط يكشف عن تناسب جيد بين داخل وخارج أداء العينة ولكن ما هي درجة الثقة لدي في هذا؟ في هذه المرحلة ليس كثيرا، وهذه هي القضية. والمطلوب حقا هو مقياس للتشابه بين مجموعات البيانات داخل وخارج العينة. ومن الناحية الإحصائية، يمكن ترجمة ذلك على أنه احتمال أن تأتي أرقام أداء العينة وخارجها من نفس التوزيع. هناك اختبار إحصائي غير بارامتري الذي يفعل بالضبط هذا: اختبار كروسكال واليس. ويمكن العثور على تعريف جيد لهذا الاختبار على R-توتور & # 8220؛ مجموعة من عينات البيانات مستقلة إذا كانت تأتي من السكان غير ذات الصلة والعينات لا تؤثر على بعضها البعض. باستخدام اختبار كروسكال واليس، يمكننا أن نقرر ما إذا كانت التوزيعات السكانية متطابقة دون افتراض أنها تتبع التوزيع الطبيعي. & # 8221؛ الفائدة الإضافية لهذا الاختبار لا يفترض توزيع طبيعي.
وتوجد اختبارات أخرى من نفس الطبيعة يمكن أن تتلاءم مع هذا الإطار. اختبار مان-ويتني-ويلكوكسون أو اختبارات كولموغوروف-سميرنوف يناسب تماما الإطار يصف هنا ولكن هذا خارج نطاق هذه المقالة لمناقشة إيجابيات وسلبيات كل من هذه الاختبارات. ويمكن الاطلاع على وصف جيد جنبا إلى جنب مع الأمثلة R هنا.
هنا الرمز المستخدم لإنشاء الرسم البياني أعلاه والتحليل:
في المثال أعلاه في فترة العينة أطول من خارج الفترة عينة ولذلك أنا عشوائيا إنشاء 1000 مجموعات فرعية من البيانات في العينة كل واحد لها نفس طول البيانات خارج العينة. ثم اختبرت كل عينة فرعية في مقابل عينة من البيانات وسجلت قيم p. هذه العملية لا تخلق قيمة P واحدة لاختبار كروسكال واليس ولكن التوزيع يجعل التحليل أكثر قوة. في هذا المثال يكون متوسط ​​قيم p أعلى بكثير من الصفر (0.478) مما يشير إلى أنه يجب قبول الفرضية الصفرية: فهناك أدلة قوية على أن البيانات داخل وخارج العينة تأتي من نفس التوزيع.
كالمعتاد ما هو عرض في هذا المنصب هو مثال لعبة أن خدوش فقط على سطح المشكلة ويجب أن تكون مصممة لتلبية الاحتياجات الفردية. ومع ذلك أعتقد أنه يقترح إطارا إحصائيا للاهتمام والعقلاني لتقييم نتائج العينة.
هذه المقالة مستوحاة من الورقتين التاليتين:
فيجيل ألكسندر، شميل سوان (2007)، "آثار وظائف التحسين المختلفة على الخروج من عينة أداء استراتيجيات التداول المتطورة وراثيا"، التنبؤ مؤتمر الأسواق المالية.
فيجيه أليكساندر، شميل سوان (2018)، "عملية التحسين لتحسين / الخروج من عينة الاتساق، حالة سوق الأسهم»، مؤتمر مورغان كازينوف الأسهم الكمية الكمية، لندن أكتوبر 2018.
تقديم فيدلر: فينانسيال داتا لوادير.
فيدلر هو رستوديو أدين تهدف إلى تبسيط عملية تنزيل البيانات المالية من مختلف مقدمي الخدمات. هذا الإصدار الأولي هو المجمع حول وظيفة جيتسيمبولس في حزمة كوانتمود ويتم دعم فقط ياهو، جوجل، فريد و أواندا. أنا ربما إضافة وظائف مع مرور الوقت. كالمعتاد مع هذه الأشياء مجرد تذكير نوع: & # 8220؛ يتم توفير البرنامج & # 8220؛ كما هو & # 8221؛، دون ضمان من أي نوع & # 8230؛ & # 8221؛
كيفية تثبيت واستخدام فيدلر؟
يمكنك الحصول على أدين / حزمة من مستودع جيثب هنا (وسوف يسجل على كران في وقت لاحق) تثبيت أدين. هناك تعليمي ممتاز لتثبيت رستوديو أدينز هنا. بمجرد تثبيت أدين يجب أن تظهر في القائمة أدين. اخترت فقط فيدلر في القائمة ونافذة كما في الصورة أدناه يجب أن تظهر. اختر موفر بيانات من القائمة المنسدلة المصدر. حدد نطاق تاريخ من قائمة التاريخ أدخل الرمز الذي ترغب في تنزيله في مربع النص الخاص بالأداة. لتحميل عدة رموز فقط أدخل الرموز مفصولة بفواصل. استخدام أزرار الراديو لاختيار ما إذا كنت ترغب في تحميل الصك في ملف كسف أو في البيئة العالمية. سيتم حفظ ملف كسف في دليل العمل وسيكون هناك ملف كسف واحد لكل أداة. اضغط على تشغيل للحصول على البيانات أو إغلاق لإغلاق أدين.
يتم التعامل مع رسائل الخطأ والتحذيرات من قبل الحزم الأساسية (كوانتمود و لامعة) ويمكن قراءتها من وحدة التحكم.
هذه هي النسخة الأولى جدا من المشروع لذلك لا نتوقع الكمال ولكن نأمل أنه سوف تتحسن مع مرور الوقت. يرجى الإبلاغ عن أي تعليق، اقتراح، علة الخ & # 8230؛ تو: ثيرترادر ​​@ غميل.
الحفاظ على قاعدة بيانات لملفات الأسعار في R.
القيام بالبحث الكمي ينطوي على الكثير من البيانات الطحن واحد يحتاج إلى بيانات نظيفة وموثوق بها لتحقيق ذلك. ما هو مطلوب حقا هو البيانات النظيفة التي يمكن الوصول إليها بسهولة (حتى من دون اتصال بالإنترنت). وكانت الطريقة الأكثر فعالية للقيام بذلك بالنسبة لي للحفاظ على مجموعة من ملفات كسف. من الواضح أن هذه العملية يمكن التعامل معها في نواح كثيرة ولكن وجدت العمل الإضافي فعالة جدا وبسيطة للحفاظ على الدليل حيث يمكنني تخزين وتحديث ملفات كسف. لدي ملف كسف واحد لكل أداة ويسمى كل ملف بعد الصك أنه يحتوي على. والسبب في ذلك هو شقين: أولا، لا أريد تحميل البيانات (السعر) من ياهو، غوغل وغيرها & # 8230؛ في كل مرة أريد أن اختبار فكرة جديدة ولكن الأهم من ذلك مرة واحدة حددت وتحديد المشكلة، وأنا لا تريد أن تفعل ذلك مرة أخرى في المرة القادمة أنا بحاجة إلى نفس الأداة. بسيطة لكنها فعالة جدا حتى الآن. يتم تلخيص العملية في الرسم البياني أدناه.
في كل ما يلي، أفترض أن البيانات تأتي من ياهو. يجب تعديل الشفرة للبيانات من غوغل، كواندل إتك & # 8230؛ وبالإضافة إلى ذلك أقدم عملية تحديث بيانات الأسعار اليومية. سيكون الإعداد مختلفا عن بيانات التردد الأعلى والنوع الآخر من مجموعات البيانات (أي مختلف عن الأسعار).
1 & # 8211؛ تحميل البيانات الأولية (listOfInstruments. R & historyData. R)
ملف listOfInstruments. R هو ملف يحتوي فقط على قائمة بجميع الصكوك.
إذا لم يكن أحد الأدوات جزءا من قائمتي (أي ملف كسف في مجلد البيانات) أو إذا قمت بذلك للمرة الأولى، عليك تنزيل مجموعة البيانات التاريخية الأولية. المثال أدناه ينزل مجموعة من صناديق المؤشرات المتداولة يوميا من ياهو فينانس إلى يناير 2000 وتخزين البيانات في ملف كسف.
2 & # 8211؛ تحديث البيانات الموجودة (updateData. R)
يبدأ رمز أدناه من الملفات الموجودة في مجلد مخصص وتحديث كل منهم واحدا تلو الآخر. أنا عادة تشغيل هذه العملية كل يوم إلا عندما أنا & # 8217؛ م في عطلة. لإضافة أداة جديدة، ببساطة تشغيل الخطوة 1 أعلاه لهذا الصك وحده.
3 & # 8211؛ إنشاء ملف دفعي (updateDailyPrices. bat)
جزء مهم آخر من المهمة هو إنشاء ملف دفعي يقوم بأتمتة عملية التحديث أعلاه (I & # 8217؛ م مستخدم ويندوز). هذا يتجنب فتح R / رستوديو وتشغيل التعليمات البرمجية من هناك. يتم وضع التعليمات البرمجية أدناه على ملف بت. (يجب تعديل المسار مع إعداد القارئ & # 8217؛ s). لاحظ أنني أضفت ملف الإخراج (updateLog. txt) لتتبع التنفيذ.
العملية المذكورة أعلاه بسيطة للغاية لأنها تصف فقط كيفية تحديث بيانات الأسعار اليومية. أنا & # 8217؛ لقد تم استخدام هذا لفترة من الوقت، وأنها كانت تعمل بسلاسة جدا بالنسبة لي حتى الآن. للحصول على بيانات أكثر تقدما و / أو ترددات أعلى، يمكن للأشياء الحصول على أكثر صعوبة.
كالمعتاد أي تعليقات موضع ترحيب.
صعود الروبوتات (المستشارين & # 8230؛)
إن صناعة إدارة الأصول على وشك إحداث تغيير كبير. على مدى العامين الماضيين ظهرت الروبوتات المستشارين (را) لاعبين جدد. المصطلح نفسه يصعب تعريفه لأنه يشمل مجموعة كبيرة ومتنوعة من الخدمات. تم تصميم بعضها لمساعدة المستشارين التقليديين لتخصيص أفضل أموال عملائها والبعض الحقيقي & # 8220؛ الصندوق الأسود & # 8221؛. يدخل المستخدم بعض المعايير (العمر والدخل والأطفال الخ & # 8230؛) والروبوت يقترح تخصيص مخصص. بين هذين النقيضين مجموعة كاملة من العروض المتاحة. لقد وجدت تعريف ويكيبيديا جيدة جدا. & # 8220؛ هم فئة من المستشار المالي الذي يوفر إدارة المحافظ على الانترنت مع الحد الأدنى من التدخل البشري & # 8221؛. وبصورة أدق، يستخدمون إدارة الحافظة القائمة على الخوارزميات لتقديم مجموعة كاملة من الخدمات التي سيقدمها مستشار تقليدي: إعادة استثمار الأرباح، وتقارير الامتثال، وإعادة توازن المحفظة، وحصاد الخسائر الضريبية، إلخ & # 8230؛ (حسنا هذا هو ما يقوم به مجتمع الاستثمار الكمي لعقود!). هذه الصناعة لا تزال في مهدها مع معظم اللاعبين لا تزال تدير كمية صغيرة من المال ولكن أدركت فقط مدى عميق كان التغيير عندما كنت في مدينة نيويورك قبل بضعة أيام. عندما را الحصول على أسمائهم على التلفزيون يضيف أو على سقف سيارة أجرة مدينة نيويورك كنت أعرف شيئا كبيرا يحدث & # 8230؛
فإنه يحصل على المزيد والمزيد من الاهتمام من وسائل الإعلام وقبل كل شيء يجعل الكثير من الشعور من وجهة نظر المستثمرين. هناك في الواقع اثنين من المزايا الرئيسية في استخدام را:
رسوم أقل بكثير على المستشارين التقليديين يتم جعل الاستثمار أكثر شفافية وأبسط وأكثر جاذبية للأشخاص ذوي المعرفة المالية المحدودة.
في هذا المنصب R هو مجرد عذر لتقديم لطيف ما هو الاتجاه الرئيسي في صناعة إدارة الأصول. ويبين الرسم البياني أدناه حصص السوق من را الأكثر شعبية اعتبارا من نهاية عام 2018. التعليمات البرمجية المستخدمة لتوليد الرسم البياني أدناه يمكن العثور عليها في نهاية هذا المنصب والبيانات هنا.
هذه الأرقام هي مؤرخة قليلا نظرا لمدى سرعة هذه الصناعة تتطور ولكن لا تزال مفيدة للغاية. ليس من المستغرب أن يهيمن على السوق من قبل مقدمي الولايات المتحدة مثل ويالثفرونت و بيترمنت ولكن را لا تظهر في جميع أنحاء العالم: آسيا (8Now!)، سويسرا (إنفستغلاس)، فرنسا (ماري كوانتييه) & # 8230؛ .. انها بدأت تؤثر بشكل كبير طريقة مديري الأصول التقليدية يقومون بأعمال تجارية. ومن الأمثلة البارزة على ذلك الشراكة بين "الإخلاص" و "بيترمنت". منذ ديسمبر 2018 بيترمنت الماضي علامة 2000000000 $ أوم.
على الرغم من كل ما سبق، أعتقد أن التغيير الحقيقي هو أمامنا. ولأنهم يستخدمون وسطاء أقل ومنتجات عمولة منخفضة (مثل صناديق الاستثمار المتداولة)، فإنهم يتقاضون رسوما أقل بكثير من الرسوم التي يحصل عليها المستشارون التقليديون. ومن المؤكد أن إدارة األبحاث ستكتسب حصصا سوقية كبيرة ولكنها ستخفض أيضا الرسوم التي تتحملها الصناعة ككل. في نهاية المطاف سوف تؤثر على طريقة الشركات الاستثمارية التقليدية القيام بأعمال تجارية. إدارة محفظة النشطة التي تواجه وقتا صعبا لبعض سنوات الآن سوف تعاني أكثر من ذلك. إن الرسوم المرتفعة التي تتكبدها ستكون أكثر صعوبة لتبريرها ما لم تعيد اختراع نفسها. ومن الآثار المحتملة الأخرى ارتفاع صنادیق الاستثمار المتداولة والمنتجات المالیة منخفضة العمولات بشکل عام. ومن الواضح أن هذا قد بدأ منذ فترة ولكنني أعتقد أن التأثير سيكون أكثر وضوحا في السنوات المقبلة. وتتبع الأجيال الجديدة لصناديق الاستثمار المتداولة مؤشرات أكثر تعقيدا واستراتيجيات مخصصة. وسيزداد حتما هذا الاتجاه.
كالمعتاد أي تعليقات موضع ترحيب.
R الوقت المالي نصائح سلسلة يجب أن يعرف الجميع عنه.
هناك العديد من R سلسلة الدروس الوقت العائمة حول على شبكة الإنترنت لم يتم تصميم هذا المنصب ليكون واحدا منهم. بدلا من ذلك أريد أن أعرض قائمة من الحيل الأكثر فائدة جئت عبر التعامل مع سلسلة الوقت المالي في R. بعض من الوظائف المقدمة هنا قوية بشكل لا يصدق ولكن للأسف دفن في الوثائق وبالتالي رغبتي في إنشاء وظيفة مخصصة. أنا فقط عنوان اليومية أو أقل تردد مرات سلسلة. يتطلب التعامل مع البيانات ذات التردد العالي أدوات محددة: حزم البيانات أو حزم التردد العالي هي بعض منها.
شتس: حزمة زتس هو يجب أن يكون عندما يتعلق الأمر إلى سلسلة مرات في R. المثال أدناه تحميل الحزمة ويخلق سلسلة زمنية يومية من 400 يوما عوائد موزعة بشكل طبيعي.
merge. xts (باكستس شتس): هذا هو قوي بشكل لا يصدق عندما يتعلق الأمر ملزمة اثنين أو أكثر من سلسلة مرات معا سواء لديهم نفس الطول أم لا. ووسيطة الانضمام يفعل السحر! فإنه يحدد كيف يتم الربط.
application. yearly / application. monthly (باكستس شتس): تطبيق دالة محددة لكل فترة متميزة في كائن سلسلة زمنية معينة. المثال التالي يحسب العائدات الشهرية والسنوية من السلسلة الثانية في كائن تسينتر. لاحظ أني استخدم مجموع العوائد (لا تفاقم)
إندبوانتس (باكيج شتس): استخراج قيم الفهرس للكائن زتس معين المقابلة للملاحظات الأخيرة نظرا لفترة محددة من قبل. يعطي المثال اليوم الأخير من الشهر إرجاع لكل سلسلة في كائن تسينتر باستخدام نقطة النهاية لتحديد التاريخ.
na. locf (حزمة حديقة الحيوان): وظيفة عامة لاستبدال كل نا مع أحدث غير نا قبل ذلك. مفيدة للغاية عند التعامل مع سلسلة زمنية مع عدد قليل & # 8220؛ ثقوب & # 8221؛ وعندما يتم استخدام هذه السلسلة الزمنية لاحقا كإدخال لوظائف R التي لا تقبل الوسيطات مع نا. في المثال أنا إنشاء سلسلة زمنية من أسعار عشوائية ثم يتضمن مصطنع عدد قليل من المنظمات غير الحكومية في ذلك واستبدالها مع أحدث قيمة.
charts. PerformanceSummary (باكيج بيرفورمانساناليتيكش): بالنسبة لمجموعة من العوائد، قم بإنشاء مخطط مؤشر الثروة، أشرطة لأداء كل فترة، والمخطط تحت الماء للتخفيض. هذا مفيد بشكل لا يصدق كما أنه يعرض على نافذة واحدة جميع المعلومات ذات الصلة لفحص بصري سريع لاستراتيجية التداول. المثال أدناه يتحول سلسلة الأسعار إلى كائن شتس ثم يعرض نافذة مع 3 المخططات المذكورة أعلاه.
القائمة أعلاه ليست بأي حال من الأحوال شاملة ولكن بمجرد السيطرة على وظائف تصف في هذا المنصب فإنه يجعل التلاعب من سلسلة الوقت المالي أسهل كثيرا، رمز أقصر وقراءة من التعليمات البرمجية بشكل أفضل.
كالمعتاد أي تعليقات موضع ترحيب.
تقييم العوامل في إدارة الحافظة الكمية.
وعندما يتعلق الأمر بإدارة محفظة من الأسهم مقابل معيار مرجعي، فإن المشكلة تختلف كثيرا عن تحديد استراتيجية العودة المطلقة. في السابق يجب أن تعقد المزيد من الأسهم مما كانت عليه في وقت لاحق حيث لا يمكن الاحتفاظ بأي أسهم على الإطلاق إذا لم تكن هناك فرصة جيدة بما فيه الكفاية. والسبب في ذلك هو خطأ التتبع. ويعرف هذا على أنه الانحراف المعياري لعائد المحفظة مطروحا منه العائد المرجعي. وكلما قلت المخزونات مقابل مقياس مرجعي كلما زاد خطأ التتبع (مثل ارتفاع المخاطر).
التحليل التالي هو مستوحى إلى حد كبير من كتاب & # 8220؛ إدارة المحافظ النشطة & # 8221؛ بواسطة غرينولد & أمب؛ كان. هذا هو الكتاب المقدس لأي شخص مهتم في تشغيل محفظة ضد المعيار. وأنا أشجع بقوة أي شخص لديه مصلحة في هذا الموضوع لقراءة الكتاب من البداية إلى النهاية. انها & # 8217؛ ق مكتوبة بشكل جيد جدا ويضع أسس إدارة المحافظ النشطة النشطة (ليس لدي أي انتماء إلى المحرر أو المؤلفين).
هنا نحن & # 8217؛ محاولة لترتيب بأكبر قدر ممكن من الأسهم في عالم الاستثمار على أساس العودة إلى الأمام. العديد من الناس جاءوا مع العديد من الأدوات و تم تطوير عدد لا يحصى من تلك الأدوات لتحقيق ذلك. في هذا المنصب، أركز على مقياسين بسيطين ومستخدمين على نطاق واسع: معامل المعلومات (إيك) وعائد الكميات (ريال قطري).
و إيك يعطي لمحة عامة عن القدرة التنبؤ عامل. وبشكل أدق، هذا مقياس لمدى تصنيف العامل للأسهم على أساس العائد الآجل. ويعرف إيك بأنه ارتباط الرتبة (ρ) بين المقياس (مثل العامل) والعائد الآجل. ومن الناحية الإحصائية، فإن ارتباط الرتبة هو مقياس غير حسابي للاعتماد بين متغيرين. وبالنسبة لعينة من الحجم n، يتم تحويل الدرجات الخام n إلى الرتب، وتحسب ρ من:
ويجب أن يحدد المحلل الأفق للعودة الآجلة، كما أنه يمثل دالة لدوران الإستراتيجية وتسوس ألفا (كان هذا موضوع بحث موسع). من الواضح أن المراآز يجب أن تكون على أعلى مستوى ممكن من حيث القيمة المطلقة.
للقارئ الحريص، في كتاب غرينولد & أمب؛ كاهن وتعطى صيغة ربط نسبة المعلومات (إر) و إيك: مع اتساع عدد من الرهانات مستقلة (الصفقات). وتعرف هذه الصيغة بالقانون الأساسي للإدارة الفعالة. المشكلة هي أنه في كثير من الأحيان، وتحديد اتساع بدقة ليست سهلة كما يبدو.
من أجل الحصول على تقدير أكثر دقة للقوة التنبؤية للعامل فإنه من الضروري أن يذهب خطوة أبعد وأسهم المجموعة حسب كمية قيم عامل ثم تحليل متوسط ​​العائد إلى الأمام (أو أي مقياس ميل مركزي آخر) لكل من تلك quantiles. فائدة هذه الأداة هي واضحة. يمكن أن يكون لعامل إيك جيد ولكن قد تنحصر قدرته التنبؤية على عدد قليل من الأسهم. هذا ليس جيدا كما مدير محفظة سيكون لديك لاختيار الأسهم داخل الكون كله من أجل تلبية قيود خطأ التتبع. وتتميز عودة الكميات الجيدة بعلاقة رتيبة بين الكميات الفردية والعوائد الآجلة.
جميع الأسهم في مؤشر S & أمب؛ P500 (في وقت كتابة هذا التقرير). ومن الواضح أن هناك تحيز سفينة البقاء على قيد الحياة: قائمة الأسهم في المؤشر قد تغيرت بشكل ملحوظ بين بداية ونهاية الفترة العينة، ومع ذلك انها جيدة بما فيه الكفاية لأغراض التوضيح فقط.
ينزل الرمز أدناه أسعار الأسهم الفردية في مؤشر S & أمب؛ P500 بين يناير / كانون الثاني 2005 واليوم (يستغرق الأمر بعض الوقت) ويتحول إلى أسعار الخام خلال الأشهر ال 12 الماضية والشهر الماضي. الأول هو عاملنا، وسيتم استخدام هذا الأخير كمقياس العودة إلى الأمام.
وفيما يلي رمز لحساب معامل المعلومات وعودة الكميات. لاحظ أنني استخدمت الشرائح الخمسية في هذا المثال ولكن يمكن استخدام أي طريقة تجميع أخرى (تيرسيلز، ديسيلس إتك & # 8230؛). فإنه يعتمد حقا على حجم العينة، ما تريد التقاط والطقس تريد أن يكون لمحة عامة أو التركيز على ذيول التوزيع. ولتقدير العائدات في كل خمسية، استخدم الوسيط كمقدر للنزعة المركزية. هذا المقياس أقل حساسية بكثير من القيم المتطرفة من الوسط الحسابي.
وأخيرا رمز لإنتاج الرسم البياني كوانتيز ريتورن.
3 & # 8211؛ كيفية استغلال المعلومات أعلاه؟
في الرسم البياني أعلاه Q1 هو أدنى 12 شهرا الماضية عودة و Q5 أعلى. هناك زيادة رتيبة تقريبا في العائد الكمي بين Q1 و Q5 مما يشير بوضوح إلى أن الأسهم التي تندرج في Q5 تفوق تلك التي تندرج في الربع الأول بنحو 1٪ شهريا. هذا مهم جدا وقوي لمثل هذا عامل بسيط (ليس حقا مفاجأة على الرغم من & # 8230؛). لذلك هناك فرص أكبر للتغلب على المؤشر من خلال زيادة الوزن للأسهم المتساقطة في Q5 وتخفيض الوزن لتلك التي تقع في الربع الأول بالنسبة إلى المؤشر المعياري.
إيك من 0.0206 قد لا يعني الكثير في حد ذاته لكنه يختلف كثيرا عن 0 ويشير إلى قوة تنبؤية جيدة من الأشهر ال 12 الماضية يعود عموما. يمكن تقييم اختبارات الأهمية الرسمية ولكن هذا خارج نطاق هذه المقالة.
الإطار أعلاه ممتاز لتقييم عامل الاستثمار & # 8217؛ ق الجودة ولكن هناك عدد من القيود العملية التي يجب معالجتها لتنفيذ الحياة الحقيقية:
إعادة التوازن: في الوصف أعلاه، فقد افترضنا أنه في نهاية كل شهر يتم إعادة توازن المحفظة بالكامل. وهذا يعني أن جميع الأسهم التي تندرج في الربع الأول من هذا العام تعاني من نقص الوزن، وأن جميع الأسهم التي تندرج في Q5 هي زيادة في الوزن مقارنة بالمؤشر المعياري. هذا ليس دائما ممكنا لأسباب عملية: بعض الأسهم قد تكون مستبعدة من عالم الاستثمار، وهناك قيود على الصناعة أو وزن القطاع، وهناك قيود على دوران الخ & # 8230؛ تكاليف المعاملات: هذا لم يؤخذ في الاعتبار في التحليل أعلاه وهذا هو فرامل خطيرة لتنفيذ الحياة الحقيقية. وعادة ما يتم تنفيذ اعتبارات دوران في الحياة الحقيقية في شكل عقوبة على جودة عامل. معامل التحويل: هذا هو امتداد للقانون الأساسي للإدارة النشطة ويخفف من افتراض نموذج غرينولد & # 8217؛ أن المديرين لا يواجهون أي قيود تحول دون ترجمتهم رؤى استثماراتهم مباشرة إلى رهانات المحفظة.
وأخيرا، أنا & # 8217؛ م دهشتها ما يمكن تحقيقه في أقل من 80 سطر من التعليمات البرمجية مع R & # 8230؛
كالمعتاد أي تعليقات موضع ترحيب.
المخاطر ك & # 8220؛ بقاء متغير & # 8221؛
جئت عبر الكثير من الاستراتيجيات على المدون بعض مثيرة للاهتمام بعض هي مضيعة كاملة للوقت ولكن معظم حصة سمة مشتركة: الناس الذين يطورون تلك الاستراتيجيات القيام بواجباتهم المنزلية من حيث تحليل العائد ولكن أقل اهتماما بكثير يدفع إلى الجانب المخاطر طبيعتها العشوائية. رأيت تعليقا مثل & # 8220؛ تخفيض بنسبة 25٪ في عام 2018 ولكن عائد ممتاز بشكل عام & # 8221 ؛. حسنا رهان بلدي هو أن لا أحد على الأرض سوف تتيح لك تجربة خسارة 25٪ مع أموالهم (ما لم تكن اتفاقات خاصة في المكان). في العالم التحوط صندوق الناس لديهم التسامح منخفضة جدا للانسحاب. Generally, as a new trader in a hedge fund, assuming that you come with no reputation, you have very little time to prove yourself. You should make money from day 1 and keep on doing so for a few months before you gain a bit of credibility.
First let’s say you have a bad start and you lose money at the beginning. With a 10% drawdown you’re most certainly out but even with a 5% drawdown the chances of seeing your allocation reduced are very high. This has significant implications on your strategies. Let’s assume that if you lose 5% your allocation is divided by 2 and you come back to your initial allocation only when you passed the high water mark again (e. g. the drawdown comes back to 0). In the chart below I simulated the experiment with one of my strategies.
You start trading in 1st June 2003 and all goes well until 23rd Jul. 2003 where your drawdown curve hits the -5% threshold (**1**). Your allocation is cut by 50% and you don’t cross back the high water mark level until 05th Dec. 2003 (**3**). If you have kept the allocation unchanged, the high water mark level would have been crossed on 28th Oct. 2003 (**2**) and by the end of the year you would have made more money.
But let’s push the reasoning a bit further. Still on the chart above, assume you get really unlucky and you start trading toward mid-June 2003. You hit the 10% drawdown limit by the beginning of August and you’re most likely out of the game. You would have started in early August your allocation would not have been cut at all and you end up doing a good year in only 4 full months of trading. In those two examples nothing has changed but your starting date….
The trading success of any individual has some form of path dependency and there is not much you can do about it. However you can control the size of a strategy’s drawdown and this should be addressed with great care. A portfolio should be diversified in every possible dimension: asset classes, investment strategies, trading frequencies etc…. From that perspective risk is your “survival variable”. If managed properly you have a chance to stay in the game long enough to realise the potential of your strategy. Otherwise you won’t be there next month to see what happens.

Technical Analysis with R.
قائمة المحتويات.
In this post we’ll take a look at how a trader could use R to calculate some basic Technical Analysis indicators. R is a free open-source statistical analysis environment and programming language. It is available for Windows, Mac OS, and Linux operating systems. Installation is easy and quick. For download and installation instructions go to: cran. r-project.
When developing a trading strategy it’s useful to be able to analyze and visualize data and to be able to test your trade-generation rules and their variations and models quickly and with minimum turn-around. While many trading platforms, such as Interactive Brokers, etc.. provide access to historical data via API or straight file download – analyzing that data and prototyping trading strategies often requires writing hundreds of lines of code in programming languages such as Java or C++, or writing cumbersome difficult-to-test formulas in Excel. This requires a significant time investment, regardless of how experience programmer you are. By contrast, a higher-level programming language such as R or Matlab, coupled with their interactive programming environments, allow their users to slice, dice, and analyze data within a fraction of time it takes with C++, C#, or Java. The amount of code required to develop a trading strategy in R is typically an order of magnitude less as well.
In this example we’ll use a simple comma-separate file containing open, high, low, and close price columns (a. k.a. OHLC), along with volume and timestamp values for SPY ETF. In this post we’ll demonstrate how to use a free R library to calculate Simple Moving Average (SMA), Exponential Moving Average (EMA), Bollinger Bands (BBands), RSI, and MACD technical analysis indicators. We will append calculated indicators as new columns to our input file so that it can be used for further analysis or trading strategy prototyping in Excel, R, or any other CSV-friendly software package of your choice.
Installing Technical Analysis library for R.
1. To calculate Technical Analysis with R we will be using a free open-source library called “TTR” (Technical Trading Rules). This step includes instructions for installing TTR library, assuming you already have installed R on your computer. This steps only needs to be performed once per R installation on a computer.
To install the library on your computer:
1) Start R environment on your computer, then in the menu select: Packages & Data -> Package Installer.
2) In Package Installer type “TTR” in the Package Search field, and click “Get List” زر.
3) Select package “TTR” and click “Install Selected”.
Loading Historical Data (Input)
For demo purposes we will use daily historical prices for SPY ETF from September 2018 through May 2018. Click here to download the data file. This input file for this example was generated using IB Historical Data Downloader.
2. We are going to start off by opening R shell and loading “TTR” library, which is a free R extension that contains functions for calculating some of the most common indicators.
3. The next step is to import our data file with historical prices into R environment. We will load data from sample CSV file into R environment and store it a “data frame”, which an R variable type for storing data in table format in memory.
To display first few rows of the “data” table:
This by default shows first 6 rows of data along with column names (table header). To see how many rows you have in the “data” table:
This shows we have 187 data records in our SPY data file, for 187 trading days between Sep 3, 2018 – 31 مايو 2018.
We can also list table column names using “colnames” functions as follows:
المتوسطات المتحركة.
4. Let’s now calculate 20-day Simple Moving Average (SMA) of the CLOSE price column using TTR library’s R function “SMA”:
Now, let’s see first 50 values of the “sma20” array:
Here we used function SMA from TTR library we loaded above, telling it to calculate 20-day average (value of parameter “n”), of the “CLOSE” column from data frame “data”. The function returns an array of SMA values and stores it in a new variable called “sma20”.
You can bring up the help with a detailed description of the function and it’s parameters using ? followed by the function name, as below. It is always a good idea to read help pages for the functions you are using, since they will list all optional parameters that you can use to tweak the output. Also, many functions have variations or related functions, which could be helpful in various circumstances and will be listed on the help page.
5. Calculating Exponential Moving Average is similarly easy, just use a different function, this time EMA(). Notice that we calculate EMA for 14-period length.
البولنجر باند.
6. To calculate Bollinger Bands indicator we use the BBands function. There is a number of optional parameters that it takes, so we’ll provide several examples. In the example below we call BBands passing it data frame ‘data’ with a query that specifies that we want to use values from ‘CLOSE’ column, just as we’ve been doing above to SMA and EMA calculations above. Second parameter ‘sd’ takes the number of standard deviations for upper and lower bands. Since we don’t pass value for ‘n’ – BBands uses 20-period moving average by default. The output contains several columns: ‘dn’ for “lower” band, ‘mavg’ for the moving average, ‘up’ for the “upper” band, and pctB, which quantifies a security’s price relative to the upper and lower Bollinger Band, a detailed description of it can be found here.
%B equals 1 when price is at the upper band %B equals 0 when price is at the lower band %B is above 1 when price is above the upper band %B is below 0 when price is below the lower band %B is above .50 when price is above the middle band (20-day SMA) %B is below .50 when price is below the middle band (20-day SMA)
> bb20 = BBands(data, sd=2.0)
6.1 Now we’d like to create a new data frame containing all input data from the ‘data’ frame, plus Bollinger Bands data we just calculated.
The data. frame() function takes any number of data frames and joins them row-wise into a new data frame, so that elements from corresponding rows are “joined” together in the result.
6.2 Bollinger Bands plot:
> lines(dataPlusBB$CLOSE, col = ‘red’)
> lines(dataPlusBB$up, col = ‘purple’)
> lines(dataPlusBB$dn, col = ‘brown’)
> lines(dataPlusBB$mavg, col = ‘blue’)
6.3 Alternatively, we can specify explicitly what type of moving average should be used as the basis for Bollinger Bands using function parameter ‘maType’, which simply take a moving average function name. Refer to? SMA help page to see different types of moving averages supported in TTR library. For example, if you’d like to calculate an EMA Bollinger Bands, you can pass EMA to maType. Notice that in this example we are overriding default length parameter for moving average, using 14-period average this time.
> bbEMA = BBands(data, sd=2.0, n=14, maType=EMA)
رسي & # 8211؛ Relative Strength Indicator.
7. RSI. To calculate RSI we use the RSI() function. You can use? RSI command in R shell to get details for the function parameters. Basically, it’s very similar to the functions we used above to generate moving averages. It has two required parameters: time series (such as ‘CLOSE’ column from our ‘data’ data frame, and ‘n’ integer value for the “length” of the RSI indicator.
> rsi14 = RSI(data, n=14)
Here the first parameter to RSI function is: data, which is a statement that says “take column named ‘CLOSE’ from the ‘data’ table, and return it as a list of values, and the second parameter is n=14, where the parameter name is ‘n’, and the value 14 indicates that we want to calculate 14-day RSI values on the close prices.
8. The MACD function takes several arguments:
input data series (such as ‘CLOSE’ price) number of periods for “fast” moving average number of periods for “slow” moving average number of periods for the “signal” line.
You can also optionally specify moving average function you want to use for MACD moving averages. See a screenshot of the help page below (you can also use? MACD command in R shell to open the help page yourself):
Let’s calculate a standard (12,26,9) MACD indicator using this function. We’ll be using standard simple moving averages, so, we’ll specify SMA function in ‘maType’ parameter:
> macd = MACD(data, nFast=12, nSlow=26, nSig=9, maType=SMA)
Join All Data Together.
9. Now, we join all of the indicators calculated above with the original input data into a single data frame:
The data. frame() function takes any number of data frames and joins them row-wise, so that elements from corresponding rows are “glued” together in the resulting data. frame ‘allData’.
Write to text file.
And, finally, we write contents of ‘allData’ data frame to a comma-separated values file. We use write. table() function, which contains a large number of optional parameters. A detailed help page is available using command “?write. table” in R shell.
> write. table(allData, file="spy_with_indicators. csv", na="", sep=",", row. names = FALSE)
When we call write. table() function we pass the following arguments:
allData – this is simply a reference to the data frame containing data to be written to the output file. file = “…” – this is the path and name of the file we are creating. na = “” – makes sure that cells in the data frame that contain R value “NA” will contain empty values in the output file. Some cells have NA for rows where there were not enough data to generate a corresponding indicator value (for example first 19 rows for 20-day SMA). sep = “,” – sets column separator to comma (hence comma-separated values file). To create a tab-separated file (really a preferred format for serious software systems) – use: sep = “\t”. row. names = FALSE – it is important to set this value, otherwise first column in the output file will contain row numbers.
The resulting file is available here. Right-click and select “Save Linked File As…” Downloaded file can be opened in Excel or text editor.
10. There are more functions and features available in the “TTR” library. You can find out more by bringing up TTR’s help page:
CONCLUSION.
R provides a convenient and versatile environment for data analysis and calculations. In addition to thousands of free open-source statistical, mathematical libraries and algorithms, R contains a great number of functions and libraries for reading and writing data to/from files, databases, URLs, Web Services, etc… That, combined with the conciseness of the language, is a powerful combination that can help traders save precious time. Traders can significantly cut down the time required to prototype and backtest trading strategies using R. There are also methods to integrate R with mainstream programming languages such as Java and C++. Don’t hesitate to post a comment or send as a message via Contact Us form if you have any questions regarding this material.
Finally, we’d like to mention a couple of books that have been very helpful in our development efforts. The first book – “Quantitative Trading with R” is a great mix of financial data analysis insights and application of R to backtesting, data exploration, and analysis. It has a number of great code examples and goes over a number of useful R packages. This is a good intro-to-intermediate level book for people who would like to build and backtest their own trading strategies.
The second book – “Mastering R for Quantitative Finance” & # 8211؛ is a real gem. It contains more advanced information for traders with a good understanding of derivatives instruments and stronger mathematical background. We found that this book is a great follow up for the “Quantitative Trading with R”. In addition to great R code samples and packages it contains overviews of a number of advanced (and practical!) quantitative finance models and algorithms, and lets you get your feet wet with R code straight away.
8 comments on “ Technical Analysis with R ”
ملصق ممتاز! شكرا لكم.
1) can you use the downloaded data to make charts, with the indicators or oscillators?
2) can other perameters be used to screen for the right candidates? I don’t want a thousand stocks to sift through.
3) is this a search screen or stocks have to be entered manually?
4) will all search criteria be updated automatically?
5) million other questions, but these seem the most relevant at this time.
You did a hell of a job doing all this work.
Is there a possibility that I could have you tweak a couple of things in the MACD?
Yes, you can definitely plot any time series data in R, including indicators, similarly to Bollinger Bands plot example in my post.
wow this is really great better than a lot of other stuff i have read trying to understand how to build my own trading platform i can have control over. Would be great if there was a back testing guide as well.
شكرا لكم! I’ll be happy to discuss backtesting and answer your questions if you drop me a line via the Contact Us form on the right.
Thank you for sharing the link to the tutorial page, educative post here by the way!
Is it possible for me to create my own custom indicator and use that with quantmod?
Yes, do you have requirements for the custom indicator? We can help you with development.
Trading Geeks Support.
ترك الرد إلغاء الرد.
يب تنزيل البيانات.
آي بي داتا دونلوادر الإصدار 3.3 متوفر الآن! تحميل البيانات التاريخية من وسطاء التفاعلية. الأسهم، العقود الآجلة، صناديق الاستثمار المتداولة، المؤشرات، الفوركس، خيارات، فوبس. الآن يدعم خيارات تنزيل البيانات التاريخية! يعمل على ويندوز، ماك، لينكس. يعالج تلقائيا يب سرعة أبي الانتهاكات، أي قيود على مدة بسبب القيود سرعة! يدعم البيانات التاريخية للعقود الآجلة منتهية الصلاحية.
يب إكسيل التاجر.
يب إكسيل التاجر الإصدار 1.6 هو متاح الآن! تداول الأسهم، صناديق الاستثمار المتداولة، العقود الآجلة، وفوركس مباشرة من إكسيل. تنفيذ قواعد التداول المخصصة باستخدام الصيغ جداول البيانات أو فبا. قواعد دخول البرنامج لأوامر الخروج الفردية أو بين قوسين. السوق، وقف، والحد، وقف الحد، فضلا عن أوامر ألغو معقدة معتمدة. طلب ورقة سجل (جديد!). يحتوي على قائمة تفصيلية لكل تغيير حالة الطلب في جدول إكسيل قابل للتصفية. استخدام خدمة التخصيص لدينا لتمديد يب إكسيل التاجر وعقد المبرمجين لدينا لتطوير استراتيجيات التداول المخصصة الخاصة بك.
الوسطاء التفاعليون (يب) هو مزود منخفض التكلفة لتنفيذ التجارة وخدمات المقاصة للأفراد والمستشارين والمجموعات التجارية الدعامة والسماسرة وصناديق التحوط. وتتيح التكنولوجيا الأولية التي يقدمها البنك الدولي إمكانية الوصول المباشر إلى الأسهم والخيارات والعقود الآجلة والسوق الأجنبي والسندات والأموال في أكثر من 100 سوق في جميع أنحاء العالم من حساب يب واحد العالمي.
عضو نيس، فينرا، سيبك. زيارة إنتيراكتيفبروكيرز لمزيد من المعلومات.
المشاركات الاخيرة.
اتصل بنا!
تم الارسال.
شكرا لك على الاتصال ترادينغ جيكس. سنرد على رسالتك قريبا. في الوقت نفسه - إذا كان لديك أي أسئلة إضافية - من فضلك لا تتردد في مراسلتنا على البريد الإلكتروني: جهات الاتصال @ ترادينغجيكس.
عذرا، حدثت مشكلة ولم يتم إرسال رسالتك.
يرجى إدخال تفاصيل الاتصال الخاصة بك ورسالة قصيرة أدناه وسوف نقوم بالرد على رسالتك قريبا.

forex feed for matlab?
(إذا كان لديك حساب بالفعل، تسجيل الدخول في أعلى الصفحة)
نحن هنا للمساعدة. دعنا نعرف ما تحتاج. نحن نعمل بجد لإبقاء الأمور إيجابية في مجتمعنا. نحن لا نتسامح مع السلوك فظ، التصيد، أو البائعين الإعلان في المشاركات. ونحن نعتقد اعتقادا راسخا في وتشجيع تقاسم. الكأس المقدسة هو في داخلك، ونحن يمكن أن تساعدك على العثور عليه. ونتوقع أن يشارك أعضائنا وأن يصبحوا جزءا من المجتمع. ساعد نفسك بواسطة مساعدة الاخرين.
سوف تحتاج إلى تسجيل من أجل عرض محتوى المواضيع والبدء في المساهمة في مجتمعنا. انها حرة وبسيطة.
forex feed for matlab?
Message: The IAsyncResult object was not returned from the corresponding asynchronous method on this class.

البدء.
فتح حساب تجريبي لضبط استراتيجيات التجارة الخاصة بك.
تقدم بطلب للحصول على حساب حقيقي الآن، ويمكن أن يكون التداول في غضون دقائق.
الخسائر يمكن أن تتجاوز الاستثمار.
شروط التداول الرئيسية.
سبرياد & أمب؛ نصف-- انتشار التكلفة.
العملة القياسية الذهبية.
ابدء.
جديدة للتداول أو أواندا؟ تعلم الأساسيات هنا.
الأدوات والاستراتيجيات.
تطوير استراتيجية التداول الخاصة بك وتعلم كيفية استخدام أدوات التداول لتحليل السوق.
إدارة رأس المال.
تعلم كيفية تطبيق أدوات إدارة المخاطر للحفاظ على رأس المال الخاص بك.
أساسيات التداول.
تعلم المهارات اللازمة لفتح وتعديل وإغلاق الصفقات، والسمات الأساسية لمنصة التداول لدينا.
التحليل الفني والأساسي.
استراتيجية التداول يمكن أن تقدم فوائد مثل اتساق النتائج الإيجابية، والحد من الخطأ. وتعكس إستراتيجية التداول المثلى نهج التداول والشخصية.
يشاهد المتداولون الأساسيون أسعار الفائدة، وتقارير التوظيف، والمؤشرات الاقتصادية الأخرى التي تحاول & # 160؛ توقع اتجاهات السوق.
ويقوم المحللون الفنيون بتتبع الأسعار التاريخية، والأحجام المتداولة في محاولة لتحديد اتجاهات السوق. وهي تعتمد على الرسوم البيانية والرسوم البيانية لرسم هذه المعلومات وتحديد أنماط تكرار كوسيلة للإشارة إلى فرص الشراء والبيع في المستقبل.
حماية استثمار رأس المال الخاص بك.
إن التداول بالديون ينطوي على مخاطر عالية لأن الخسائر يمكن أن تتجاوز الاستثمار الأصلي. & # 160؛ خطة إدارة رأس المال أمر حيوي لنجاح وبقاء التجار مع جميع مستويات الخبرة.
تعلم مفاهيم إدارة المخاطر للحفاظ على رأس المال الخاص بك والتقليل من التعرض للمخاطر الخاصة بك. حاول أن تفهم كيف يمكن للتداول بالرافعة أن تولد أرباحا أكبر أو خسائر أكبر وكيف يمكن أن تؤدي الصفقات المفتوحة المتعددة إلى زيادة خطر إغلاق الهامش التلقائي.
وتستند أرقام سرعة التنفيذ إلى قياسات الكمون الوسيط للرحلات ذهابا وإيابا من الاستلام إلى الرد على جميع طلبات السوق والتجارب التي تم تنفيذها في الفترة ما بين 1 أغسطس و 30 نوفمبر 2017 على منصة تنفيذ أواندا V20 باستثناء الطلبات الصادرة عن MT4.
عقود الفروقات (كفدس) أو المعادن الثمينة غير متوفرة لسكان الولايات المتحدة.
قدرات التحوط MT4 غير متاحة لسكان الولايات المتحدة.
لجنة تداول العقود الآجلة للسلع (كفتك) تحد من الرافعة المالية المتاحة لمتداولي الفوركس بالتجزئة في الولايات المتحدة إلى 50: 1 على أزواج العملات الرئيسية و 20: 1 لجميع الآخرين. أواندا آسيا والمحيط الهادئ يوفر أقصى رافعة مالية من 50: 1 على المنتجات فكس وحدود للاستفادة المعروضة على العقود مقابل الفروقات تنطبق. الحد الأقصى للرافعة المالية لعملاء أواندا كندا يتم تحديده من قبل إيروك وتخضع للتغيير. لمزيد من المعلومات، يرجى الرجوع إلى قسم االمتثال التنظيمي والمالي.
هذا هو لأغراض المعلومات العامة فقط - الأمثلة المعروضة هي لأغراض توضيحية وربما لا تعكس الأسعار الحالية من أواندا. انها ليست المشورة في مجال الاستثمار أو حافزا على التجارة. التاريخ الماضي ليس مؤشرا على الأداء المستقبلي.
& # 169؛ 1996 - 2018 شركة أواندا. كل الحقوق محفوظة. "أواندا"، "فكستريد" و أودا "فكس" عائلة من العلامات التجارية مملوكة من قبل شركة أواندا. جميع العلامات التجارية الأخرى التي تظهر على هذا الموقع هي ملك لأصحابها.
إن التداول بالعمالت األجنبية في عقود العمالت األجنبية أو غيرها من المنتجات غير المدرجة في السوق على الهامش يحمل درجة عالية من المخاطر وقد ال يكون مناسبا للجميع. ننصحك بأن تنظر بعناية فيما إذا كان التداول مناسبا لك في ضوء ظروفك الشخصية. قد تفقد أكثر مما تستثمره. المعلومات على هذا الموقع هو عام في الطبيعة. نوصي بأن تسعى للحصول على المشورة المالية المستقلة وضمان فهم كامل المخاطر التي ينطوي عليها قبل التداول. التداول من خلال منصة على الانترنت ينطوي على مخاطر إضافية. راجع القسم القانوني هنا.
لا تتوافر الرهان المالي إلا لعملاء أواندا يوروب لت الذين يقيمون في المملكة المتحدة أو جمهورية أيرلندا. عقود الفروقات، قدرات التحوط MT4 ونسب الرفع التي تتجاوز 50: 1 غير متوفرة لسكان الولايات المتحدة. المعلومات الواردة في هذا الموقع ليست موجهة إلى المقيمين في البلدان التي يكون توزيعها أو استخدامها من قبل أي شخص، مخالفا للقانون المحلي أو اللوائح المحلية.
شركة أواندا هي لجنة العقود الآجلة المسجلة التاجر والتجزئة بائع الصرف الأجنبي مع لجنة تداول السلع الآجلة وعضو في الرابطة الوطنية للعقود الآجلة. نو: 0325821. يرجى الرجوع إلى فوركس المستثمر المستثمر أليرت عند الاقتضاء.
حسابات أودا (كندا) شركة أولك متاحة لأي شخص لديه حساب مصرفي كندي. أواندا (كندا) كوربوراتيون أولك منظمة من قبل منظمة تنظيم صناعة الاستثمار في كندا (إيروك)، والذي يتضمن قاعدة بيانات إروك على الانترنت مستشار الاختيار (إيروك أدفيسوريريبورت)، وحسابات العملاء محمية من قبل صندوق حماية المستثمر الكندي ضمن حدود محددة. ويتوفر كتيب يصف طبيعة وحدود التغطية عند الطلب أو في cipf. ca.
أواندا أوروبا المحدودة هي شركة مسجلة في انكلترا رقم 7110087، ولها مكتبها المسجل في الطابق 9A، برج 42، 25 شارع العريض القديم، لندن EC2N 1HQ. وهي مرخصة ومنظمة من قبل & # 160؛ سلطة السلوك المالي، رقم: 542574.
أواندا أسيا باسيفيك بي تي إي المحدودة (شركة رقم 200704926K) تحتفظ بترخيص خدمات أسواق رأس المال الصادر عن سلطة النقد في سنغافورة ومرخصة أيضا من قبل مؤسسة سنغافورة الدولية.
أواندا أستراليا بتي لت & # 160؛ ينظم من قبل لجنة الأوراق المالية والاستثمارات الأسترالية أسيك (عبن 26 152 088 349، أفسل رقم 412981) وهي مصدر المنتجات و / أو الخدمات على هذا الموقع. من المهم بالنسبة لك أن تنظر في دليل الخدمات المالية الحالي (فسغ)، بيان الإفصاح عن المنتج ('بدس')، وشروط الحساب وأي وثائق أواندا أخرى ذات الصلة قبل اتخاذ أي قرارات الاستثمار المالي. ويمكن الاطلاع على هذه الوثائق هنا.
أواندا اليابان المحدودة أول نوع I الأدوات المالية الأعمال مدير مكتب المالية المحلية كانتو (كين شو) رقم 2137 معهد رابطة العقود الآجلة المالية عدد المشتركين 1571.

Forex r-project

الحصول على فيا أب ستور قراءة هذه المشاركة في التطبيق لدينا!
How to get currency exchange rates in R.
Are there are any R packages/functions to get exchange rates in real time, e. g. from Google Finance? Would prefer to avoid RCurl or other parsers if something's already out there.
Specifically, given vectors of "from" and "to" currency symbols, I'd like to know the rates. Something like:
You can use quantmod to get yahoo quotes. (I'm not sure how delayed yahoo FX quotes are, or how often they're updated.)
Or TFX for real-time, millisecond timestamped quotes if you sign up for a free account. (note you have to use market convention; i. e. USD/JPY instead of JPY/USD)
Or if you have an Interactive Brokers account, you can use the IBrokers package, or my twsInstrument package (which is basically just wrappers for IBrokers functions)
Looks like TFX and quantmod have functions for this (thanks to @RStudent and @KFB for the tips). I preferred quantmod since it didn't require setting up an account, but AFAICT there's no vectorized current-snapshot function like what I'm seeking. This function GetExchangeRates does this: