R estatísticas forex

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1. Agora. R estatísticas forex. Navegue por outras questões etiquetadas r currency quantmod forex, pergunte ao seu. 2 Responses toDeterminism, Entropy: Escolhendo quais pares Forex para. Além disso, mostra um canal de ação de preço que pode ser. 24 de fevereiro de 2018, uma estratégia de arbitragem estatística em RUpdated). Estou tentando recuperar os dados do preço da OHLC. Como uma autoridade estabelecida na negociação Forex, as estatísticas de desempenho FXTM são verificadas, publicadas. Oi, eu comecei recentemente a aprender sobre o Forex, encontrei este livro de Reilly em Barnes Nobles sobre R. Eu estou usando a função getSymbols para extrair dados diários da forex de Oanda: o pacote quantmod oferece uma série de funções para modelagem quantitativa em finanças bem como a aquisição de dados, outros utilitários., planejando a Atenção Forex Traders.

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Forex Mecânico.

Negociação no mercado FX usando estratégias mecânicas de negociação.

Usando R em Algorithmic Trading: Caracterização de séries temporais simples. Parte um.

Na semana passada, usamos o pacote estatístico R para analisar uma série de características do sistema IS / OS e derivamos delas algumas conclusões simples sobre as correlações históricas IS / OS. Hoje vamos usar R para fazer uma análise mais fundamental que deve ser feita antes da geração do sistema. Esta análise corresponde à caracterização básica de séries temporárias financeiras, o que nos dá algumas informações fundamentais sobre os símbolos que vamos negociar. Ao fazer essa análise, poderemos descobrir onde pode ser mais fácil desenvolver estratégias algorítmicas de busca alfa tradicionais e se algumas coisas (como um viés fundamental a longo prazo) existem dentro de um determinado símbolo. Dentro deste primeiro tutorial, abordaremos algumas características estatísticas básicas das séries temporais financeiras, se houver características úteis que você achar que estão faltando, publique um comentário com sua observação (eu certamente as incluirei nas próximas partes).

Em primeiro lugar, devemos garantir que nossos dados estejam contidos dentro de um arquivo csv amigável para R. Queremos ter colunas Open / High / Low / Close, bem como uma coluna Data que deve conter os horários de abertura de velas em um formato adequado para R (por exemplo 1986-03-23). Lembre-se de que R precisa ter cabeçalhos de coluna adequados, então a primeira linha do nosso csv deve ler algo como & # 8220; Date, Open, High, Low, Close & # 8221 ;. É importante que os dados sejam formatados desta forma, pois estaremos usando outras bibliotecas que exigem esta formatação expressa (como o quantmod) nas próximas postagens desta série (quando realizaremos análises mais avançadas, como expoente de Hurst estimativas). Certifique-se de que você também tenha instalado a biblioteca do e1071 R antes de prosseguir, já que precisamos de alguns cálculos estatísticos básicos. Uma vez que você tenha seus dados prontos, agora pode carregá-lo em R e traçá-lo para confirmá-lo e carregado corretamente (observe que aprenderemos a traçar os gráficos de candlestick mais bonitos quando usarmos o quantmod:

Uma vez que nossos dados são carregados, podemos calcular o retorno da série de preços para ter uma quantidade estatística que podemos comparar nos diferentes símbolos, pois os dados Open / High / Low / Close não são diretamente comparáveis. O retorno percentual é simplesmente dado por 100 * (Fechar [n] - Feche [n-1] / Fechar [n-1]), note que não estamos usando a diferença Fechar [n] - Abrir [n] porque as lacunas funcionam um papel muito importante em certos instrumentos, por isso precisamos levá-los em consideração no cálculo. Também vale a pena notar que os retornos baseados em log (Close [n]) também são comumente usados, pois esses valores dão resultados mais próximos de uma distribuição normal na maioria das séries temporais financeiras. O que usar depende principalmente de se sua análise exige uma suposição de normalidade, para este tutorial, vamos usar os retornos de porcentagem padrão. Marque este link para obter mais informações sobre os diferentes tipos de retorno que podem ser usados. Para calcular os retornos, precisamos emitir alguns comandos R adicionais:

Eu calculo os retornos preenchendo primeiro uma matriz com um diferencial e repopulando-a com a diferença normalizada correta com base nos valores de fechamento anteriores. Provavelmente há uma maneira melhor de fazer isso em R (por favor, coloque um comentário se você souber!), Mas eu simplesmente fiz isso usando o que minha mentalidade C ++ me disse; o). Agora podemos proceder a alguns cálculos adicionais que irão revelar algumas estatísticas interessantes sobre as séries temporais. Podemos calcular a média, ênfase, kurtosis e autocorrelações em série para nossos retornos. A asimetria nos diz como distorcido a distribuição é para valores negativos ou positivos (uma distribuição de probabilidade perfeitamente simétrica daria 0), enquanto a curtose nos diz como a gordura (alta curtose) ou altamente pico (baixa curtose) nossa distribuição é comparada a uma distribuição normal. Uma alta curtose implica que a variação dentro da sua distribuição é mais provável o resultado de variações extremas infreqüentes. Também podemos obter um histograma para ter uma melhor visão dessas variações.

Como você pode ver acima, os retornos para o EUR / USD se desviam significativamente de uma distribuição normal (mais em testes de normalidade em uma publicação futura) e já podemos ver algumas características da distribuição EUR / USD. Por exemplo, podemos ver que a distribuição é inclinada para o território positivo (skeess = 0,076) e a distribuição é gorda (kurtosis = 1,52). Nenhum desses dois fatos deve ser surpreendente para qualquer um que tenha feito análises de séries temporais, já que as séries temporais financeiras são bem conhecidas por serem fat-tailed. No entanto, vale a pena notar que o grau de kurtosis e skeessess mudam muito dependendo da classe de ativos e do símbolo que você está estudando. Na próxima parte desta série, iremos ver como diferentes símbolos Forex e não-Forex se comparam nesta mesma análise (além de algumas estatísticas adicionais) e como essas estatísticas estão relacionadas com a nossa capacidade de gerar sistemas de negociação historicamente lucrativos usando esses dados. Você verá que as distribuições que possuem certas características levam facilmente a um grande número potencial de estratégias historicamente rentáveis, enquanto as distribuições que possuem outras características são muito difíceis de encontrar bordas.

Para aqueles de vocês que estão bem versados ​​em estatísticas, sinta-se livre para contribuir com os aspectos de análise estatística básica que você achar úteis e quais você gostaria que eu explicasse dentro de uma publicação futura. Se você quiser saber mais sobre o meu trabalho e como você também pode usar análises de séries temporais para desenvolver estratégias de negociação, considere se juntar a Asirikuy, um site repleto de vídeos educacionais, sistemas de negociação, desenvolvimento e uma abordagem sólida, honesta e transparente para negociação automatizada em geral . Espero que tenha gostado deste artigo ! : o)

3 Respostas ao & # 8220; Usando R na negociação algorítmica: caracterização simples da série temporal. Parte Um & # 8221;

[& # 8230;] parte uma desta série de postagens obtivemos algumas características fundamentais simples de uma série de tempo financeiro Forex em [& # 8230;]

[& # 8230;] para ser o mais fácil. Antes de seguir este tutorial, eu também recomendaria que você leia meus dois (1, 2) últimos tutoriais R na análise básica de séries temporais, de modo que você esteja familiarizado com alguns R básicos [ # 8230;]

desculpe, mas estou de frente para este problema:

Erro no plot. window (& # 8230;): precisa finito & # 8216; xlim & # 8217; valores.

Além disso: mensagens de aviso:

1: Em min (x): nenhum argumento não faltante para o min; retornando Inf.

2: No max (x): nenhum argumento não faltante para o máximo; retornando - Inf.

3: Em min (x): nenhum argumento não faltante para o min; retornando Inf.

4: no max (x): nenhum argumento não faltante para o máximo; retornando - Inf.

Comércio algorítmico com curso R.

R é uma linguagem de script de aprendizado de máquina e ciência dos dados muito poderosa.

R tem mais de 7000 pacotes estatísticos, de aprendizagem mecânica e ciência dos dados.

R é ideal para fazer a aprendizagem de máquina em um conjunto de dados de séries temporais financeiras e fazer previsões.

Hoje os algoritmos são negociados contra algoritmos.

Você se lembra do britânico Pound Flash Crash que aconteceu no ano passado?

Em menos de um minuto, o GBPUSD caiu mais de 1000 pips eliminando muitas contas comerciais.

Você conhece a causa? O crash do flash foi causado por um algoritmo desonesto.

Os dias de negociação manual estão chegando ao fim.

Se você quiser, você pode facilmente aprender R e depois usá-lo em sua negociação.

As plataformas MT4 e MT5 não possuem bibliotecas de aprendizado de máquina e inteligência artificial.

É tarefa assustadora desenvolver o aprendizado da máquina e a inteligência artificial para MT4 e MT5.

A solução reside no uso de R e Python. Ambos são igualmente bons.

Eu acredito que R é melhor. Python está tentando substituir R, mas ainda vai demorar algum tempo.

Neste curso sobre Algorithmic Trading com R, mostro-lhe como você vai usar as APIs fornecidas por diferentes corretores e usar R.

Fiz tudo fácil. Nós vamos passo a passo e mesmo se você nunca codificou antes de enfrentar nenhum problema.

Dados Financeiros Acessíveis a partir de R - parte III.

Eu encontrei uma nova fonte de dados que eu acho que realmente vale a pena compartilhar: ThinkNum. Ele reúne cerca de 2.000 fontes de dados, mas, o mais importante, permite ao usuário manipular esses dados por meio de funções e gráficos e existe um pacote R disponível no CRAN. Os leitores interessados ​​podem encontrar um post muito bom explorando algumas das funcionalidades aqui.

Yahoo: cotações de ações gratuitas, notícias atualizadas, recursos de gerenciamento de portfólio, dados do mercado internacional, fóruns e taxas de hipoteca que o ajudam a gerenciar sua vida financeira FRED: Baixe, grafica e rastreie 149 mil séries temporais econômicas de 59 fontes Oanda: Moeda informações, ferramentas e recursos para investidores, empresas e viajantes Google: cotações do mercado de ações, notícias, conversões de moeda e amp; mais Quandl: preços de futuros, diariamente. Quandl é um mecanismo de busca de dados numéricos. O site oferece acesso a vários milhões de conjuntos de dados financeiros, econômicos e sociais TrueFX: Tick-By-Tick Taxas de mercado em tempo real e históricas, Limpo, Agregado, Preços do revendedor Bloomberg: notícias financeiras, notícias de negócios, notícias econômicas, cotações de ações, citações de mercado , finanças, mercados financeiros, futuros de ações, finanças pessoais, conselhos de finanças pessoais, fundos mútuos, calculadoras financeiras, negócios mundiais, pequenas empresas, tendências financeiras, negociação forex, notícias tecnológicas, notícias financeiras bloomberg Interactive Broker: Interactive Brokers Group, Inc. é uma empresa de corretagem de desconto on-line no Datastream dos Estados Unidos: o Datastream Professional é uma ferramenta poderosa que integra pesquisa econômica e estratégia com análise de ativos cruzados para reunir de forma simples de cima para baixo e de baixo para cima em um único aplicativo integrado: The Penn World Table fornece paridade de poder de compra e contas de renda nacional convertidas em preços internacionais para 189 países / territórios para alguns ou todos dos anos 1950-2018 Thinknum: Thinknum traz dados financeiros de uma variedade de fontes úteis em uma plataforma. Usamos esses dados para desenvolver aplicativos.

Quantlod: Especificar, construir, negociar e analisar estratégias quantitativas de negociação financeira. Quandl: este pacote interage diretamente com a API de Quandl para oferecer dados em vários formatos utilizáveis ​​em R, bem como a capacidade de carregar e pesquisar TFX: Conecta R para TrueFX (tm) para transmissão de dados de mercado em tempo real e históricos históricos para taxas de câmbio interbancárias negociáveis ​​com detalhes de milissegundos Rbbg: lida com dados da aplicação de dados financeiros da Bloomberg IBrokers: fornece acesso nativo R a corretores interativos Trader Workstation API rdatastream: RDatastream é uma interface R para a Thomson Dataworks Entreprise SOAP API (sem livre), com algumas funções de conveniência para recuperar dados Datastream especificamente. Este pacote requer credenciais válidas para este API pwt: a tabela Penn World fornece contas de paridade de poder de compra e contas de renda nacional convertidas em preços internacionais para 189 países / territórios durante alguns ou todos os anos 1950-2018 fImport: Rmetrics é o principal software de código aberto solução para o ensino e treinamento de finanças quantitativas. O iMport é o pacote de Importação de Dados Econômicos e Financeiros Thinknum: este pacote interage diretamente com a Thinknum API para oferecer dados em vários formatos utilizáveis ​​em R.

Análise Técnica com R.

Tabela de conteúdo.

Nesta publicação, veremos como um comerciante poderia usar R para calcular alguns indicadores básicos de Análise Técnica. R é um ambiente livre de análise estatística de código aberto e linguagem de programação. Está disponível para sistemas operacionais Windows, Mac OS e Linux. A instalação é fácil e rápida. Para instruções de download e instalação, vá para: cran. r-project.

Ao desenvolver uma estratégia comercial, é útil poder analisar e visualizar dados e poder testar suas regras de geração de comércio e suas variações e modelos rapidamente e com o mínimo de rotação. Enquanto muitas plataformas de negociação, como Interactive Brokers, etc. fornecem acesso a dados históricos via API ou download direto de arquivos e # 8211; Analisar essas estratégias de negociação de dados e protótipos muitas vezes requer escrever centenas de linhas de código em linguagens de programação, como Java ou C ++, ou escrever fórmulas complicadas difíceis de testar no Excel. Isso requer um investimento de tempo significativo, independentemente de como o programador de experiência você é. Em contraste, uma linguagem de programação de nível superior, como R ou Matlab, juntamente com seus ambientes de programação interativos, permite que seus usuários façam fatias, dados e analise dados dentro de uma fração de tempo que leva com C ++, C # ou Java. A quantidade de código necessária para desenvolver uma estratégia de negociação em R também é tipicamente uma ordem de grandeza.

Neste exemplo, usaremos um simples arquivo separado por vírgulas contendo colunas de preço aberto, alto, baixo e próximo (a. k.a. OHLC), juntamente com valores de volume e timestamp para SPY ETF. Nesta publicação, vamos demonstrar como usar uma biblioteca R gratuita para calcular os padrões da média movente simples (SMA), a média móvel exponencial (EMA), Bollinger Bands (BBands), RSI e MACD. Anexaremos indicadores calculados como novas colunas ao nosso arquivo de entrada para que ele possa ser usado para novas análises ou prototipagem de estratégia de negociação no Excel, R ou qualquer outro pacote de software compatível com CSV de sua escolha.

Biblioteca de Instalação de Análise Técnica para R.

1. Para calcular a Análise Técnica com R usaremos uma biblioteca livre de código aberto chamada & # 8220; TTR & # 8221; (Regras de Negociação Técnicas). Esta etapa inclui instruções para instalar a biblioteca TTR, supondo que você já tenha instalado R em seu computador. Este passo apenas precisa ser executado uma vez por instalação R em um computador.

Para instalar a biblioteca no seu computador:

1) Comece o ambiente R em seu computador e, no menu, selecione: Pacotes & # 038; Dados -> Instalador de Pacotes.

2) No tipo de Instalador de Pacotes & # 8220; TTR & # 8221; no campo Pesquisa de Pacotes e clique em & # 8220; Obter Lista & # 8221; botão.

3) Selecione o pacote & # 8220; TTR & # 8221; e clique em & # 8220; Instalar Selecionado & # 8221 ;.

Carregando dados históricos (entrada)

Para fins de demonstração, usaremos preços históricos diários para SPY ETF de setembro de 2018 a maio de 2018. Clique aqui para baixar o arquivo de dados. Este arquivo de entrada para este exemplo foi gerado usando o IB Historical Data Downloader.

2. Começamos abrindo o shell R e carregando a biblioteca "TTR", que é uma extensão R gratuita que contém funções para o cálculo de alguns dos indicadores mais comuns.

3. O próximo passo é importar nosso arquivo de dados com preços históricos para o ambiente R. Vamos carregar dados do arquivo CSV da amostra no ambiente R e armazená-lo como "quadro de dados", que é um tipo de variável R para armazenar dados no formato da tabela na memória.

Para exibir as primeiras linhas da tabela "dados":

Isso, por padrão, mostra as primeiras 6 linhas de dados, juntamente com os nomes das colunas (cabeçalho da tabela). Para ver quantas linhas você tem na tabela "dados":

Isso mostra que temos 187 registros de dados em nosso arquivo de dados SPY, para 187 dias de negociação entre 3 de setembro de 2018 e # 8211; 31 de maio de 2018.

Também podemos listar os nomes das colunas da tabela usando as funções "colnames" da seguinte maneira:

Médias móveis.

4. Vamos agora calcular a Média de Movimento Simples de 20 dias (SMA) da coluna de preço CLOSE usando a função R da biblioteca TTR "SMA":

Agora, vejamos os primeiros 50 valores da matriz "sma20":

Aqui, usamos a função SMA da biblioteca TTR que carregamos acima, dizendo para calcular a média de 20 dias (valor do parâmetro "n"), da coluna "CLOSE" da data frame "data". A função retorna uma matriz de valores de SMA e o armazena em uma nova variável chamada "sma20".

Você pode mostrar a ajuda com uma descrição detalhada da função e seus parâmetros estão sendo usados? seguido do nome da função, conforme abaixo. É sempre uma boa idéia ler páginas de ajuda para as funções que você está usando, pois listarão todos os parâmetros opcionais que você pode usar para ajustar a saída. Além disso, muitas funções têm variações ou funções relacionadas, o que pode ser útil em várias circunstâncias e será listado na página de ajuda.

5. O cálculo da Média de Movimento Exponencial é igualmente fácil, basta usar uma função diferente, desta vez EMA (). Observe que nós calculamos EMA por um período de 14 períodos.

Bandas de Bollinger.

6. Para calcular o indicador Bollinger Bands, usamos a função BBands. Há uma série de parâmetros opcionais que é necessário, então forneceremos vários exemplos. No exemplo abaixo, chamamos o BBands passando o quadro de dados "dados" com uma consulta que especifica que queremos usar valores da coluna "CLOSE", assim como fizemos acima os cálculos SMA e EMA acima. O segundo parâmetro 'sd' leva o número de desvios padrão para bandas superiores e inferiores. Como não passamos valor para 'n' & # 8211; O BBands usa a média móvel de 20 períodos por padrão. A saída contém várias colunas: 'dn' para a banda "inferior", 'mavg' para a média móvel, 'para cima' para a banda "superior" e pctB, que quantifica o preço de segurança em relação ao superior e Bollinger Band inferior, uma descrição detalhada disto pode ser encontrada aqui.

% B é igual a 1 quando o preço está na faixa superior% B é igual a 0 quando o preço está na faixa inferior% B está acima de 1 quando o preço está acima da banda superior% B está abaixo de 0 quando o preço está abaixo da faixa inferior% B está acima .50 quando o preço está acima da faixa do meio (SMA de 20 dias)% B está abaixo de .50 quando o preço está abaixo da faixa do meio (SMA de 20 dias)

> bb20 = BBands (dados, sd = 2,0)

6.1 Agora, gostaríamos de criar um novo quadro de dados contendo todos os dados de entrada a partir do & # 8216; dados & # 8217; quadro, mais dados Bollinger Bands que acabamos de calcular.

A função data. frame () leva qualquer número de quadros de dados e os junta em uma nova base de dados, de modo que os elementos das linhas correspondentes sejam "unidos" no resultado.

6.2 Bollinger Bands plot:

> linhas (dataPlusBB $ CLOSE, col = & # 8216; vermelho & # 8217;)

> linhas (dataPlusBB $ up, col = & # 8216; purple & # 8217;)

> linhas (dataPlusBB $ dn, col = & # 8216; brown & # 8217;)

> linhas (dataPlusBB $ mavg, col = & # 8216; blue & # 8217;)

6.3 Alternativamente, podemos especificar explicitamente que tipo de média móvel deve ser usado como base para Bollinger Bands usando o parâmetro de função 'maType', que simplesmente leva um nome de função de média móvel. Consulte a página de ajuda do SMA para ver diferentes tipos de médias móveis suportadas na biblioteca TTR. Por exemplo, se você quiser calcular um EMA Bollinger Bands, você pode passar EMA para maType. Observe que, neste exemplo, estamos substituindo o parâmetro de comprimento padrão para a média móvel, usando a média de 14 períodos desta vez.

> bbEMA = BBands (dados, sd = 2.0, n = 14, maType = EMA)

RSI & # 8211; Indicador de força relativa.

7. RSI. Para calcular o RSI, usamos a função RSI (). Você pode usar o comando RSI no shell R para obter detalhes dos parâmetros da função. Basicamente, é muito semelhante às funções que usamos acima para gerar médias móveis. Tem dois parâmetros necessários: séries temporais (como a coluna "FECHAR" da nossa base de dados "dados" e "número inteiro" para o "comprimento" do indicador RSI.

> rsi14 = RSI (dados, n = 14)

Aqui, o primeiro parâmetro para a função RSI é: dados, que é uma declaração que diz "pegue a coluna chamada 'FECHAR' da tabela 'dados' e devolva-a como uma lista de valores eo segundo parâmetro é n = 14, onde o nome do parâmetro é 'n' e o valor 14 indica que queremos calcular os valores de RSI de 14 dias nos preços de fechamento.

8. A função MACD leva vários argumentos:

séries de dados de entrada (como o preço "CLOSE") de períodos para a média móvel média "rápida" de períodos para a média móvel média "lenta" de períodos para a linha "sinal".

Você também pode opcionalmente especificar a função média móvel que você deseja usar para as médias móveis do MACD. Veja uma captura de tela da página de ajuda abaixo (você também pode usar o comando MACD no shell R para abrir a página de ajuda você mesmo):

Vamos calcular um padrão (12,26,9) indicador MACD usando esta função. Estaremos usando médias móveis simples padrão, então, especificaremos a função SMA no parâmetro 'maType':

> macd = MACD (data, nFast = 12, nSlow = 26, nSig = 9, maType = SMA)

Junte todos os dados juntos.

9. Agora, juntamos todos os indicadores calculados acima com os dados de entrada originais em um único quadro de dados:

A função data. frame () leva qualquer número de quadros de dados e os junta em fileira, de modo que os elementos das linhas correspondentes sejam "colados" juntos no data. frame resultante 'allData'.

Escreva no arquivo de texto.

E, finalmente, escrevemos o conteúdo da estrutura de dados 'allData' para um arquivo de valores separado por vírgulas. Usamos a função write. table (), que contém uma grande quantidade de parâmetros opcionais. Uma página de ajuda detalhada está disponível usando o comando "? Write. table" no shell R.

> write. table (allData, file = "spy_with_indicators. csv", na = "", sep = ",", row. names = FALSE)

Quando chamamos a função write. table (), passamos os seguintes argumentos:

AllData & # 8211; Esta é simplesmente uma referência ao quadro de dados que contém dados a serem gravados no arquivo de saída. arquivo = "& # 8230;" & # 8211; Este é o caminho e o nome do arquivo que estamos criando. na = "" & # 8211; certifica-se de que as células no quadro de dados que contenham o valor R "NA" conterão valores vazios no arquivo de saída. Algumas células têm NA para linhas onde não havia dados suficientes para gerar um valor indicador correspondente (por exemplo, as primeiras 19 linhas para SMA de 20 dias). sep = "," & # 8211; define o separador de colunas para vírgulas (portanto, o arquivo de valores separados por vírgulas). Para criar um arquivo separado por tabulação (realmente um formato preferido para sistemas de software sério) & # 8211; use: sep = "\ t". row. names = FALSE & # 8211; é importante definir esse valor, caso contrário, a primeira coluna no arquivo de saída conterá números de linha.

O arquivo resultante está disponível aqui. Clique com o botão direito do mouse e selecione & # 8220; Salvar arquivo vinculado como ... & # 8221; O arquivo baixado pode ser aberto no Excel ou no editor de texto.

10. Existem mais funções e recursos disponíveis na biblioteca "TTR". Você pode descobrir mais trazendo a página de ajuda da TTR:

CONCLUSÃO.

R fornece um ambiente conveniente e versátil para análise e cálculos de dados. Além de milhares de bibliotecas e algoritmos estatísticos, bibliotecas e algoritmos de código aberto gratuitos, R contém um grande número de funções e bibliotecas para ler e gravar dados de / para arquivos, bancos de dados, URLs, Serviços da Web, etc ... Isso, combinado com a concisão do idioma, é uma combinação poderosa que pode ajudar os comerciantes a economizar um tempo precioso. Os comerciantes podem reduzir significativamente o tempo necessário para protótipo e estratégias de negociação backtest usando R. Existem também métodos para integrar R com linguagens de programação convencionais, como Java e C ++. Não hesite em publicar um comentário ou enviar como uma mensagem através do formulário de contato, se você tiver alguma dúvida sobre este material.

Finalmente, gostaríamos de mencionar alguns livros que foram muito úteis em nossos esforços de desenvolvimento. O primeiro livro # 8211; & # 8220; Comércio Quantitativo com R & # 8221; é uma ótima combinação de insights de análise de dados financeiros e aplicação de R para backtesting, exploração de dados e análise. Tem uma série de ótimos exemplos de código e passa por uma série de pacotes R úteis. Este é um bom livro de nível de introdução para intermediário para pessoas que gostariam de construir e testar suas próprias estratégias de negociação.

O segundo livro # 8211; & # 8220; Mastering R for Quantitative Finance & # 8221; & # 8211; é uma verdadeira jóia. Contém informações mais avançadas para os comerciantes com uma boa compreensão dos instrumentos derivados e um fundo matemático mais forte. Descobrimos que este livro é um ótimo acompanhamento para o & # 8220; Quantitative Trading com R & # 8221 ;. Além de grandes exemplos e pacotes de código R, ele contém visões gerais de vários modelos e algoritmos de financiamento quantitativos avançados (e práticos!) E permite que você fique com os pés molhados com o código R imediatamente.

8 comentários sobre o & ldquo; Análise técnica com R & rdquo;

Ótimo post! Obrigado.

1) você pode usar os dados baixados para fazer gráficos, com os indicadores ou osciladores?

2) outros outros parâmetros podem ser usados ​​para pesquisar os candidatos certos? Eu não quero milhares de ações para examinar.

3) é esta uma tela de pesquisa ou os estoques devem ser inseridos manualmente?

4) todos os critérios de pesquisa serão atualizados automaticamente?

5) outras questões, mas estas parecem as mais relevantes neste momento.

Você fez todo o trabalho fazendo todo esse trabalho.

Existe a possibilidade de que eu possa fazer você ajustar algumas coisas no MACD?

Sim, você pode definir todos os dados da série temporal em R, incluindo indicadores, de forma semelhante ao exemplo do gráfico Bollinger Bands na minha publicação.

uau, isso é realmente muito melhor do que muitas outras coisas que eu li tentando entender como construir minha própria plataforma de negociação, eu posso ter controle sobre. Seria ótimo se houvesse um guia de teste de volta também.

Obrigado! Eu ficarei feliz em discutir backtesting e responder suas perguntas se você me deixar uma linha através do formulário de contato no lado direito.

Obrigado por compartilhar o link para a página do tutorial, publicação educativa aqui, por sinal.

É possível para mim criar meu próprio indicador personalizado e usar isso com o quantmod?

Sim, você tem requisitos para o indicador personalizado? Podemos ajudá-lo com o desenvolvimento.

Suporte Geeks de negociação.

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