استراتيجيات backtesting تجارة و r

+

Backtesting استراتيجية التداول أنا لقد أمر تحليل السلاسل الزمنية وتطبيقاته: مع أمثلة R (الوثاب النصوص في الإحصاء) لمساعدتي حتى السلاسل الزمنية في منحنى التعلم R. حتى الآن ما رأيته كان يبدو جيدا. المؤلف لديه صفحة جيدة مع القضايا في مجال البحث والسلاسل الزمنية. يجب أن يصل الكتاب بحلول نهاية الأسبوع. في غضون ذلك، جئت عبر استراتيجية التداول أثناء القراءة توفر مقالا عن جون مولدين P500 عوائد كبيرة. وبطبيعة الحال كنت أرغب في اختبار. يرجى ملاحظة، وأنا لا توصي أي شيء يتبع. تقوم بأداء واجبك والتحدث مع أحد متخصصي الاستثمار إذا كان لديك أسئلة. وتتمثل الاستراتيجية للذهاب ومنذ فترة طويلة S P500 و SH تكون سيارتنا للذهاب قصيرة. بدأ التداول في 2006/06/21 ركلات الترجيح. ونحن نركز backtesting لدينا من تلك النقطة حتى الآن. باستخدام وظيفة () أنشأنا سابقا importSeries، وعلى كل القيم للجاسوس وSH. importSeries التجسس (لل، من من) importSeries ش (لل، من من) دمج سلسلة (تجسس، ش)، ج (.) ونحن بحاجة إلى خلق بعض متسلسلة زمنية إضافية لعقد طويلة / قصيرة الاجل العلم يتيح لنا أن نعرف الحالي وضع حصصنا. إشارات العلم التجارية التي نحن وضعت على التجارة في هذا التاريخ. Strat. Returns العائد الاسمي لليوم مع استراتيجية. الدولار المبلغ قيمة الدولار الإجمالية لمحفظة افتراض قيمة 10000 دولار في 2006/06/21، ورسم 2 المعاملة عند نتاجر. بعد نحسب الاستراتيجية سنقوم أيضا إنشاء سلسلة عائدا إجماليا من سلسلة الدولار المبلغ. وظيفة و (خ) 0 س ليرة سورية fapply (سلسلة 1، FUN و) لا يفوتون تحديث الاشتراك في R-المدونين لتلقي رسائل البريد الإلكتروني مع كل المشاركات البحث. (لن ترى هذه الرسالة مرة أخرى.) كيفية Backtest استراتيجية في مجال البحث ونحن ذاهبون لاستكشاف قدرات backtesting ر في الوظيفة السابقة قمنا بتطوير بعض الفرص دخول بسيطة لUSD / CAD باستخدام خوارزمية للتعلم آلة و التقنيات من مجموعة فرعية من استخراج البيانات قاعدة التعليم ودعا الجمعيات. في هذا المنصب، ونحن نذهب لاستكشاف كيفية القيام backtest الكامل في البحث باستخدام قواعدنا من الوظيفة السابقة وتنفيذ الأرباح تأخذ ووقف الخسائر. السماح ليالي الغوص الحق في: ملاحظة: يتم بناء backtest خارج القضبان 4 ساعات في البيانات التي تم وضعها ولا توجد الآن ر ديهم وجهة نظر أكثر تفصيلا. معدل النمو السنوي المركب (يضاعف معدل النمو السنوي) هو نسبة الربح / الخسارة سنوي، وهذا يعني أنه ينعم بها نمو في أقساط متساوية كل عام. منذ كان لدينا اختبار دعونا على الصورة نرى اذا كنا نستطيع تحسين الأداء بإضافة وقف الخسارة وجني الأرباح. مع مجرد وقف الخسارة، وذهب الأداء باستمرار. يبدو أننا يزدادون اتخاذها للخروج من الصفقات لدينا قبل أن تكون قادرة على التعافي. من أجل جني الأرباح لدينا، دعونا نذهب إلى الأمام وتنفيذ جني الأرباح. قفل في مكاسبنا مع جني الأرباح تحسن طفيف في الأداء، ولكن ليس بشكل كبير. السماح ليالي دمج كل من وقف الخسارة وجني الأرباح. الآن دعونا نقارن استراتيجية أساسية قصيرة طويلة، مع مجرد وقف الخسارة، مجرد جني الأرباح، وعلى حد سواء وقف الخسارة تأخذ وجني الأرباح. الآن أنت تعرف كيفية إضافة جني الأرباح و إيقاف الخسارة، فإنني أوصي لكم لعب حولها مع البيانات واختبار قيم مختلفة استنادا إلى معايير المخاطر الشخصية الخاصة بك واستخدام القواعد الخاصة بك. حتى مع خوارزميات قوية وأدوات متطورة، فمن الصعب بناء استراتيجية ناجحة. لكل فكرة جيدة، ونحن تميل إلى أن تكون العديد من السيئة. مسلح مع الأدوات الصحيحة والمعرفة، يمكنك اختبار كفاءة أفكارك حتى تحصل على الجيد منها. لقد تبسيط هذه العملية في TRAIDE. ونحن قد وضعت البنية التحتية الاختبار الذي يسمح لك أن ترى فيها أنماط هي في البيانات الخاصة بك وفي الوقت الحقيقي نرى كيف أنها قد أجرى أكثر من البيانات التاريخية الخاصة بك. نحن ليرة لبنانية يكون الافراج TRAIDE لمدة 7 أزواج الرئيسية في سوق العملات الأجنبية مع المؤشرات الفنية في غضون أسبوعين. إذا كنت مهتما في اختبار البرمجيات وتوفير التغذية المرتدة، يرجى إرسال بريد إلكتروني إلى معلومات inovancetech. لدينا 50 المواقع المتاحة. Backtesting بسيط تجارة الأسهم استراتيجية ملاحظة: هذه الوظيفة ليست المشورة المالية وهذا هو مجرد وسيلة ممتعة لاستكشاف بعض من قدرات البحث لديها لاستيراد ومعالجة البيانات. ولقد قرأت مؤخرا وظيفة في مؤسسة التدريب الأوروبية النبي لاستكشاف استراتيجية تداول الأسهم مثيرة للاهتمام في Excel. استراتيجية بسيطة: العثور على نقطة عالية من الأسهم خلال 200 يوم، وحساب عدد الأيام التي انقضت منذ أن ارتفاع. إذا كان لها أكثر أقل من 100 يوما، تملك الأسهم. إذا كان إعادة تجاهل التكاليف التجارية وتأخير التنفيذ، وكلاهما يؤثر على الأداء الاستراتيجية.) تنفيذ هذه الاستراتيجية في R هو بسيط، ويوفر مزايا عديدة على التفوق، الأولية منها هو أن سحب بيانات سوق الأسهم إلى R أمر سهل، ونحن يمكن اختبار هذه الاستراتيجية على مجموعة واسعة من المؤشرات مع القليل من الجهد نسبيا. أولا وقبل كل شيء، نحن تحميل البيانات عن الجماعة السلفية باستخدام quantmod. (الجماعة السلفية لتقف على مؤشر ستاندرد بورز 500). المقبل، ونحن بناء وظيفة لحساب عدد الأيام منذ ارتفاع ن يوما في سلسلة زمنية، وظيفة لتنفيذ استراتيجية التداول الخاصة بنا. وظيفة الأخيرة تأخذ 2 المعلمات: ارتفاع ن يوما التي ترغب في استخدامها، وعدد أيام الماضي أن ارتفاع سوف يعقد سهم. على سبيل المثال 200 و 100، ولكن يمكن بسهولة تغيير هذا إلى 500 يوما عالية ورؤية ما يحدث إذا كنت تملك الأسهم 300 أيام الماضي أنه قبل إنقاذ. وبما أن معلمات هذه الوظيفة، يمكننا بسهولة اختبار العديد من الإصدارات الأخرى من استراتيجيتنا. نحن وحة بداية استراتيجيتنا مع الأصفار لذلك سوف يكون نفس طول إدخال البيانات لدينا. (إذا كنت ترغب في كسبلايناتيون أكثر تفصيلا وظيفة daysSinceHigh، انظر النقاش على التحقق من صحة عبر). ضربنا موقفنا (0،1) متجه من عائدات مؤشر للحصول على استراتيجيتنا لقد قررت أن ننظر إلى العائد التراكمي، يعني العائد السنوي، نسبة شارب، الفوز، يعني التذبذب السنوي، خفض الحد الأقصى، وأقصى طول الانسحاب. ان احصائيات أخرى تكون سهلة التنفيذ. كما ترون، فإن هذه الاستراتيجية تقل عن مثيلاتها في النهج الافتراضي. وأخيرا، ونحن اختبار استراتيجيتنا على 3 مؤشرات أخرى: FTSE التي تمثل أيرلندا والمملكة المتحدة، ومؤشر داو جونز الصناعي. والذي يعود إلى عام 1896، وN225. الذي يمثل اليابان. أنا لقد functionalized العملية برمتها، بحيث يمكنك اختبار كل استراتيجية جديدة مع 1 سطر من التعليمات البرمجية: لا يفوتون تحديث الاشتراك في R-المدونين لتلقي رسائل البريد الإلكتروني مع كل المشاركات البحث. (لن ترى هذه الرسالة مرة أخرى.)