역 테스트 전략

백 트레이스트 전략 r
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R : 거래 전략을 역행하십시오. Quantumod와 R. 에 초보자.
나는 R에 매우 익숙하며 WealthLab에서 이미 프로그래밍 한 전략을 다시 테스트하려고합니다.
내가 이해하지 못하는 몇 가지 것들 (그리고 그것은 분명히 작동하지 않습니다 :)
가까운 가격을 멋지게 벡터에 넣지는 않습니다. 또는 어떤 종류의 벡터지만 구조로 시작하고 나는이 함수가 무엇을하는지 정말로 이해하지 못한다. 그게 내 시리즈 [, 1] 호출이 아마 작동하지 않는 이유입니다.
n - nrow (series)도 작동하지 않지만 Loop에 필요합니다.
그래서이 두 가지 질문에 대한 답변을 얻으려면 내 전략이 효과가 있다고 생각합니다. 어떤 도움을 주셔서 감사합니다. R은 다른 언어로 프로그래밍 경험을해도 매우 복잡해 보입니다.
두 번째 질문부터 시작합니다.
따라서 실제 xts 객체에서 작업하려면 get을 사용해야합니다.
귀하의 첫 번째 질문에 대해 - 나는 당신이 정말로 벡터로 데이터를 가져올 필요가 없다고 생각합니다. xts 객체는 날짜별로 인덱싱 된 배열이며 작업하기 쉽습니다. 그래도 데이터를 얻으려면 사용할 수 있습니다.
이제 전략의 간단한 백 테스트를 시작하려면 다음 단계를 수행하는 것이 좋습니다.
전략을 정의하십시오. 2. 배열을 생성하거나 각 요일의 위치를 ​​나타내는 열을 xts 객체에 추가하십시오. 1은 길고, 0은 위치가 없으며 -1은 짧습니다 (나중에는 레버리지 번호로 게임을 할 수 있습니다). 3. 매일의 수익을 포지션과 곱하면 전략의 리턴 벡터를 얻을 수 있습니다. 4. 결과를 검토하십시오 - 내 추천은 PerformanceAnalytics입니다.
간단한 전략 - SMA20을 닫을 때 구매하십시오.

FOSS 거래.
무료 오픈 소스 소프트웨어로 알고리즘 트레이딩.
2011 년 3 월 26 일 토요일.
R에서 전략을 백 테스팅하는 방법.
quantmod의 getSymbols 함수는 Yahoo Finance의 일일 데이터를 사용할 수있는 경우이 단계를 쉽게 만듭니다. 또한 다른 소스 (FRED, Google, Oanda, R 저장 파일, 데이터베이스 등)에서 데이터를 가져 오는 "방법"(엄격한 의미가 아님)이 있습니다. 템플릿을 사용하여 사용하는 특정 공급 업체에 대한 사용자 지정 함수를 작성할 수도 있습니다.
2 단계 : 표시기를 만듭니다.
TTR 패키지에는 다양한 지표가 포함되어 있습니다. 지표는 독창적이고 자유로운 방법으로 쉽게 결합 할 수 있도록 작성되었습니다. R-forge의 개정 106부터 TTR에는 DVI 표시기가 있습니다.
3 단계 : 거래 규칙을 수립하십시오.
이 거래 규칙은 간단하기 때문에 DVI가 0.5 이하이면 100 %로 길고 그렇지 않으면 100 %로 짧습니다. 단 한 줄로 작성할 수 있습니다. 보다 정교한 규칙 및 / 또는 위치 설정을 수행 할 수도 있지만 더 많은 코드가 필요합니다 (위치 크기 지정을 사용하는 RSI (2)는 더 복잡한 위치 크기 조정 규칙의 예입니다). 또한 신호 벡터가 뒤떨어져있어 미리보기 바이어스를 피할 수 있습니다.
4 단계 : 거래 규칙 / 형량 곡선.
Damian의 예에서와 같이, 아래 코드는 마찰이없고 슬립을 고려하지 않은 단순화 된 접근법입니다. 아래 코드는 오늘의 백분율을 반환하고 어제의 신호 / 위치 크기 (이 예제에서는 항상 +/- 100 %)로 곱합니다. 또한 Excel 파일의 결과와 일치하도록 시스템 반환을 하위 집합으로 지정합니다.
5 단계 : 전략 성과를 평가합니다.
Damian은 전략 평가의 중요성에 대해 언급했습니다. 다행스럽게도 R 사용자의 경우 PerformanceAnalytics 패키지를 사용하면이 작업을 쉽게 수행 할 수 있습니다. 몇 줄의 코드를 사용하여 코드 단편, 단점 위험 및 성능 요약을 볼 수 있습니다.
그게 바로 R에서 간단한 전략을 뒷받침하는 것입니다. 협박하는 것이 아니 었나요? Excel에서 R로 backtesting을 옮길 경우 의견을 남기십시오. 끊어 지거나 공유하고 싶은 멋진 팁이 있습니다.

백 트레이스트 전략 r
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R에서 테스트 쌍 거래 전략을 뒷받침하는 방법.
나는 쌍 거래 전략에 대해 배우려고 노력하고 있으며, 이 R 코드를 쓰는 데 의사 코드를 사용하고 있습니다.
현재 기술적 분석을 사용하여 백 테스팅에 Systematic Investor Toolbox (SIT)를 사용하고 있지만 SIT를 사용하여 백 테스트 쌍 거래 전략을 수행하는 방법을 모릅니다.
현재 문제는 SIT에서 쌍 매매를 시뮬레이트하는 방법입니다. SIT가 페어 트레이딩 전략을 다시 테스트 할 수 없다면, 페어 트레이딩 전략을 어떻게 수행해야합니까? 어떤 논리를 사용해야합니까?
잠시 검색 한 후에는 PerformanceAnalytics를 사용하여 처음부터 백 테스터를 만들 수 있다는 것을 알고 있습니다. 하지만 다시 테스트하기 전에 신호와 반환 값을 만들어야합니다. 다음은 샘플 코드입니다.
위의 코드에서 신호 생성은 쉽지만 신호를 생성하고 그 신호를 반환하기 위해 어떤 논리를 사용해야합니까?

R로 Backtesting 전략
2016-05-06.
1 장 소개.
이 책은 주식 시장에서 가장 일반적인 기술 패턴의 통계를 생성 할뿐만 아니라 그러한 시나리오에서 실제 거래를 보여 주도록 고안되었습니다.
전략을 테스트하십시오. 결과가 유망하지 않으면 거부하십시오.
최적화를위한 전략에 다양한 매개 변수를 적용하십시오.
유망 해 보이는 전략을 죽이려 고 시도하십시오.
마지막으로 조금 설명해 드리겠습니다. 당신이 시장을 능가하는 것처럼 보이는 전략을 발견 할 수 있기 때문에, 좋은 이익과 낮은 하락률을 가지고 있다고해서 이것이 당신이 일하기위한 전략을 찾은 것을 의미하지는 않습니다. 반대로, 당신은 그것을 반증하도록 노력해야합니다. 비 윤리적 인 전략을 철저히 테스트하지 않았기 때문에 비영리 전략을 실행하는 것보다 더 나쁜 것은 없습니다. 우리는 나중에이를 다룰 것입니다.
1.1 R 리소스.
이 책은 R 플랫폼에 대한 최소한의 실무 지식이 있다고 가정합니다. R에 익숙하지 않거나 재교육을 필요로한다면 다음 사이트가 유용 할 것입니다 :
또한, 이 책에서 사용 된 패키지는 R-Forge에 투영 된 TradeAnalytics에서 찾을 수 있습니다. 이 책에 영감을주는 데 도움이되는 포럼과 소스 코드를 찾을 수 있습니다.
또한 Jan Humme과 Brian Peterson의 Using Quantstrat 프리젠 테이션뿐만 아니라 Back Testing에 대한 Guy Yollin의 프리젠 테이션을 읽으시기 바랍니다.
이 책은 R의 백 테스트 전략에 대한 기존 자원을 대체하기위한 것이 아니며, 그 자원을 향상시키고 간소화하는 것입니다. 이 책에서 다루지 않은 것이 있다면 위의 프레젠테이션을 읽으십시오.
또한이 책은 오픈 소스입니다. 누구나 기부하십시오. 내 Github 계정에서 사용할 수있는 소스 코드를 찾을 수 있습니다.
1.2 라이브러리.
백 테스팅 전략을 실행하는 데 필요한 유일한 라이브러리는 quantstrat입니다. quantstrat는 추가로 필요한 모든 라이브러리를로드합니다.
이 버전의 quantstrat에는 다음 패키지가 포함됩니다.
이러한 라이브러리를 통해 우리는 전략을 완전히 테스트하고 성과를 측정하는 데 필요한 모든 것을 갖추게 될 것입니다. 자세한 내용은 1.3 SessionInfo를 참조하십시오.
분석 또는 책 발표를 위해 사용할 수있는 추가 라이브러리 :