Moving Average Quantmod

Quantmod quantitative Finanzmodellierung amp Trading Framework für R Wenn es einen Bereich von R gab, der ein bisschen fehlte, war es die Fähigkeit, Finanzdaten mit Standard-Finanz-Charting-Tools zu visualisieren. Durch kein anderes Paket, das dies implementiert, nahm quantmod den Anruf auf und machte einen Schuss auf eine Lösung. Was mit einer einzigen OHLC-Charting-Lösung begann, hat sich zu einer hochkonfigurierbaren und dynamischen Charting-Funktion wie in Version 0.3-4 entwickelt, wobei mehr Coolness für 0,4-0 und darüber hinaus geplant ist. Jetzt können wir uns einen Blick darauf werfen, was derzeit vorhanden ist: Financial Charts in quantmod: Die meisten der Charting-Funktionalität ist so konzipiert, dass sie interaktiv genutzt werden kann. Die folgenden Beispiele sollten sehr einfach aus der Befehlszeile oder Ihrer persönlichen GUI-Auswahl replizieren. Das Laufen aus einem Skript erfordert ein bisschen extra Pflege, ist aber auch möglich. Lets get charting Einführung chartSeries chartSeries ist die Hauptfunktion, die die ganze Arbeit in quantmod macht. Mit freundlicher Genehmigung von as. xts kann es jedes beliebige Objekt behandeln, das Zeitreihe ist, dh R Objekte der Klasse xts. Zoo Zeitfolgen . Seine Ts Irts Und mehr Standardmäßig ist jede Serie, die. OHLC ist, als OHLC-Serie dargestellt. Es gibt ein Typ-Argument, das es dem Benutzer ermöglicht, über den zu überarbeitenden Stil zu entscheiden: traditionelle Bar-Charts, Kerzen-Charts und Matchstick-Charts - dünne Kerzen. Bekomm es :) - sowie Line Charts. Die Standard-Wahl auto lässt die Software entscheiden, Kerzen, wo theyd deutlich sichtbar sind, Streichhölzer, wenn viele Punkte gezeichnet werden, und Linien, wenn die Serie nicht von einer OHLC-Natur ist. Wenn Sie nicht gern den Typ angeben, um dieses Verhalten zu überschreiben, können Sie die Wrapper-Funktionen im nächsten Abschnitt verwenden oder die setDefaults aus dem bösartig coolen und nützlichen Standardpaket (auf CRAN verfügbar) verwenden. Die Tatsache, dass ich es geschrieben habe, hat nichts mit meiner Bestätigung zu tun :) gt getSymbols (GS) Goldman OHLC von yahoo 1 GS gt chartSeries (GS) gt beachten Sie die automatische Matchstick Stil gt gut ändern dies im nächsten Abschnitt gt aber für jetzt es ist gut. Gt Die grundlegende Charting-Funktionalität versucht, nicht zu weit von den Standard-Nutzungsmustern in R zu streunen. Obwohl Sie nicht in der Lage sind, eines der gängigen Grafik-Tools für die Anzeige von Diagrammen zu verwenden. Quantmods oh-so-weise Autor hat versucht, diesen Bedarf mit speziellen Funktionen zu antizipieren, um dieses Manko auszugleichen. Ein kurzer Schritt zurück, um genau zu erklären, was hinter den Kulissen innerhalb von chartSeries geschieht, kann in Ordnung sein. Das Charting wird durch einen zweistufigen Prozess verwaltet. Zuerst werden die Daten geprüft und grundsätzliche Entscheidungen über die Bestätigung der Serie berechnet. Das Ergebnis ist ein internes Objekt - das als Chob bezeichnet wird (ch art objekt). Dieses Objekt wird dann an die Hauptzeichnungsfunktion übergeben (nicht direkt aufgerufen), um auf den Bildschirm gezeichnet zu werden. Der Zweck der Trennung ist es, für mehr beeindruckende dynamische Stil-Chart Ergänzungen, sowie Modifikationen, um so natürlich zu erreichen wie möglich zu ermöglichen. Wenn Änderungen an der aktuellen Tabelle vorgenommen werden - sei es das Hinzufügen von technischen Indikatoren oder das Ändern von Originalparametern, wie zB die Art des Diagramms - wird das gespeicherte Chobobjekt einfach verändert und dann ohne viel langwierige Benutzermanipulation neu gezeichnet. Das Ziel war es, es ohne zusätzlichen User-Aufwand zu machen - und dann endet es einfach. Charting Verknüpfungen - barChart, lineChart und candleChart. Während chartSeries die primäre Funktion ist, die beim Zeichnen eines Diagramms in quantmod aufgerufen wird - ist es keineswegs die einzige Möglichkeit, etwas zu erledigen. Es gibt Wrapper-Funktionen für jeden der Haupttypen von Charts, die derzeit in quantmod verfügbar sind. Wrapper-Funktionen existieren, um das Leben ein wenig einfacher zu machen. Bar-Stil-Charts, sowohl hlc und ohlc Sorten sind direkt mit barChart. Candlestick Charting kommt natürlich durch die CandleChart Wrapper-Funktion und Linien über die kryptisch benannten - Sie haben es erraten - lineChart. Es gibt nicht viel Besonderes über diese Funktionen jenseits der offensichtlichen. In der Tat sind sie ein Liner, die einfach chartSeries mit entsprechend geänderten Standard-Args nennen. Aber sie machen eine schöne Ergänzung zum Stall. Gt zuerst einige High-Low-Close-Stil Bars, monochromatische Thema gt barChart (GS, themewhite. mono, bar. typehlc) gt wie über einige Kerzen, diesmal mit Farbe gt candleChart (GS, multi. colTRUE, theyewhite) gt gt und Jetzt eine Zeile, mit dem Standard-Farbschema gt lineChart (GS, line. typeh, TANULL) Wie Sie sehen können, gibt es ein bisschen Flexibilität für die Anzeige Ihrer Informationen. Was Sie vielleicht auch bemerkt haben, sind die verschiedenen Argumente für jeden der Anrufe. Nun, werfen Sie einen Blick auf, was einige von ihnen tun. Formale Argumente: Farben, Teilung, Häkchen. Der beste Platz für vollständige Informationen darüber, welche Argumente die Funktionen sind, ist in der Dokumentation. Aber für jetzt gut werfen Sie einen Blick auf einige der gemeinsamen Optionen, die Sie ändern könnten. Wahrscheinlich das wichtigste aus Sicht der Usability ist die Argument-Untermenge. Dies nimmt einen zeitbasierten String von xtsISO8601 und beschränkt den Plot auf den angegebenen datetime Bereich. Dies beschränkt nicht die Daten, die für die techinischen Analysefunktionen zur Verfügung stehen, beschränkt nur den Inhalt, der auf den Bildschirm gezeichnet wird. Aus diesem Grund ist es am vorteilhaftesten, so viele Daten zu verwenden, wie Sie zur Verfügung stehen, und geben Sie dann die Funktion chartSeries mit der Untermenge an, die Sie anzeigen möchten. Diese Teilung ist auch über einen Aufruf zum ZoomChart verfügbar. Ein Beispiel oder drei, sollte helfen, seine Verwendung zu klären. Gt die ganze serie gt chartSeries (GS) gt jetzt - ein wenig aber von der Teilung gt (07. Dezember bis zur letzten Beobachtung in 08) gt candleChart (GS, subset2007-12 :: 2008) gt etwas andere syntax - nach der Tatsache. Gt auch das Ändern der x-Achsen-Beschriftung gt candleChart (GS, theyewhite, typecandles) gt reChart (major. ticksmonths, subsetfirst 16 Wochen) Drei Sachen der Note auf dem letzten Diagramm. Zuerst war die Verwendung von reChart, um das ursprüngliche Diagramm zu ändern. Dies dauert die meisten Argumente der ursprünglichen Kartenaufrufe und ermöglicht schnelle Änderungen an Ihren Diagrammen. Sei es wechselnde Farbthemen oder Untertitel - es kommt ganz praktisch. Das zweite bemerkenswerte Element ist die Verwendung der ersten Syntax innerhalb der Teilmenge. Dies ermöglicht eine etwas mehr natürliche Ausdruck von dem, was Sie vielleicht nach, und erfordert nicht, dass Sie etwas über die Serie Termine oder Zeiten wissen. Die letzte Anmerkung in diesem letzten Bild ist das Argument tick. marks. Dies ist Teil der ursprünglichen chartSeries-Funktionsformalistenliste und wird verwendet, um die Platzierung von Etiketten innerhalb des Diagramms zu ändern. Oft ist der automatisch gewählte Abstand - angetrieben durch die xts-Funktion axTicksByTime eine gute Arbeit - Sie können es wünschenswert finden, die Ausgabe weiter anzupassen. In diesem Fall haben wir die Hauptstiche mit den Monaten Anfängen markiert. Technische Analyse und ChartSeries Aktualisiert und bereit zu gehen sind einige fantastische Tools aus dem TTR-Paket von Josh Ulrich. Verfügbar auf CRAN. Es ist jetzt möglich, einfach Dutzende von technischen Analyse-Tools hinzufügen, um mit nichts mehr als einem einfachen Befehl zu zeigen. Die aktuellen Indikatoren aus dem TTR-Paket sowie einige, die aus dem Quantmod-Paket stammen, sind: Alle oben genannten Arbeiten funktionieren ähnlich wie die TTR-Basisfunktionen, auf die sie aufrufen. Der primäre Unterschied besteht darin, dass die add Familie der Anrufe nicht das Datenargument enthält, da dies aus dem aktuellen Diagramm abgeleitet wird. Ein paar Beispiele werden hervorheben, wie man mit den eingebauten Indikatoren Diagramme baut. Gt getSymbols (GS) Goldman OHLC von yahoo 1 GS gt Das TA-Argument zu chartSeries ist eine Möglichkeit, die gt-Indikatoraufrufe anzugeben, die auf das Diagramm angewendet werden sollen. Gt NULL bedeutet nicht zu ziehen. Gt gt chartSeries (GS, TANULL) gt Jetzt mit einigen Indikatoren angewendet gt gt chartSeries (GS, theyewhite, TAaddVo () addBBands () addCCI ()) gt Das gleiche Ergebnis könnte ein gt Bit mehr interaktiv erreicht werden: gt gt chartSeries (GS () Hinzufügen von Bollinger Bands gt addCCI () Hinzufügen von Commodity Channel Index Einer der neuesten und aufregendsten Ergänzungen der letzten Quantmod-Version enthält zwei neue Charting-Tools, um das Hinzufügen von benutzerdefinierten zu machen Indikatoren weit schneller als bisher möglich. Die erste davon ist addTA. Dies ist eine wesentliche Erweiterung der vorherigen addTA-Funktion, da es nun erlaubt, beliebige Daten auf den Diagrammen zu zeichnen. Im Wesentlichen als ein Hülle auf Ihre Daten, die einzige Voraussetzung ist, dass die Daten haben die gleiche Anzahl von Beobachtungen wie das Original, oder von Klasse Xts und die Daten sind innerhalb der ursprünglichen Daten Zeit Bereich und Skala. Es ist möglich, diese neuen Daten in einem eigenen TA-Subchart (die Voreinstellung) oder in der Hauptreihe überlagert zu haben. Die zweite und potenziell interessantere Funktion ist newTA. Dies ist die lang erwartete Skelettfunktion, um benutzerdefinierte TA-Indikatoren zu erstellen, die an jedes Diagramm angehängt werden sollen. Es nimmt das Skelett-Konzept einen Schritt weiter und schafft dynamisch den Funktionscode, der für einen neuen Indikator benötigt wird, basierend auf der Funktion, die du an sie weitergegeben hast. Im Wesentlichen ein bisschen selbstbewusste Programmierung macht das Hinzufügen neuer Indikatoren ganz intuitiv und praktisch schmerzlos. Angesichts seiner eher schneidenden Fähigkeiten, ist es an der Spitze der experimentellen. Zum Glück, wenn alles andere fehlschlägt, und was du bekommst, ist nicht das, was du erwartet hast. Du kannst den Code ändern, der besser auf deine Bedürfnisse abgestimmt ist. Ein kurzer Blick auf das Hinzufügen von benutzerdefinierten Indikatordaten und das Erstellen eines neuen Indikators von Grund auf. Gt getSymbols (YHOO) Yahoo OHLC von yahoo 1 YHOO gt addTA ermöglicht es Ihnen, grundlegende Indikatoren gt zu Ihren Charts hinzuzufügen - auch wenn sie arent Teil gt von quantmod. Gt gt chartSeries (YHOO, TANULL) gt Dann füge die Open-to-Close-Preisänderung gt mit dem Quantmod OpCl-Funktion gt gt addTA (OpCl (YHOO), colblue, typeh) gt Mit newTA ist es möglich, deine eigene gt generische TA-Funktion zu erstellen - nennen wir es addOpCl gt gt addOpCl lt - newTA (OpCl, colgreen, typeh) gt gt addOpCl () Mehr zu kommen. Es gibt viel mehr über chartSeries und quantmods aktuelle und zukünftige Visualisierungs-Tools zu sagen, aber für jetzt ist es Zeit, es einen Tag (oder 30) zu nennen und diese Einführung in das Charting in quantmod zu schließen. Zukünftige Ergänzungen zu dieser Seite und der Dokumentation werden weitere Details über die Interaktion mit den Charts - jetzt und in kommenden Releases, neue Layout-Optionen und einen möglichen Ausflug in völlig neue Visualisierungs-Tools und Techniken enthalten. Aber jetzt ist das alles was ich habe Diese Software wird von Jeffrey A. Ryan geschrieben und gepflegt. Siehe Lizenz für Details zum Kopieren und Verwenden. Copyright 2008.Wollen Sie einige schnelle, ausführliche technische Analyse der Apple-Aktienkurs mit R Theres ein Paket für das The Quantmod Paket können Sie entwickeln, testen und Bereitstellung von statistisch basierten Handelsmodellen zu tun. Es bietet die Infrastruktur zum Herunterladen von Daten aus einer Vielzahl von Standorten, analysieren diese Daten und produzieren Diagramme, die helfen, statistische Trends zu bestimmen. Ich schätze Digital Dude, das dieses Paket zu meiner Aufmerksamkeit in einem neuen Kommentar anruft. Ich habe auch festgestellt, dass Revolution Analytics das Paket auf seiner Finanzseite hervorgehoben hat. Eigentlich war ich schon vor ein paar Monaten auf quantmod gekommen - und es hat mich sofort über die Kraft von R. aufgeregt. Um dir eine Vorstellung von der typischen Verwendung zu geben, schafft das Folgende einen Aktienplan der letzten drei Monate der Apple-Bestandsdaten. GetSymbols (quotAAPLquot) chartSeries (AAPL, subset39last 3 months39) addBBands () Die Funktion getSymbols dient zum Abrufen von Bestandsdaten. Daten können an mehreren Standorten stammen. Im obigen Beispiel erhalten wir einen einzigen Bestand, Apple. Wenn Sie mehrere Aktienkurse herunterladen möchten, können Sie dies in einem einzigen Befehl tun. Sobald Sie Aktiendaten abgerufen haben, können Sie sich schnell auf Teilmengen von Daten konzentrieren. Sie können auch Daten zusammenführen, um Vergleiche zu sehen. Der Befehl chartSeries erstellt das oben dargestellte Diagramm. Es erfasst eine große Menge an Informationen, das Datum, den offenen und den nahen Preis und das Handelsvolumen für jeden Tag. Schließlich fügt der addBBands () - Aufruf Bollinger Bands dem Diagramm hinzu. Informell ist dies eine Linie, die gleitenden Durchschnitt und zwei Zeilen eine Standardabweichung oberhalb und unterhalb dieses gleitenden Durchschnitts anzeigt. Für die Uneingeweihten können technische Indikatoren (und Overlays) in vier Kategorien zerlegt werden - Trend, Volatilität, Momentum und Volumen. Die in Quantmod verfügbaren sind unten aufgeführt. Wollen Sie einige schnelle, eingehende technische Analyse der Apple-Aktienkurs mit R Theres ein Paket für das Quantmod-Paket können Sie entwickeln, testen und Bereitstellung von statistisch basierten Handelsmodellen. Es bietet die Infrastruktur zum Herunterladen von Daten aus einer Vielzahl von Standorten, analysieren diese Daten und produzieren Diagramme, die helfen, statistische Trends zu bestimmen. Ich schätze Digital Dude, das dieses Paket zu meiner Aufmerksamkeit in einem neuen Kommentar anruft. Ich habe auch festgestellt, dass Revolution Analytics das Paket auf seiner Finanzseite hervorgehoben hat. Eigentlich war ich schon vor ein paar Monaten auf quantmod gekommen - und es hat mich sofort über die Kraft von R. aufgeregt. Um dir eine Vorstellung von der typischen Verwendung zu geben, schafft das Folgende einen Aktienplan der letzten drei Monate der Apple-Bestandsdaten. GetSymbols (quotAAPLquot) chartSeries (AAPL, subset39last 3 months39) addBBands () Die Funktion getSymbols dient zum Abrufen von Bestandsdaten. Daten können an mehreren Standorten stammen. Im obigen Beispiel erhalten wir einen einzigen Bestand, Apple. Wenn Sie mehrere Aktienkurse herunterladen möchten, können Sie dies in einem einzigen Befehl tun. Sobald Sie Aktiendaten abgerufen haben, können Sie sich schnell auf Teilmengen von Daten konzentrieren. Sie können auch Daten zusammenführen, um Vergleiche zu sehen. Der Befehl chartSeries erstellt das oben dargestellte Diagramm. Es erfasst eine große Menge an Informationen, das Datum, den offenen und den nahen Preis und das Handelsvolumen für jeden Tag. Schließlich fügt der addBBands () - Aufruf Bollinger Bands dem Diagramm hinzu. Informell ist dies eine Linie, die gleitenden Durchschnitt und zwei Zeilen eine Standardabweichung oberhalb und unterhalb dieses gleitenden Durchschnitts anzeigt. Für die Uneingeweihten können technische Indikatoren (und Overlays) in vier Kategorien zerlegt werden - Trend, Volatilität, Momentum und Volumen. Die in Quantmod verfügbaren sind unten aufgeführt. Ein Beispiel für eine Handelsstrategie, die mit Quantmod Package in R kodiert ist Hier ist die prägnante Version des Codes. Erforderliche (quantism) erfordern (PerformanceAnalytics) getSymbols (8216NSEI8217) chartSeries (NSEI, TANULL) dataNSEI, 4 macd MACD (Daten, nFast12, nSlow26, nSig9, maTypeSMA, Prozent FALSE) chartSeries (Daten, TA8217addMACD () 8217) Signal Lag (ifelse (Macdmacd lt macdsignal, -1, 1)) gibt ROC zurück (data) signal returns returns82162008-06-022015-09-228217 portfolio exp (cumsum (returns)) plot (portfolio) table. Drawdowns (ret, top10) table. DownsideRisk (Ret) charts. PerformanceSummary (ret) Nach diesem Beispiel, you8217ve gelernt Grundlagen, wie man eine quant Trading-Strategie mit R Jetzt können Sie beginnen zu lernen, wie man mit dem Quantmod-Paket in R beginnen. Sobald you8217ve erfolgreich gelernt diese Grundlagen können Sie Ihre Fähigkeiten in unserem interaktiven Selbst-Tempo 10 Stunden lang datacamp Kurs modellieren eine quantitative Handelsstrategie in R Related Posts: Ein Gedanke Ein Beispiel für eine Handelsstrategie codiert mit Quantmod Paket in R 20. Dezember 2016 Liebes ich habe ausgeführt Das obige R-Skript und es plot mir die 3 Graphen aber wie man sie interpretiert. Grüße. Lassen Sie eine Antwort Abbrechen Antwort Lernen Sie Algo Trading Kategorien Nützliche Quellen Quick Links Indien QuantInsti Quantitative Learning Pvt Ltd A-309, Boomerang, Chandivali Farm Road, Powai, Mumbai 400 072 Gebührenfrei: 1800-266-5401 Telefon: 91-22-61691400 Singapur 30 Cecil Street, 19-08, Prudential Tower, Singapur 049712 Telefon: 65-9057-8301 Verbinden Sie mit uns8230