Moving Average Quantmod

Quantmod Quantitative Financial Modeling amp Trading Framework para R Se havia uma área de R que era um pouco falta, era a capacidade de visualizar dados financeiros com ferramentas de gráficos financeiros padrão. Em virtude de nenhum outro pacote implementar isso, o quantmod tomou a chamada e deu uma chance em fornecer uma solução. O que começou com uma solução de gráficos OHLC única cresceu em uma facilidade de mapeamento altamente configurável e dinâmico como da versão 0.3-4, com mais frieza slated para 0.4-0 e além. Por enquanto, vamos dar uma olhada no que está atualmente no lugar: Gráficos financeiros em quantmod: A maior parte da funcionalidade de gráficos foi projetada para ser usada interativamente. Os exemplos a seguir devem ser muito fáceis de replicar a partir da linha de comando ou sua escolha GUI pessoal. Executar a partir de um script requer um pouco de cuidado extra, mas agora é possível também. Vamos começar a fazer gráficos Introdução chartSeries chartSeries é a principal função de fazer todo o trabalho em quantmod. Cortesia de as. xts ele pode lidar com qualquer objeto que é de tempo-série como, o que significa R objetos de classe xts. Zoológico TimeSeries. Está . Ts. Irts. E mais Por padrão qualquer série que is. OHLC é mapeada como uma série OHLC. Existe um argumento de tipo que permite ao usuário decidir sobre o estilo a ser processado: barras de cartas tradicionais, gráficos de velas e gráficos de fósforos - velas finas. Obtê-lo :) -, bem como gráficos de linha. A opção de escolha padrão permite que o software decida, velas onde eles sejam visíveis claramente, fósforos se muitos pontos estiverem sendo mapeados e linhas se a série não for de natureza OHLC. Se você não gosta de sempre especificar o tipo para substituir esse comportamento você está livre para usar as funções wrapper na próxima seção, ou fazer uso de setDefaults a partir do perversamente legal e útil padrão pacotes (disponível no CRAN). O fato de eu ter escrito isso não tem nada a ver com o meu endosso :) gt getSymbols (GS) Goldman OHLC do yahoo 1 GS gt chartSeries (GS) gt notar o estilo de matchstick automático gt bem mudar isso na próxima seção gt, mas por agora ele está bem. Gt A funcionalidade básica de gráficos tenta não se afastar muito dos padrões de uso padrão em R. Embora você não será capaz de usar qualquer uma das ferramentas gráficas padrão para exibir gráficos. Quantmods oh-so-wise autor tentou antecipar essa necessidade com funções especiais para compensar esta lacuna. Um rápido passo para trás, para explicar apenas o que está acontecendo nos bastidores dentro chartSeries pode estar em ordem embora. O mapeamento é gerenciado através de um processo de dois passos. Primeiramente, os dados são examinados e as decisões básicas em como extrair melhor a série são calculadas. O resultado disso é um objeto interno - chamado de chob (ch art object). Este objeto é então passado para a função de desenho principal (não para ser chamado diretamente) para ser desenhado para a tela. O objetivo da separação é permitir que as adições de gráficos dinâmicos mais impressionantes, bem como as modificações, sejam tão naturais quanto possível. Quando as alterações são feitas para o gráfico atual - seja adicionando indicadores técnicos, ou alterando os parâmetros originais, como o estilo de gráfico - o objeto chob armazenado é simplesmente alterado e, em seguida, redesenhado sem muita manipulação do usuário tedioso. O objetivo era fazê-lo funcionar sem esforço extra do usuário - e, em seguida, acabar apenas faz. Atalhos de gráficos - barChart, lineChart e candleChart. Enquanto chartSeries é a função primária chamada ao desenhar um gráfico no quantmod - não é de forma alguma a única maneira de fazer algo. Existem funções wrapper para cada um dos principais tipos de gráficos atualmente disponíveis no quantmod. Wrapper funções existem para tornar a vida um pouco mais fácil. Bar estilo gráficos, tanto hlc e ohlc variedades estão diretamente disponíveis com barChart. O quadro de velas vem naturalmente através da função de wrapper candleChart, e as linhas através do nome cripticamente - você adivinhou - lineChart. Não há muito especial sobre essas funções para além do óbvio. Na verdade eles são um forros que simplesmente chamar chartSeries com adequadamente alterado padrão args. Mas eles fazem uma adição agradável para o estábulo. Gt primeiro algumas barras de estilo high-low-close, tema monocromático gt barChart (GS, themewhite. mono, bar. typehlc) gt como sobre algumas velas, desta vez com cor gt candleChart (GS, multi. colTRUE, themewhite) gt gt e Agora uma linha, com o esquema de cores padrão gt lineChart (GS, line. typeh, TANULL) Como você pode ver, há um pouco de flexibilidade quanto à exibição de suas informações. O que você também pode ter notado é os diferentes argumentos para cada uma das chamadas. Bem, agora dê uma olhada no que alguns deles fazem. Argumentos formais: cores, subconjuntos, marcas de carrapatos. O melhor local para obter informações completas sobre os argumentos que as funções assumem está na documentação. Mas por agora, dê uma olhada em algumas das opções comuns que você pode mudar. Provavelmente o mais importante do ponto de vista da usabilidade é o subconjunto de argumentos. Isso leva uma cadeia de tempo baseada no estilo xtsISO8601 e restringe o plotagem para o intervalo de data e hora especificado. Isso não restringe os dados disponíveis para as funções de análise técnica, restringe apenas o conteúdo desenhado para a tela. Por esta razão, é mais vantajoso usar o máximo de dados que você tem disponíveis e, em seguida, fornecer a função chartSeries com o subconjunto que você gostaria de ver. Esse subconjunto também é disponível através de uma chamada para zoomChart. Um exemplo, ou três, deve ajudar a esclarecer seu uso. Gt toda a série gt chartSeries (GS) gt agora - um pouco, mas de subsetting gt (07 de dezembro para a última observação em 08) gt candleChart (GS, subset2007-12 :: 2008) gt sintaxe ligeiramente diferente - após o fato. Gt também alterando a rotulagem x eixo gt candleChart (GS, themewhite, typecandles) gt reChart (major. ticksmonths, subconjunto 16 semanas) Três coisas de nota sobre o último gráfico. Primeiro foi o uso de reChart para modificar o gráfico original. Isso leva a maioria dos argumentos das chamadas de gráficos originais e permite modificações rápidas em seus gráficos. Seja mudando temas de cores ou subconjunto - ele vem em muito útil. O segundo item notável é o uso da primeira sintaxe dentro do subconjunto. Isso permite uma expressão ligeiramente mais natural do que você pode ser depois, e não exige que você saiba qualquer coisa sobre as datas série ou vezes. O último item de nota na última imagem é o argumento tick. marks. Isso faz parte da lista de formulários da função chartSeries original e é usada para modificar o posicionamento de rótulos dentro do gráfico. Muitas vezes o espaçamento automaticamente escolhido - controlado pela função xts axTicksByTime faz um trabalho suficientemente bom - você pode achar desejável personalizar a saída mais. Neste caso, marcamos os principais carrapatos com os meses iniciais. Análise técnica e chartSeries Atualizado e pronto para ir são algumas ferramentas fantásticas do pacote TTR por Josh Ulrich. Disponível no CRAN. Agora é possível simplesmente adicionar dezenas de ferramentas de análise técnica ao gráfico com nada mais do que um simples comando. Os indicadores atuais do pacote TTR, bem como alguns originários do pacote de quantmod são: Todos os trabalhos acima, muito parecido com as funções de base TTR em que eles chamam. A diferença principal é que a família de adicionar de chamadas não inclui o argumento de dados, como este é derivado do gráfico atual. Alguns exemplos irão destacar como construir gráficos com os indicadores internos. Gt getSymbols (GS) Goldman OHLC do yahoo 1 GS gt O argumento TA para o chartSeries é uma forma de especificar as chamadas do indicador gt a serem aplicadas ao gráfico. Gt NULL significa não desenhar nenhum. Gt gt chartSeries (GS, TANULL) gt Agora com alguns indicadores aplicados gt gt chartSeries (GS, themewhite, TAaddVo () addBBands () addCCI ()) gt O mesmo resultado poderia ser realizado um bit gt mais interativamente: gt gt chartSeries (GS , Themewhite) desenhar o gráfico gt addVo () adicionar volume gt addBBands () adicionar Bollinger Bands gt addCCI () adicionar Commodity Channel Index Um dos mais recentes e mais emocionante adições ao recente lançamento de quantmod inclui duas novas ferramentas de gráficos projetado para fazer adição personalizada Muito mais rápido do que era possível. A primeira delas é addTA. Esta é uma extensão importante para a função addTA anterior, na medida em que agora permite que dados arbitrários sejam desenhados nos gráficos. Agindo como essencialmente um invólucro para seus dados, o único requisito é que os dados tenham o mesmo número de observações que o original, ou seja, da classe xts e as datas estejam dentro da faixa de tempo e escala de dados originais. É possível ter esses novos dados plotados em seu próprio sub-gráfico TA (o padrão) ou sobreposto na série principal. A segunda função e potencialmente mais interessante é newTA. Esta é a função de esqueleto há muito aguardada para criar indicadores TA personalizados a serem anexados a qualquer gráfico. Ele leva o conceito de esqueleto um passo adiante e cria dinamicamente o código de função necessário para um novo indicador, com base na função que você passou para ele. Essencialmente, um pouco de programação auto-consciente torna a adição de novos indicadores bastante intuitiva e praticamente indolor. Dado suas habilidades um pouco de ponta, está na cúspide de experimental. Felizmente se tudo mais falhar, eo que você obtém não é o que você esperava, você sempre pode modificar o código criado para melhor atender às suas necessidades. Um rápido olhar para adicionar dados de indicadores personalizados e criar um novo indicador a partir do zero. Gt getSymbols (YHOO) Yahoo OHLC de yahoo 1 YHOO gt addTA permite que você adicione indicadores básicos gt às suas cartas - mesmo se eles arent parte gt de quantmod. Gt gt chartSeries (YHOO, TANULL) gt Em seguida, adicione o Open to Close mudança de preço gt usando o quantmod OpCl função gt gt addTA (OpCl (YHOO), colblue, typeh) gt Usando newTA é possível criar o seu próprio gt genérico TA função --- vamos chamá-lo addOpCl gt gt addOpCl lt - newTA (OpCl, colgreen, typeh) gt gt addOpCl () Mais para vir. Há muito mais a dizer sobre chartSeries e quantmods atuais e futuras ferramentas de visualização, mas por agora é hora de chamá-lo de um dia (ou 30) e concluir esta introdução ao mapeamento em quantmod. Futuras adições a este site ea documentação incluirão mais detalhes sobre como interagir com os gráficos - agora e em lançamentos futuros, novas opções de layout e uma possível incursão em ferramentas e técnicas de visualização totalmente novas. Mas por enquanto isso é tudo que eu tenho. Este software é escrito e mantido por Jeffrey A. Ryan. Consulte a licença para obter detalhes sobre como copiar e usar. Copyright 2008.Want para fazer alguma análise técnica rápida, em profundidade do preço das ações da Apple usando R Theres um pacote para que o pacote Quantmod permite que você desenvolva, testar e implantar modelos de negociação estatisticamente baseados. Ele fornece a infra-estrutura para downloadingimporting dados de uma variedade de locais, analisar os dados e produzir gráficos que ajudam a determinar as tendências estatísticas. Eu apreciei o gajo de Digitas que chama este pacote a minha atenção em um comentário recente. Também notei que a Revolution Analytics havia destacado o pacote em sua página de finanças. Na verdade, eu tinha me deparado com quantmod há alguns meses - e instantaneamente me entusiasmou com o poder da R. Para dar uma idéia do uso típico, o seguinte cria um gráfico de ações dos últimos três meses de dados da Apple. GetSymbols (quotAAPLquot) chartSeries (AAPL, subset39last 3 months39) addBBands () A função getSymbols é usada para recuperar dados de estoque. Os dados podem ser originados em vários locais. No exemplo acima, estamos obtendo um único estoque, a Apple. Se você quiser fazer o download de várias cotações de ações diferentes, pode fazê-lo em um único comando. Depois de ter recuperado os dados de estoque, você pode se concentrar em subconjuntos de datas rapidamente. Você também pode mesclar dados para ver comparações. O comando chartSeries cria o gráfico ilustrado acima. Ele captura uma grande quantidade de informações, a data, preço de abertura e fechamento e volume de negociação para cada dia. Finalmente, a chamada addBBands () adiciona Bollinger Bands ao gráfico. Informalmente, isso equivale a uma linha indicando média móvel e duas linhas um desvio padrão acima e abaixo desta média móvel. Para os não iniciados, os indicadores técnicos (e sobreposições) podem ser divididos em quatro categorias - Tendência, Volatilidade, Momentum e Volume. Aqueles disponíveis em Quantmod estão listados abaixo. Quer fazer algumas rápidas, em profundidade análise técnica do preço das ações da Apple usando R Theres um pacote para que o pacote Quantmod permite que você desenvolva, testar e implantar modelos de negociação estatisticamente baseados. Ele fornece a infra-estrutura para downloadingimporting dados de uma variedade de locais, analisar os dados e produzir gráficos que ajudam a determinar as tendências estatísticas. Eu apreciei o gajo de Digitas que chama este pacote a minha atenção em um comentário recente. Também notei que a Revolution Analytics havia destacado o pacote em sua página de finanças. Na verdade, eu tinha me deparado com quantmod há alguns meses - e instantaneamente me entusiasmou com o poder da R. Para dar uma idéia do uso típico, o seguinte cria um gráfico de ações dos últimos três meses de dados da Apple. GetSymbols (quotAAPLquot) chartSeries (AAPL, subset39last 3 months39) addBBands () A função getSymbols é usada para recuperar dados de estoque. Os dados podem ser originados em vários locais. No exemplo acima, estamos obtendo um único estoque, a Apple. Se você quiser fazer o download de várias cotações de ações diferentes, pode fazê-lo em um único comando. Depois de ter recuperado dados de estoque, você pode se concentrar em subconjuntos de datas rapidamente. Você também pode mesclar dados para ver comparações. O comando chartSeries cria o gráfico ilustrado acima. Ele captura uma grande quantidade de informações, a data, preço de abertura e fechamento e volume de negociação para cada dia. Finalmente, a chamada addBBands () adiciona Bollinger Bands ao gráfico. Informalmente, isso equivale a uma linha indicando média móvel e duas linhas um desvio padrão acima e abaixo desta média móvel. Para os não iniciados, os indicadores técnicos (e sobreposições) podem ser divididos em quatro categorias - Tendência, Volatilidade, Momentum e Volume. Aqueles disponíveis no Quantmod estão listados abaixo. Um exemplo de uma estratégia de negociação codificada usando o pacote Quantmod em R Aqui está a versão sucinta do código. GetSymbols (8216NSEI8217) chartSeries (NSEI, TANULL) dataNSEI, 4 macd MACD (dados, nFast12, nSlow26, nSig9, maTypeSMA, por cento FALSO) chartSeries (dados, TA8217addMACD () 8217) sinal Lag (ifelse (Macdmacd lt macdsignal, -1, 1)) retorna ROC (dados) sinal returns returns82162008-06-022015-09-228217 portfolio exp (cumsum (returns)) gráfico (portfolio) table. Drawdowns (ret, top10) table. DownsideRisk (Ret) charts. PerformanceSummary (ret) Depois de passar por este exemplo, you8217ve aprendido conceitos básicos de como projetar uma estratégia de negociação quant com R. Agora você pode começar a aprender sobre como começar com o pacote de quantmod em R. Uma vez you8217ve aprendido com êxito estes Basics você pode testar suas habilidades em nosso interativo interativo de 10 horas de duração do campo datacamp Modelo de uma Estratégia de Negociação Quantitativa em R Related Posts: Um pensamento sobre Um exemplo de uma estratégia de negociação codificada usando Pacote Quantmod em R Dez 20, 2016 Dears Eu tenho executado O script R acima e p Lote me os 3 gráficos, mas como interpretá-los. Saudações. Deixe uma resposta Cancelar resposta Aprenda Algo Trading Categorias Fontes úteis Links rápidos India QuantInsti Quantitative Learning Pvt Ltd A-309, Boomerang, Chandivali Farm Road, Powai, Bombaim 400 072 Toll Free: 1800-266-5401 Telefone: 91-22-61691400 Cingapura 30 Cecil Street, 19-08, Prudential Tower, Singapura 049712 Telefone: 65-9057-8301 Conecte-se com us8230