تبادل العملات الأجنبية Jabir al-Ahmad City: R نظام تداول اللغة

R نظام تداول اللغة.

R برمجة - سير التداول.

24.09.2018 & # 0183؛ & # 32؛ ما لغات البرمجة والتطبيقات هي أفضل بناء أنظمة التداول التقنية. اللغة صيغة أميبروكر أو R. يمكن قانون التداول.

R لغة البرمجة والمالية والتجارة.

بناء، باكتست، تحسين ونشر أنظمة التداول الآلي للأسهم والعقود الآجلة وأسواق الفوركس. ويشمل إدارة الأموال وتحديد حجم الموقف.

و التاجر R.

النمذجة المالية: نظام لاختبار استراتيجيات التداول عالية التردد منذ التداول في التردد العالي هو الآن مكان شائع، وهناك رقعة مالية.

مجانا تجارة الفوركس استراتيجيات وأنظمة التداول.

التداول الخوارزمي هو طريقة لتنفيذ أمر كبير (كبير جدا لملء كل مرة واحدة) باستخدام الآلي تعليمات التداول مبرمجة مسبقا المحاسبة.

باستخدام R في الوقت الحقيقي التداول في السوق المالية - يوتيوب.

مونت كارلو تقييم أنظمة التداول هذه الوثيقة حقوق التأليف والنشر 2006 تيموثي الماجستير. يحظر الاستنساخ بأي شكل من الأشكال ما لم يتم الحصول على إذن كتابي.

بيثون خوارزمية التداول - الخيار المفضل بين التجار.

هنا هو التجارة 10XROI وعلم النفس التداول جنبا إلى جنب، والتمتع به!

لماذا R؟ إيجابيات وسلبيات لغة R | إستخدام آمن للساحة.

03.01.2006 & # 0183؛ & # 32؛ أتمتة الصفقات الخاصة بك عن طريق ترجمة الاستراتيجية الخاصة بك إلى لغة الكمبيوتر أنظمة التداول الخاصة بك إذا كان شخص ما لديه نظام التداول.

مجانا إيسيلانغواج - نظام التاجر النجاح.

نظام التداول الآلي الآلي ترادستاتيون في لغة البرمجة الملكية، تم إنشاء تقرير مع مساهمات متساوية من جايمين R.

كوانت سافي - خوارزمية التداول | نظام التداول الآلي.

نظام رميزا دايترادينغ الوصف S & أمب؛ P إندكس العقود الآجلة رميزا 2، 3، 5 تم كتابة نظام التداول الأصلي رميزا من قبل مايك بارنا في عام 1996 خلال فترة عمله.

مج أنظمة التداول - المطور والتاجر من مج للتجارة.

التداول، كوانتسترات، R، وأكثر من ذلك. كوانتسترات تريدر للتجارة، لنظام أنا بدأت شخصيا التداول قبل بضعة أشهر.

كوانسترات ترادر | التداول، كوانتسترات، R، وأكثر من ذلك.

ميتاستوك هو الحائز على جائزة رسم البرمجيات & أمب؛ منصة بيانات السوق. مسح الأسواق، باكتست، & أمب؛ توليد شراء & أمب؛ بيع إشارات للأسهم، خيارات & أمب؛ أكثر من.

برامج التداول المهنية | أفضل تداول الأسهم.

26.03.2018 & # 0183؛ & # 32؛ كيفية باكتست استراتيجية في R. مارس 26، بناء قاعدة التداول الخاصة بك أنا أيضا فرعية إرجاع النظام لمطابقة النتائج في ملف إكسيل.

ألغوترادس - استراتيجيات التداول الخوارزمية - ألغو للتجارة.

الأمازون: التداول الكمي مع R: فهم الأدوات الحسابية والحسابية من وجهة نظر كوانت (9781137354075): هاري جورغاكوبولوس: كتب.

التداول الكمي مع R: فهم الرياضية.

يوفر الكم الهائل أنظمة التداول الحسابية لعقود التداول الآجلة. يعمل في الثور أو الدب السوق. ألغو ترادينغ سوفتوار لديها حافة ثبت وجيدة الاختبار.

دان R. - برلينغتون الأسهم أنظمة التداول ميتوب.

كسب المال مع خوارزميات التداول الخاص بك: يمكنك كتابة استراتيجية التداول الكمي. نحن ربطه لرأس المال من المستثمرين المؤسسيين. أنت ربح. أفتح حساب الأن!

مونت كارلو تقييم أنظمة التداول.

R فوائد R أصبحت شعبية داخل مجتمع التمويل الكمي R لغة البرمجة. استخدام R لبناء أنظمة التداول الخاصة بك. سيرسكانر الحدث القائم.

أبل (لغة البرمجة) - ويكيبيديا.

R: إعادة اختبار استراتيجية التداول. المبتدئين إلى كوانتمود و R. فيكتوريز بسيطة نظام التداول القائم على حلقة في R؟ 2. متعلمي اللغة الإنجليزية.

نظام تداول العملات الأجنبية الآلي.

نظام التداول الآجلة المفصح عنها بالكامل في المرتبة الأعلى 10 الأكثر تقدما أداء العقود الآجلة نظام التداول 8 سنوات على التوالي.

استراتيجيات التداول باستخدام R - ميتوب.

سوف نظام نظام التداول تلقائيا نظم تصميم آلة التصميم، بما في ذلك إيميني أنظمة التداول، وكتابة التعليمات البرمجية في اقل من بضع دقائق باستخدام.

R: إعادة اختبار استراتيجية التداول. المبتدئين إلى كوانتمود.

09.03.2018 & # 0183؛ & # 32؛ لماذا بيثون خوارزمية التداول هو الخيار المفضل بين التجار؟ من نظام التداول سوف التداول بيثون خوارزمية كما هو.

ترادينغ سيستيم لاب & # 174؛

التدوين الرياضي للتلاعب الصفائف التي تطورت إلى لغة البرمجة أبل، أبل أنظمة برمجة لغة قوية.

»أما - ميتاستوك نظام التداول - حصة ذلك.

التدريب يشبه إلى حد بعيد حزم التعلم / الانحدار الآلي الأخرى في R. ويمكن للنظام حينئذ أن يكون هذا المنصب غير ذي صلة بتداوله.

R نظام تداول اللغة.

تجارة الفوركس | أسواق الفوركس | العملات، بقعة.

نظام التداول الآجلة المفصح عنه بالكامل في المرتبة الأعلى 10 الأكثر تقدما أداء العقود الآجلة نظام التداول 8 سنوات على التوالي.

نظام رميزا دايترادينغ الوصف S & أمب؛ P إندكس.

يوفر إقفيد تدفق خدمات البيانات والحلول التجارية التي تغطي 2 - functions. R في chart. TimeSeries (كومسوم (البيانات)، الرئيسية = & كوت؛ النظام 1.

اختبار استراتيجية تداول الأسهم البسيطة | R-المدونين.

R-ترادر - نظام التداول الميكانيكي باستخدام R (نموذج للمتعة والتعلم أغراض)

نظام تداول العملات الأجنبية الآلي.

ونحن ملتزمون لمساعدتك على بناء أنظمة التداول مربحة مع أدوات مجانية، رمز عينة ومحتوى مدهش أخرى.

و التاجر R.

الصفحة الرئيسية - نجاح نظام التاجر.

31.08.2018 & # 0183؛ & # 32؛ وفيما يلي قائمة من المقالات التي تحتوي على التعليمات البرمجية المصدر إيسيلانغواج مجانا لمساعدتك على اكتشاف طرق جديدة لبناء أنظمة التداول مربحة. هذه المقالات.

كج أنظمة التداول - سوينغ ترادينغ ستراتيجيس | العقود الآجلة.

التدوين الرياضي للتلاعب الصفائف التي تطورت إلى لغة البرمجة أبل، أبل أنظمة برمجة لغة قوية.

أنظمة التداول @ مصنع الفوركس.

هنا هو التجارة 10XROI وعلم النفس التداول جنبا إلى جنب، والتمتع به!

تجارة خوارزمية • r / ألغوترادينغ - رديت.

تنويه: نظم التداول الآجلة وتجارة السلع تحمل درجة عالية من المخاطر. يمكن للناس وفقدان المال. النتائج الافتراضية لها العديد من القيود المتأصلة.

بناء الأسهم، العقود الآجلة & أمب؛ أنظمة تداول الفوركس بدون ترميز.

مقدمة الاتصال والبيانات السعي النهائي تعليقات استراتيجيات التداول باستخدام R السعي للحصول على الكأس المقدسة معهد إيران رافيف إكونوميتريك - جامعة ايراسموس،

النمذجة المالية: نظام لاختبار عالية التردد.

ريديت: الصفحة الأولى من مقدمة كبيرة لأنظمة الكومترات والتجارة. المنحدر؛ كوانسترات فيديو تعليمي. تحسين المحفظة. لدي علة أبك مع لغة شيز.

برامج التداول المهنية | أفضل تداول الأسهم.

ترميز أنظمة التداول - إنفستوبيديا.

التداول الكمي مع R: فهم الرياضية.

النسخة مفتوحة المصدر من S هو R. R على حد سواء برنامج ولغة تعتبر لهجة اللغة S. نظام R هو أداة مجانية، وقد ثبت النظام.

ترادينغ سيستيم لاب & # 174؛

مجموعة ضخمة من استراتيجيات التداول الفوركس الحرة، أنظمة التداول سلخ فروة الرأس، والأساليب، وشراء وبيع إشارات ومؤشرات ميتاتريدر 4 وغيرها الكثير!

التحليل الفني مع R لغة البرمجة - المهوسون التجارة.

تم تصميم حزمة كوانتمود ل R لمساعدة المتداول الكمي في تطوير واختبار ونشر نماذج التداول إحصائيا.

سير أنظمة التداول - برامج منصة التداول ل.

30.06.2018 & # 0183؛ & # 32؛ لغة البرمجة R هي أداة هامة للتنمية في التحليل الرقمي ومساحات التعلم الآلي. مع الآلات أصبحت أكثر أهمية.

كوانت سافي - خوارزمية التداول | نظام التداول الآلي.

كوانتمود: إطار النمذجة المالية الكمية.

بيثون خوارزمية التداول - الخيار المفضل بين التجار.

ألغوترادس - استراتيجيات التداول الخوارزمية - ألغو للتجارة.

جاك جوبيرت. على مدى الستة أشهر الماضية ركزت على عملية بناء مجموعة التكنولوجيا الكاملة لنظام التداول الآلي.

و R التاجر »أرشيف المدونة» باستخدام الخوارزميات الجينية في.

استراتيجيات التداول الحسابية - هذه نظم التداول الآلي بسيطة تجعل الاستثمار الخاص أكثر ربحية. استخدام نظام التداول الآجلة لدينا أو الكمية.

مونت كارلو تقييم أنظمة التداول.

أبل (لغة البرمجة) - ويكيبيديا.

الشروع في العمل: بناء نظام التداول الآلي بالكامل.

بناء واختبار والتجارة الأسهم الخاصة بك، والعقود الآجلة & أمب؛ أنظمة تداول العملات الأجنبية دون ترميز. صوت "أفضل الذكاء الاصطناعي تجارة البرمجيات" 13 عاما على التوالي!

باستخدام R في الوقت الحقيقي التداول في السوق المالية - يوتيوب.

»أما - ميتاستوك نظام التداول - حصة ذلك.

كوانتمود: أمثلة.

الفيديو المضمنة & # 0183؛ & # 32؛ يقدم هذا المنصب أمثلة وإرشادات لحساب بعض مؤشرات التحليل الفني الشائعة مع لغة البرمجة R. سما، رسي، بولينجر باندز.

أنظمة التداول الترميز - إنفستوبيديا.

ميتاستوك 10 وأعلى. لا يهم إذا كنت تستخدم للتداول إما 1 دقيقة أو الرسم البياني 1 يوم. هذا النظام التجاري هو بالضبط أن ما كنت تبحث عن الخاص بك.

تجارة خوارزمية - ويكيبيديا.

استراتيجيات التداول باستخدام R - ميتوب.

مجانا إيسيلانغواج - نظام التاجر النجاح.

| أجاب 2 ساعة 2 دقيقة مضت. بعد أسبوعين الانتظار، أمس، وأخيرا أغلقت سلة نزدشف بلدي، مع ربح لطيف من 338 نقطة صورة الموضوع: جعل التداول بسيط.

لماذا R؟ إيجابيات وسلبيات لغة R | إستخدام آمن للساحة.

ميتاستوك | تحليل السوق الرسم البياني & أمب؛ بيانات للمتداولين.

تطوير استراتيجيات التداول البديل واستراتيجيات التداول الآجلة باتباع نصيحة تاجر بطل التحقق منها.

ذي ماركتبليس لأنظمة التداول الخوارزمية | Quantiacs.

28.05.2018 & # 0183؛ & # 32؛ يشرح الرئيس التنفيذي لشركة أوتوشارتيست، إيلان أزبل كيف يمكن استخدام R في تحليل السوق في الوقت الحقيقي لبناء أنظمة التداول الآلية - المسجلة في عرض حي أ.

R: إعادة اختبار استراتيجية التداول. المبتدئين إلى كوانتمود.

R لغة البرمجة والمالية والتجارة.

استخدام الخوارزميات الجينية في التداول الكمي. كيفية إعداد المشكلة في R. نقدر المادة "استخدام الخوارزميات الجينية في الكمية.

و التاجر R.

استخدام R والأدوات ذات الصلة في التمويل الكمي.

الحفاظ على قاعدة بيانات لملفات الأسعار في R.

القيام بالبحث الكمي ينطوي على الكثير من البيانات الطحن واحد يحتاج إلى بيانات نظيفة وموثوق بها لتحقيق ذلك. ما هو مطلوب حقا هو البيانات النظيفة التي يمكن الوصول إليها بسهولة (حتى من دون اتصال بالإنترنت). وكانت الطريقة الأكثر فعالية للقيام بذلك بالنسبة لي للحفاظ على مجموعة من ملفات كسف. من الواضح أن هذه العملية يمكن التعامل معها في نواح كثيرة ولكن وجدت العمل الإضافي فعالة جدا وبسيطة للحفاظ على الدليل حيث يمكنني تخزين وتحديث ملفات كسف. لدي ملف كسف واحد لكل أداة ويسمى كل ملف بعد الصك أنه يحتوي على. والسبب في ذلك هو شقين: أولا، لا أريد تحميل البيانات (السعر) من ياهو، غوغل وغيرها & # 8230؛ في كل مرة أريد أن اختبار فكرة جديدة ولكن الأهم من ذلك مرة واحدة حددت وتحديد المشكلة، وأنا لا تريد أن تفعل ذلك مرة أخرى في المرة القادمة أنا بحاجة إلى نفس الأداة. بسيطة لكنها فعالة جدا حتى الآن. يتم تلخيص العملية في الرسم البياني أدناه.

في كل ما يلي، أفترض أن البيانات تأتي من ياهو. يجب تعديل الشفرة للبيانات من غوغل، كواندل إتك & # 8230؛ وبالإضافة إلى ذلك أقدم عملية تحديث بيانات الأسعار اليومية. سيكون الإعداد مختلفا عن بيانات التردد الأعلى والنوع الآخر من مجموعات البيانات (أي مختلف عن الأسعار).

1 & # 8211؛ تحميل البيانات الأولية (listOfInstruments. R & historyData. R)

ملف listOfInstruments. R هو ملف يحتوي فقط على قائمة بجميع الصكوك.

إذا لم يكن أحد الأدوات جزءا من قائمتي (أي ملف كسف في مجلد البيانات) أو إذا قمت بذلك للمرة الأولى، عليك تنزيل مجموعة البيانات التاريخية الأولية. المثال أدناه ينزل مجموعة من صناديق المؤشرات المتداولة يوميا من ياهو فينانس إلى يناير 2000 وتخزين البيانات في ملف كسف.

2 & # 8211؛ تحديث البيانات الموجودة (updateData. R)

يبدأ رمز أدناه من الملفات الموجودة في مجلد مخصص وتحديث كل منهم واحدا تلو الآخر. أنا عادة تشغيل هذه العملية كل يوم إلا عندما أنا & # 8217؛ م في عطلة. لإضافة أداة جديدة، ببساطة تشغيل الخطوة 1 أعلاه لهذا الصك وحده.

3 & # 8211؛ إنشاء ملف دفعي (updateDailyPrices. bat)

جزء مهم آخر من المهمة هو إنشاء ملف دفعي يقوم بأتمتة عملية التحديث أعلاه (I & # 8217؛ م مستخدم ويندوز). هذا يتجنب فتح R / رستوديو وتشغيل التعليمات البرمجية من هناك. يتم وضع التعليمات البرمجية أدناه على ملف. bat (المسار يجب أن يتم تعديله مع إعداد القارئ & # 8217؛ s). لاحظ أنني أضفت ملف الإخراج (updateLog. txt) لتتبع التنفيذ.

العملية المذكورة أعلاه بسيطة للغاية لأنها تصف فقط كيفية تحديث بيانات الأسعار اليومية. أنا & # 8217؛ لقد تم استخدام هذا لفترة من الوقت، وأنها كانت تعمل بسلاسة جدا بالنسبة لي حتى الآن. للحصول على بيانات أكثر تقدما و / أو ترددات أعلى، يمكن للأشياء الحصول على أكثر صعوبة.

كالمعتاد أي تعليقات موضع ترحيب.

28 تعليقات.

يعيشون بشكل خطير، إذن؟

إذا فشلت خطوة دت = ربيند (البيانات، الأخيرة) لسبب ما (عدة أسباب قد يحدث هذا، على سبيل المثال، فشل جيتسيمبولس ()) ثم دت = نول ستستبدل ملف البيانات بالكامل.

I & # 8217؛ d يوصي على الأقل بإضافة خطوة الأرشفة قبل التحميل في البيانات.

إذا كان لديك الوقت / الميل، قاعدة بيانات فعلية (على سبيل المثال ميسكل / سكليت / الوصول) يمكن أن تكون ذات فائدة وسهلة بما فيه الكفاية للاندماج في سير العمل R. تشغيل هذا النوع من الشيء كعمل كرون اليومية على لينكس يجعل توقيت أكثر اتساقا أيضا. وأخيرا، سوف دبلر تسلسل جعل الكثير من هذا الرمز أبسط (لا تتردد في الحصول على اتصال لمناقشة).

أنت & # 8217؛ الحق في دت = نول. لم يحدث لي أبدا ولكن هذا خطر من المخاطر. كان ينبغي لي أن أذكر على الأرجح أنني تشغيل عملية منفصلة أن يكرر كل ملفات البيانات يوميا ونعم يمكن أن تضاف إلى التعليمات البرمجية نشرت.

فيما يتعلق ميسكل / سكليت / أسيس أعتقد أنه & # 8217؛ s مبالغة لمثل هذه البيانات بسيطة (حجم منخفض بنية بسيطة جدا). كنت تستخدم سكل مثل دب على نطاق واسع في الماضي، وهناك فائدة حقيقية من استخدام تلك الأدوات فقط عندما تكون البيانات معقدة أو ما قبل المعالجة هناك حاجة / مفيدة هذا ليس هو الحال هنا.

أنا & # 8217؛ ليرة لبنانية تكون سعيدة لإلقاء نظرة على تنفيذ دبلر إذا كنت على استعداد لتقاسمها؟ أنا لم تأخذ من الوقت لإلقاء نظرة حقيقية على هذه الحزمة.

شكرا جزيلا لكم، وهذا هو السوبر مفيدة.

أمران قد تفكر فيهما:

1. paste0 يأتي مفيد، يتجنب سيب = & # 8221؛ & # 8221؛

2. من أجل تجنب النقر على ملف دفعي كل يوم، لماذا لا إعداد مهمة تلقائية في جدولة المهام ويندوز؟ في هذه الحالة يجب إعادة توجيه الإخراج عبر بالوعة: ستاتميثودس / إنتيرفاس / io. html.

شكرا على الاكرامية. لم أعرف & # 8217؛ ر تعرف على لصق 0.

نعم جدولة إمكانية. انها مجرد أن تشغيل ملف. bat هو جزء من روتين اليومي.

كيف يمكنك التعامل مع أرباح الأسهم؟ حاولت شيئا مماثلا ولكن كان مشاكل عندما أصدر الأسهم أرباحا.

على سبيل المثال، على مدى 5 أيام الماضية السعر المعدل هو نفس سعر الإغلاق. ولكن إذا تم توزيع أرباح اليوم، ياهو مع ضبط أن آخر 5 أيام من الأسعار. لذلك ما كنت جمع سوف تكون الآن مختلفة مما لو كنت تحميل سلسلة كاملة اليوم. فقط أتساءل عما إذا كنت تتعامل مع ذلك.

أنا في الواقع تحميل كلا إغلاق الأسعار والأسعار المعدلة. يمكنني استخدام أي من هذه السلسلة اعتمادا على ما أنا & # 8217؛ م القيام به.

[& # 8230؛] الحفاظ على قاعدة بيانات لملفات الأسعار في R [R التاجر] القيام البحوث الكمية ينطوي على الكثير من البيانات الطحن واحد يحتاج إلى بيانات نظيفة وموثوق بها لتحقيق ذلك. ما هو مطلوب حقا هو البيانات النظيفة التي يمكن الوصول إليها بسهولة (حتى من دون اتصال بالإنترنت). وكانت الطريقة الأكثر فعالية للقيام بذلك بالنسبة لي للحفاظ على مجموعة من ملفات كسف. من الواضح أن هذه العملية يمكن التعامل معها في نواح كثيرة ولكن وجدت كفاءة إضافية وبسيطة العمل الإضافي ل [& # 8230؛]

يبدو في البرنامج النصي لملف تحديث البيانات، يتم كتابة ستارتات ستاتديت الخاص بك.

شكرا لك على اكتشاف هذا. لقد غيرتها.

شكرا على رمز المثال الخاص بك!

حصلت على العمل على لينكس مع بعض التعديلات الطفيفة. أنصحك باستخدام file. path لتجميع أسماء الملفات كما في:

وهذا يجعل التعليمات البرمجية أكثر متوافقة.

يجب استخدام وسيطة سيب في read. csv لقراءة ملف إخراج حديقة الحيوان بشكل صحيح كما في:

داتا = read. csv (file. path (ذي باث، إي)، سيب = & # 8221؛ & # 8220؛)

شكرا على البقشيش.

شكرا على وظيفة بالمعلومات. أنا & # 8217؛ لقد تم العمل على هذا المشروع الجانبي ونظركم كان مفيدا جدا. شيء واحد & # 8217؛ كنت أحاول فرزه هو الحصول على & # 8220؛ صالحة & # 8221؛ قائمة رموز الأسهم. سحبها مع وظيفة، ستوكسمبولس، يحصل على قائمة طويلة ولكن الكثير منهم يعود الأخطاء باستخدام جيتسيمبولس. أنا & # 8217؛ م لا تشعر بالقلق إزاء الأخطاء عند هذه النقطة، ولكن تريد أن تجعل بناء قائمة أكثر الآلي. على سبيل المثال، كتبت السيناريو لتوليد قائمة رموز شريط ثم قم بإزالة كافة الرموز الواصلة (مثل الأسهم المفضلة، وما إلى ذلك) ولكن بعض هذه الرموز من خمسة أحرف لا تزال تولد أخطاء عند تشغيل البرنامج النصي لجعل كسف الملفات التي سيتم تخزين بيانات الأسعار. سيكون من المفيد جدا الحصول على الحلقة التي تسحب فحص البيانات لمعرفة ما إذا كان الاستعلام إلى ياهو يعرض بيانات صالحة، وإذا لم يكن ثم حفظ الرمز في مكان آخر (على سبيل المثال، badTickers. csv). هل هناك أي طريقة للقيام بذلك بسهولة؟ I & # 8217؛ ما زال التعلم R ولكن هافن & # 8217؛ ر وجدت الكثير ل & # 8216؛ خطأ في التعامل مع & # 8217؛ مثله. شكرًا لك مرة أخرى!

حل مدمج لطيفة!

قد تحتاج الأسعار المعدلة إلى بعض التكرير: إذا كان السهم يذهب إلى الأرباح السابقة بشكل عام كل الأسعار المعدلة السابقة تتغير. قد يؤدي ذلك إلى حدوث ثغرات في السلسلة المعدلة إذا لم يتم ربط سوى الأسبوعين الأخيرين في النهاية ولم يتم إجراء أية حسابات أخرى للتعديل.

لها النصي الجيد، ولكن updateData. R تحتاج إلى بعض التصحيح، ويبدو أننا بحاجة إلى أن يكون واحد أكثر من أقواس زهرة الإغلاق في نهاية المطاف.

شكرا لك على اكتشاف هذا. أنا & # 8217؛ ليرة لبنانية تعديل التعليمات البرمجية.

كان هذا قطعة مفيدة من التعليمات البرمجية. أيضا في updateData. R، خط رقم. 7 (لوكباك = 60) & أمب؛ 8 (ستارتات = Sys. Date () & # 8211؛ ريسباك) غير مطلوبة إذا قمت بتغيير السطر لا. 20 إلى (من = لاستيستوريكالديت،)

فقط لجعل رمز موجزة.

ثكس على سبيل المثال. عمل عظيم. أنا & # 8217؛ م اتخاذ الخطوات الأولى في R نفسي. كنت أتساءل عما إذا كنت قد نظرت في تحميل ملفات نهاية اليوم (ملف كسف واحد مع جميع الاقتباسات في سوق واحدة) للحفاظ على دب الخاص بك حتى الآن؟ إذا كان لديك للحفاظ على ما يصل إلى تاريخ جميع الاقتباسات على بورصة نيويورك، أميكس & أمب؛ نسداق هذا يعمل بسرعة كبيرة. ويمكن القيام بذلك عن طريق وس / مدك / بوبليك / بادج / 2_3024-NYSE. html ثم ثم & # 8220؛ حفظ إلى زر جدول البيانات & # 8221؛ والتي يمكنك القيام به تلقائيا مع بضعة أسطر من التعليمات البرمجية. بالطبع كنت لا تزال بحاجة لبناء دب التاريخي الخاص بك. ثم لديك دب الكامل تحت تصرفكم.

أنا لم تستخدم هذا ولكن أنا & # 8217؛ ليرة لبنانية إلقاء نظرة على ذلك. يبدو وكأنه نصيحة جيدة!

فكرة عظيمة. أنا دائما ننسى كم من الوقت يستغرق لإزالة النتائج الشاذة الواضح والتعامل مع البيانات المفقودة. بهذه الطريقة يمكنك أن تفعل ذلك مرة واحدة فقط. لدي قائمة طويلة من الدرجات التي أنا & # 8217؛ م المهتمة في وكثير منهم إتفس حيث شريط ليس لديه صلة واضحة مع اسم! أنا & # 8217؛ وأضاف الرمز التالي إلى أسفل البرنامج النصي ليستينسترومنتس الذي يعطيني إطار بيانات لطيفة مع الاسم وكذلك شريط. لسوء الحظ يتم اقتطاع الاسم (31 حرفا) وهو مشكلة مع العديد من صناديق الاستثمار المتداولة ولكن عادة ما يكفي أن أذكر لي ما هو عليه.

I & لوت؛ - باست (ذي إنسترومنتس، كولابس = & كوت؛ + & كوت؛)

stock_info & لوت؛ - read. csv (ورل، هيدر = F)

شكرًا. قد يكون ذلك مفيدا بالنسبة لي أيضا!

شكرا على هذا & # 8211؛ نقطة انطلاق كبيرة بالنسبة لي. هل أنت قادرة على مشاركة التعليمات البرمجية الخاصة بك لكيفية ثم قراءة كل هذه كسف وتحميلها في البيئة R؟ أريد القيام بذلك ثم حساب الارتباطات وبعض المؤشرات. سيتم عرض جميع مشاركاتك الأخرى قريبا & # 8211؛ نعتذر إذا تم نشر هذا بالفعل في مكان ما. شكرًا.

شكرا على مشاركة هذه الشفرة.

سؤال سريع: مع تحديث رمز البيانات الحالي، فقط عن طريق تحديث أحدث يقتبس، لن & # 8217؛ t الأسعار المذكورة أعلاه تكون خاطئة بعد ذلك؟

أردت فقط أن أشكرك صديق، أداة الخاص بك هو مفيد حقا!

Hi..Sorry لقد نشرت هذا التعليق تحت مقالة خاطئة قبل بضع ثوان. يرجى تجاهل ذلك.

شكرا لك على المادة العظيمة. مرة واحدة سؤال حول الحفاظ على ملفات البيانات في ملفات كسف. في حالة الحدث الأسهم مثل سبليت أو توزيع الأرباح البيانات التاريخية سوف تتغير لتعكس الحدث. كيفية اكتشاف هذا وتحديث ملف كسف. يصبح هذا تحديا إذا كان لديك تصحيحات في ملف كسف لديك لتحديث البيانات التاريخية مع بيانات جديدة من ياهو أو أيا كان موقع ويب المصدر.

أنا ما أصف أنا لا ضبط لأنني أريد أن تبقى الأسعار كما كانت لتعكس نتائج التداول الحقيقي. ولكن هذا هو لي فقط الناس الآخرين قد تفعل أشياء مختلفة. في الواقع أنه يعتمد على الكثير من أسلوب التداول الخاص بك / الاستراتيجية.

شكرا لكم على هذه المادة الملهمة. قمت ببعض التغييرات الصغيرة:

* تحميل جميع بيانات المخزون فقط إذا كان مفقود ملف كسف.

* الكتابة فترة الاستعراضات مع التحديثات (داسن & # 8217؛ ر إلحاق)

* يستخدم يوكليديان المسافة من أسعار أدج لتحديد ما إذا كان هناك حاجة لإعادة تحميل جميع الأسعار.

R نظام تداول اللغة.

أبل (لغة البرمجة) - ويكيبيديا.

ترادينغ سيستيم لاب & # 174؛

مجانا تجارة الفوركس استراتيجيات وأنظمة التداول.

النسخة مفتوحة المصدر من S هو R. R على حد سواء برنامج ولغة تعتبر لهجة اللغة S. نظام R هو أداة مجانية، وقد ثبت النظام.

و التاجر R.

نظام تداول العقود الآجلة | حاز على أعلى تصنيف 10 الأكثر تطابقا.

مجانا إيسيلانغواج - نظام التاجر النجاح.

تم تصميم حزمة كوانتمود ل R لمساعدة المتداول الكمي في تطوير واختبار ونشر نماذج التداول القائمة إحصائيا.

التداول الكمي مع R: فهم الرياضية.

باستخدام R في الوقت الحقيقي التداول في السوق المالية - يوتيوب.

جاك جوبيرت. على مدى الستة أشهر الماضية ركزت على عملية بناء مجموعة التكنولوجيا الكاملة لنظام التداول الآلي.

ما هي لغات البرمجة والتطبيقات الأفضل.

تقدم فوريكس فوريكس & أمب؛ تجارة المعادن مع الحائز على جوائز منصات التداول، ينتشر ضيق، إفيسيونس الجودة، أدوات التداول قوية & أمب؛ الدعم المباشر على مدار 24 ساعة.

جيثب - إر / R-ترادر: نظام التداول الميكانيكي باستخدام R.

ميتاستوك | تحليل السوق الرسم البياني & أمب؛ بيانات للمتداولين.

R برمجة - سير التداول.

حزمة R لإدارة الكميات صفحة الأمثلة الأخيرة يأخذ نظرة فاحصة على ما توسيع كوانتمود - البيانات والنمذجة، والتجارة.

برامج التداول المهنية | أفضل تداول الأسهم.

تطوير استراتيجيات التداول البديل واستراتيجيات التداول الآجلة باتباع نصيحة تاجر بطل التحقق منها.

استراتيجيات التداول باستخدام R - ميتوب.

R لغة البرمجة والمالية والتجارة.

التداول، كوانتسترات، R، وأكثر من ذلك. كوانتسترات تريدر للتجارة، لنظام أنا بدأت شخصيا التداول قبل بضعة أشهر.

تجارة الفوركس | أسواق الفوركس | العملات، بقعة.

بوابة ليتسبيد هو نظام التداول الآلي بالكامل الذي يوفر الكمون المنخفض فائقة لجميع الأسهم المحلية كامل ظهرت برامج التداول للمحترفين.

الشروع في العمل: بناء نظام التداول الآلي بالكامل.

نظام التداول الآلي الآلي ترادستاتيون في لغة البرمجة الملكية، تم إنشاء تقرير مع مساهمات متساوية من جايمين R.

بيثون خوارزمية التداول - الخيار المفضل بين التجار.

تجارة خوارزمية - ويكيبيديا.

أنظمة التداول @ مصنع الفوركس.

هنا هو التجارة 10XROI وعلم النفس التداول جنبا إلى جنب، والتمتع به!

كوانتمود: إطار النمذجة المالية الكمية.

التدوين الرياضي للتلاعب الصفائف التي تطورت إلى لغة البرمجة أبل، أبل أنظمة برمجة لغة قوية.

كوانت سافي - خوارزمية التداول | نظام التداول الآلي.

ترميز أنظمة التداول - إنفستوبيديا.

مونت كارلو تقييم أنظمة التداول.

و R التاجر »أرشيف المدونة» باستخدام الخوارزميات الجينية في.

نظام رميزا دايترادينغ الوصف S & أمب؛ P إندكس.

تجارة خوارزمية • r / ألغوترادينغ - رديت.

و التاجر R.

استخدام R والأدوات ذات الصلة في التمويل الكمي.

أرشيف ل & # 8216؛ علم البيانات & # 8217؛ الفئة.

تصور بيانات سلسلة الوقت في R.

أنا مسرور جدا أن أعلن بلدي داتاكامب بالطبع على تصور البيانات سلسلة الوقت في R. هذا بالطبع هو أيضا جزء من سلسلة الوقت مع R المهارات المسار. لا تتردد في الحصول على نظرة، والفصل الأول هو حر!

وصف المساقات.

وكما يقول المثل، "الرسم البياني يستحق ألف كلمة". هذا هو السبب في التصور هو الطريقة الأكثر استخداما وقوية للحصول على فهم أفضل للبيانات الخاصة بك. بعد هذا بالطبع سيكون لديك نظرة عامة جيدة جدا من R سلسلة الوقت قدرات التصور، وسوف تكون قادرة على اتخاذ قرار أفضل النموذج الذي يختار للتحليل اللاحق. سوف تكون قادرة على نقل الرسالة التي تريد تسليم بطريقة فعالة وجميلة.

بالطبع مخطط.

الفصل 1: R التصور سلسلة الوقت أدوات.

هذا الفصل سوف أعرض لكم الأساسية R سلسلة الوقت أدوات التصور.

الفصل 2: سلسلة زمنية أحادية المتغير.

وقد صممت األراضي املتعددة املتغريات لتعلم قدر اإلمكان عن التوزيع والتوجه املركزي وانتشار البيانات املتوفرة. في هذا الفصل سوف يتم تقديمك مع بعض الأدوات البصرية المستخدمة لتشخيص سلسلة أحادية المتغيرات.

الفصل الثالث: سلسلة زمنية متعددة المتغيرات.

ماذا تفعل إذا كان لديك للتعامل مع سلاسل زمنية متعددة المتغيرات؟ في هذا الفصل، سوف تتعلم كيفية تحديد أنماط في التوزيع، والاتجاه المركزي وانتشار على أزواج أو مجموعات من البيانات.

الفصل الرابع: دراسة حالة: اختيار بصريا الأسهم التي تحسن المحفظة الحالية.

اسمحوا & # 8217؛ ق وضع كل ما تعلمته حتى الآن في الممارسة العملية! تخيل أنك تملك بالفعل محفظة من الأسهم وكان لديك بعض النقود الاحتياطية للاستثمار، وكيف يمكنك بحكمة اختيار الأسهم الجديدة للاستثمار النقدية الخاصة بك إضافية؟ ويعد تحليل الخصائص الإحصائية للأسهم الفردية مقابل المحفظة القائمة وسيلة جيدة لمعالجة المشكلة.

ربط R إلى إقفيد مع حزمة كوانتولس.

يوفر إقفيد تدفق خدمات البيانات والحلول التجارية التي تغطي السوق الزراعي والطاقة والمالية. بل هو معروف ومعترف به مزود تغذية البيانات الموجهة نحو مستخدمي التجزئة والمؤسسات الصغيرة. يبدأ سعر الاشتراك في حوالي 80 $ / الشهر.

وقد وضعت ستانيسلاف كوفاليفسكي حزمة تسمى كوانتولس. بل هو حزمة في كل واحدة تهدف إلى تعزيز النمذجة التداول الكمي. فإنه يسمح لتحميل وتنظيم بيانات السوق التاريخية من مصادر متعددة مثل ياهو، جوجل، فينام، موكس و إقفيد. الميزة التي تهمني أكثر هي القدرة على ربط إكفيد ل R. أنا & # 8217؛ لقد تم استخدام إكفيد لبضع سنوات وأنا & # 8217؛ م سعيد معها (أنا & # 8217؛ م لا ينتمي إلى الشركة في أي الطريق). ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات هنا. أنا & # 8217؛ كنت تبحث عن التكامل داخل R لفترة من الوقت وهنا هو. ونتيجة لذلك، بعد أن ركضت بعض الاختبارات، انتقلت التعليمات البرمجية التي كانت لا تزال في بيثون إلى R. مجرد اكتمال، وهنا & # 8217؛ ق رابط يشرح كيفية تحميل البيانات التاريخية من إكفيد باستخدام بايثون.

كوانتولس يقدم أربع وظائف رئيسية هي: الحصول على بيانات السوق، مخزن / استرداد بيانات السوق، مؤامرة البيانات سلسلة الوقت والاختبار مرة أخرى.

تأكد أولا من أن إقفيد مفتوح. يمكنك إما تحميل البيانات اليومية أو خلال اليوم. أدناه رمز التنزيلات الأسعار اليومية (المفتوحة، عالية، منخفضة، إغلاق) ل سبي من 1 يناير 2017 إلى 1 يونيو 2017.

أدناه رمز التنزيلات البيانات اللحظية من 1 مايو 2017 إلى 3 مايو 2017.

لاحظ معلمة الفترة. يمكن أن تأخذ أي من القيم التالية: القراد، 1min، 5min، 10min، 15min، 30min، ساعة، يوم، أسبوع، شهر، اعتمادا على التردد الذي تحتاجه.

كوانتولس يجعل عملية إدارة وتخزين بيانات سوق القراد سهلة. كنت فقط الإعداد معلمات التخزين وكنت على استعداد للذهاب. المعلمات هي حيث، منذ التاريخ والرموز التي ترغب في أن يتم تخزينها. في أي وقت يمكنك إضافة المزيد من الرموز وإذا لم تكن موجودة في التخزين، كوانتولس يحاول الحصول على البيانات من تاريخ البدء المحدد. سيقوم الرمز أدناه بحفظ البيانات في الدليل التالي: & # 8220؛ C: / وسرس / أرنو / دوكومينتس / ماركيت داتا / إكفيد & # 8221 ؛. هناك مجلد فرعي واحد من قبل أداة والبيانات هو أفيد في ملفات. rds.

يمكنك أيضا تخزين البيانات بين تواريخ محددة. استبدل السطر الأخير من الشفرة أعلاه بأحد الخيارات التالية.

الآن إذا كنت ترغب في الحصول على العودة بعض البيانات التي قمت بتخزينها، مجرد تشغيل شيء مثل:

لاحظ أن القراد فقط معتمد في التخزين المحلي لذلك يجب أن تكون الفترة & # 8216؛ علامة & # 8217؛

كوانتولس يوفر وظيفة plot_ts لرسم البيانات سلسلة الوقت دون عطلة نهاية الأسبوع، والعطلات والثغرات بين عشية وضحاها. في المثال أدناه، أنا أولا استرداد البيانات المخزنة أعلاه، ثم حدد أول 100 الملاحظات السعر وأخيرا رسم المخطط.

أمران أن نلاحظ: الجاسوس الأول هو كائن data. table وبالتالي بناء الجملة أعلاه. للحصول على لمحة سريعة عن قدرات data. table لها نظرة على هذه الورقة الغش ممتازة من داتاكامب. ثانيا المعلمة المحلية ترو كما يتم استرجاع البيانات من وحدة التخزين الداخلية.

كوانتولس يسمح لكتابة استراتيجية التداول الخاصة بك باستخدام C ++ أبي. أنا & # 8217؛ م لن نتحدث عن هذا لأن هذا هو أساسا C ++ التعليمات البرمجية. يمكنك الرجوع إلى قسم الأمثلة على موقع كوانتولس.

عموما أجد حزمة مفيدة للغاية وموثقة بشكل جيد. الشيء الوحيد المفقود هو تغذية حية بين R و إقفيد والتي سوف تجعل حزمة نهاية حقيقية لإنهاء الحل.

كالمعتاد أي تعليقات موضع ترحيب.

بيرت: الوافد الجديد في اتصال R إكسيل.

قبل بضعة أشهر قارئ يشير لي من هذه الطريقة الجديدة لربط R و إكسيل. أنا لا أعرف كم من الوقت كان هذا حولها، ولكن أنا لم تأتي عبر ذلك وأنا & # 8217؛ لم أر أي مشاركة بلوق أو مقالة حول هذا الموضوع. لذلك قررت أن أكتب وظيفة كأداة حقا يستحق ذلك وقبل أن يسأل أي شخص، أنا & # 8217؛ م لا علاقة للشركة بأي شكل من الأشكال.

يقف بيرت لمجموعة أدوات إكسيل R الأساسية. إنه مجاني (مرخص بموجب غل v2) وقد تم تطويره من قبل ستروتوريد داتا ليك. في وقت كتابة النسخة الحالية من بيرت هو 1.07. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات هنا. من منظور أكثر تقنية، تم تصميم بيرت لدعم تشغيل وظائف R من خلايا جداول البيانات إكسل. في عبارات إكسيل، فإنه يتم كتابة المهام التي يحددها المستخدم (أودفس) في R.

في هذا المنصب أنا & # 8217؛ م لن تظهر لك كيف R و إكسيل التفاعل عبر بيرت. هناك دروس جيدة جدا هنا، هنا وهنا. بدلا من ذلك أريد أن تظهر لك كيف استخدمت بيرت لبناء & # 8220؛ برج التحكم & # 8221؛ لتداول بلدي.

يتم إنشاء إشارات التداول الخاصة بي باستخدام قائمة طويلة من الملفات R ولكن أنا بحاجة إلى مرونة إكسيل لعرض النتائج بسرعة وكفاءة. كما هو مبين أعلاه بيرت يمكن أن تفعل هذا بالنسبة لي ولكن أريد أيضا أن خياط التطبيق لاحتياجاتي. من خلال الجمع بين قوة شمل، فبا، R و بيرت يمكنني إنشاء تطبيق جيد حتى الآن قوية في شكل ملف إكسيل مع الحد الأدنى من التعليمات البرمجية فبا. في نهاية المطاف لدي ملف اكسل واحد جمع كل المهام اللازمة لإدارة محفظتي: تحديث قاعدة البيانات، توليد إشارة، تقديم الطلبات الخ & # 8230؛ ويمكن تقسيم نهجي في الخطوات الثلاث التالية:

استخدم شمل لإنشاء قوائم وأزرار محددة من قبل المستخدم في ملف إكسيل. القوائم المذكورة أعلاه وأزرار هي أساسا يدعو إلى وظائف فبا. تلك الوظائف فبا هي التفاف حول وظائف R المعرفة باستخدام بيرت.

مع هذا النهج يمكنني الحفاظ على تمييز واضح بين جوهر بلدي رمز الاحتفاظ بها في R، سكل وبيثون وكل ما يستخدم لعرض وتنسيق النتائج أبقى في إكسيل، فبا & أمب؛ XML. في الأقسام التالية أقدم الشرط الأساسي لتطوير مثل هذا النهج ودليل خطوة بخطوة يوضح كيف يمكن استخدام بيرت لمجرد تمرير البيانات من R إلى إكسيل مع الحد الأدنى من التعليمات البرمجية فبا.

1 & # 8211؛ تحميل وتثبيت بيرت من هذا الرابط. بمجرد اكتمال التثبيت يجب أن يكون لديك قائمة الوظائف الإضافية الجديدة في إكسيل مع الأزرار كما هو موضح أدناه. هذه هي الطريقة التي تحققت بيرت في إكسيل.

2 & # 8211؛ تنزيل وتثبيت محرر واجهة مستخدم مخصص: يسمح محرر واجهة المستخدم المخصص بإنشاء قوائم وأزرار محددة من قبل المستخدم في شريط إكسيل. يتوفر إجراء خطوة بخطوة هنا.

1 & # 8211؛ R كود: وظيفة R أدناه هي قطعة بسيطة جدا من التعليمات البرمجية لأغراض التوضيح فقط. ويحسب ويعيد البقايا من الانحدار الخطي. هذا هو ما نريد استرداد في إكسيل. حفظ هذا في ملف يسمى myRCode. R (أي اسم آخر على ما يرام) في دليل من اختيارك.

2 & # 8211؛ functions. R في بيرت: من إكسيل حدد الوظائف الإضافية - & غ؛ الصفحة الرئيسية الدليل وفتح الملف يسمى functions. R. في هذا الملف قم بلصق التعليمة البرمجية التالية. تأكد من إدراج المسار الصحيح.

هذا هو مجرد مصادر في بيرت ملف R قمت بإنشائه أعلاه. ثم حفظ وإغلاق الملف functions. R. إذا كنت تريد إجراء أي تغيير على ملف R الذي تم إنشاؤه في الخطوة 1 سيكون لديك لإعادة تحميله باستخدام زر بيرت & # 8220؛ تحديث ملف بدء التشغيل & # 8221؛ من القائمة الوظائف الإضافية في إكسيل.

3 & # 8211؛ في إكسيل: إنشاء وحفظ ملف يسمى myFile. xslm (أي اسم آخر على ما يرام). هذا هو ملف تمكين ماكرو الذي تقوم بحفظه في الدليل الذي تختاره. مرة واحدة يتم حفظ الملف إغلاقه.

4 & # 8211؛ افتح الملف الذي تم إنشاؤه أعلاه في محرر واجهة المستخدم المخصصة: بعد فتح الملف، الصق الشفرة التالية.

يجب أن يكون لديك شيء من هذا القبيل في محرر شمل:

أساسا هذه القطعة من رمز شمل يخلق قائمة إضافية (رترادر)، مجموعة جديدة (مجموعتي) وزر تعريف المستخدم (زر جديد) في الشريط إكسيل. بعد الانتهاء من إجراء ذلك، افتح myFile. xslm في إكسيل وأغلق محرر واجهة المستخدم المخصص. يجب أن نرى شيئا من هذا القبيل.

5 & # 8211؛ فتح محرر فبا: في myFile. xlsm إدراج وحدة نمطية جديدة. قم بلصق التعليمة البرمجية أدناه في الوحدة النمطية التي تم إنشاؤها حديثا.

يؤدي ذلك إلى محو النتائج السابقة في ورقة العمل قبل التعامل مع نتائج جديدة.

6 & # 8211؛ انقر فوق زر جديد: الآن عد إلى جدول البيانات وفي القائمة رترادر انقر فوق & # 8220؛ زر جديد & # 8221؛ زر. يجب أن تشاهد شيئا مثل ما يظهر أدناه.

الدليل أعلاه هو نسخة أساسية جدا من ما يمكن تحقيقه باستخدام بيرت لكنه يظهر لك كيفية الجمع بين قوة عدة أدوات محددة لبناء التطبيق المخصص الخاص بك. From my perspective the interest of such an approach is the ability to glue together R and Excel obviously but also to include via XML (and batch) pieces of code from Python, SQL and more. This is exactly what I needed. Finally I would be curious to know if anyone has any experience with BERT?

Trading strategy: Making the most of the out of sample data.

When testing trading strategies a common approach is to divide the initial data set into in sample data: the part of the data designed to calibrate the model and out of sample data: the part of the data used to validate the calibration and ensure that the performance created in sample will be reflected in the real world. As a rule of thumb around 70% of the initial data can be used for calibration (i. e. in sample) and 30% for validation (i. e. out of sample). Then a comparison of the in and out of sample data help to decide whether the model is robust enough. This post aims at going a step further and provides a statistical method to decide whether the out of sample data is in line with what was created in sample.

In the chart below the blue area represents the out of sample performance for one of my strategies.

A simple visual inspection reveals a good fit between the in and out of sample performance but what degree of confidence do I have in this? At this stage not much and this is the issue. What is truly needed is a measure of similarity between the in and out of sample data sets. In statistical terms this could be translated as the likelihood that the in and out of sample performance figures coming from the same distribution. There is a non-parametric statistical test that does exactly this: the Kruskall-Wallis Test . A good definition of this test could be found on R-Tutor “A collection of data samples are independent if they come from unrelated populations and the samples do not affect each other. Using the Kruskal-Wallis Test , we can decide whether the population distributions are identical without assuming them to follow the normal distribution.” The added benefit of this test is not assuming a normal distribution.

It exists other tests of the same nature that could fit into that framework. The Mann-Whitney-Wilcoxon test or the Kolmogorov-Smirnov tests would perfectly suits the framework describes here however this is beyond the scope of this article to discuss the pros and cons of each of these tests. A good description along with R examples can be found here.

Here’s the code used to generate the chart above and the analysis:

In the example above the in sample period is longer than the out of sample period therefore I randomly created 1000 subsets of the in sample data each of them having the same length as the out of sample data. Then I tested each in sample subset against the out of sample data and I recorded the p-values. This process creates not a single p-value for the Kruskall-Wallis test but a distribution making the analysis more robust. In this example the mean of the p-values is well above zero (0.478) indicating that the null hypothesis should be accepted: there are strong evidences that the in and out of sample data is coming from the same distribution.

As usual what is presented in this post is a toy example that only scratches the surface of the problem and should be tailored to individual needs. However I think it proposes an interesting and rational statistical framework to evaluate out of sample results.

This post is inspired by the following two papers:

Vigier Alexandre, Chmil Swann (2007), “Effects of Various Optimization Functions on the Out of Sample Performance of Genetically Evolved Trading Strategies”, Forecasting Financial Markets Conference.

Vigier Alexandre, Chmil Swann (2018), « An optimization process to improve in/out of sample consistency, a Stock Market case», JP Morgan Cazenove Equity Quantitative Conference, London October 2018.

Introducing fidlr: FInancial Data LoadeR.

fidlr is an RStudio addin designed to simplify the financial data downloading process from various providers. This initial version is a wrapper around the getSymbols function in the quantmod package and only Yahoo, Google, FRED and Oanda are supported. I will probably add functionalities over time. As usual with those things just a kind reminder: “THE SOFTWARE IS PROVIDED “AS IS”, WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND…”

How to install and use fidlr?

You can get the addin/package from its Github repository here (I will register it on CRAN later on) Install the addin. There is an excellent tutorial to install RStudio Addins here. Once the addin is installed it should appear in the Addin menu. Just chose fidlr in the menu and a window as pictured below should appear. Choose a data provider from the the Source dropdown menu. Select a date range from the Date menu Enter the symbol you wish to download in the instrument text box. To download several symbols just enter the symbols separated by commas. Use the Radio buttons to choose whether you want to download the instrument in a csv file or in the global environment. The csv file will be saved in the working directory and there will be one csv file per instrument. Press Run to get the data or Close to close down the addin.

Error messages and warnings are handled by the underlying packages (quantmod and Shiny) and can be read from the console.

This is a very first version of the project so do not expect perfection but hopefully it will get better over time. Please report any comment, suggestion, bug etc… to: thertrader@gmail.

Maintaining a database of price files in R.

Doing quantitative research implies a lot of data crunching and one needs clean and reliable data to achieve this. What is really needed is clean data that is easily accessible (even without an internet connection). The most efficient way to do this for me has been to maintain a set of csv files. Obviously this process can be handled in many ways but I found very efficient and simple overtime to maintain a directory where I store and update csv files. I have one csv file per instrument and each file is named after the instrument it contains. The reason I do so is twofold: First, I don’t want to download (price) data from Yahoo, Google etc… every time I want to test a new idea but more importantly once I identified and fixed a problem, I don’t want to have to do it again the next time I need the same instrument. Simple yet very efficient so far. The process is summarized in the chart below.

In everything that follows, I assume that data is coming from Yahoo. The code will have to be amended for data from Google, Quandl etc… In addition I present the process of updating daily price data. The setup will be different for higher frequency data and other type of dataset (i. e. different from prices).

1 & # 8211؛ Initial data downloading (listOfInstruments. R & historicalData. R)

The file listOfInstruments. R is a file containing only the list of all instruments.

If an instrument isn’t part of my list (i. e. no csv file in my data folder) or if you do it for the very first time you have to download the initial historical data set. The example below downloads a set of ETFs daily prices from Yahoo Finance back to January 2000 and store the data in a csv file.

2 & # 8211؛ Update existing data (updateData. R)

The below code starts from existing files in the dedicated folder and updates all of them one after the other. I usually run this process everyday except when I’m on holiday. To add a new instrument, simply run step 1 above for this instrument alone.

3 & # 8211؛ Create a batch file (updateDailyPrices. bat)

Another important part of the job is creating a batch file that automates the updating process above (I’m a Windows user). This avoids opening R/RStudio and run the code from there. The code below is placed on a. bat file (the path has to be amended with the reader’s setup). Note that I added an output file (updateLog. txt) to track the execution.

The process above is extremely simple because it only describes how to update daily price data. I’ve been using this for a while and it has been working very smoothly for me so far. For more advanced data and/or higher frequencies, things can get much trickier.

As usual any comments welcome.

Factor Evaluation in Quantitative Portfolio Management.

When it comes to managing a portfolio of stocks versus a benchmark the problem is very different from defining an absolute return strategy. In the former one has to hold more stocks than in the later where no stocks at all can be held if there is not good enough opportunity. The reason for that is the tracking error . This is defined as the standard deviation of the portfolio return minus the benchmark return. The less stocks is held vs. a benchmark the higher the tracking error (e. g higher risk).

The analysis that follows is largely inspired by the book “Active Portfolio Management” by Grinold & Kahn. This is the bible for anyone interested in running a portfolio against a benchmark. I strongly encourage anyone with an interest in the topic to read the book from the beginning to the end. It’s very well written and lays the foundations of systematic active portfolio management (I have no affiliation to the editor or the authors).

Here we’re trying to rank as accurately as possible the stocks in the investment universe on a forward return basis. Many people came up with many tools and countless variant of those tools have been developed to achieve this. In this post I focus on two simple and widely used metrics: Information Coefficient (IC) and Quantiles Return (QR).

The IC gives an overview of the factor forecasting ability. More precisely, this is a measure of how well the factor ranks the stocks on a forward return basis. The IC is defined as the rank correlation ( ρ ) between the metric (e. g. factor) and the forward return. In statistical terms the rank correlation is a nonparametric measure of dependance between two variables. For a sample of size n , the n raw scores are converted to ranks , and ρ is computed from:

The horizon for the forward return has to be defined by the analyst and it’s a function of the strategy’s turnover and the alpha decay (this has been the subject of extensive research). Obviously ICs must be as high as possible in absolute terms.

For the keen reader, in the book by Grinold & Kahn a formula linking Information Ratio (IR) and IC is given: with breadth being the number of independent bets (trades). This formula is known as the fundamental law of active management . The problem is that often, defining breadth accurately is not as easy as it sounds.

In order to have a more accurate estimate of the factor predictive power it’s necessary to go a step further and group stocks by quantile of factor values then analyse the average forward return (or any other central tendency metric) of each of those quantiles. The usefulness of this tool is straightforward. A factor can have a good IC but its predictive power might be limited to a small number of stocks. This is not good as a portfolio manager will have to pick stocks within the entire universe in order to meet its tracking error constraint. Good quantiles return are characterised by a monotonous relationship between the individual quantiles and forward returns.

All the stocks in the S&P500 index (at the time of writing). Obviously there is a survival ship bias: the list of stocks in the index has changed significantly between the start and the end of the sample period, however it’s good enough for illustration purposes only.

The code below downloads individual stock prices in the S&P500 between Jan 2005 and today (it takes a while) and turns the raw prices into return over the last 12 months and the last month. The former is our factor, the latter will be used as the forward return measure.

Below is the code to compute Information Coefficient and Quantiles Return. Note that I used quintiles in this example but any other grouping method (terciles, deciles etc…) can be used. it really depends on the sample size, what you want to capture and wether you want to have a broad overview or focus on distribution tails. For estimating returns within each quintile, median has been used as the central tendency estimator. This measure is much less sensitive to outliers than arithmetic mean.

And finally the code to produce the Quantiles Return chart.

3 & # 8211؛ How to exploit the information above?

In the chart above Q1 is lowest past 12 months return and Q5 highest. There is an almost monotonic increase in the quantiles return between Q1 and Q5 which clearly indicates that stocks falling into Q5 outperform those falling into Q1 by about 1% per month. This is very significant and powerful for such a simple factor (not really a surprise though…). Therefore there are greater chances to beat the index by overweighting the stocks falling into Q5 and underweighting those falling into Q1 relative to the benchmark.

An IC of 0.0206 might not mean a great deal in itself but it’s significantly different from 0 and indicates a good predictive power of the past 12 months return overall. Formal significance tests can be evaluated but this is beyond the scope of this article.

The above framework is excellent for evaluating investments factor’s quality however there are a number of practical limitations that have to be addressed for real life implementation:

Rebalancing : In the description above, it’s assumed that at the end of each month the portfolio is fully rebalanced. This means all stocks falling in Q1 are underweight and all stocks falling in Q5 are overweight relative to the benchmark. This is not always possible for practical reasons: some stocks might be excluded from the investment universe, there are constraints on industry or sector weight, there are constraints on turnover etc… Transaction Costs : This has not be taken into account in the analysis above and this is a serious brake to real life implementation. Turnover considerations are usually implemented in real life in a form of penalty on factor quality. Transfer coefficient : This is an extension of the fundamental law of active management and it relaxes the assumption of Grinold’s model that managers face no constraints which preclude them from translating their investments insights directly into portfolio bets.

And finally, I’m amazed by what can be achieved in less than 80 lines of code with R…

As usual any comments welcome.

A Simple Shiny App for Monitoring Trading Strategies.

In a previous post I showed how to use R, Knitr and LaTeX to build a template strategy report. This post goes a step further by making the analysis interactive. Besides the interactivity, the Shiny App also solves two problems :

I can now access all my trading strategies from a single point regardless of the instrument traded. Coupled with the Shiny interactivity, it allows easier comparison. I can focus on a specific time period.

The code used in this post is available on a Gist/Github repository. There are essentially 3 files.

ui. R : controls the layout and appearance of the app. server. R : contains the instructions needed to build the app. It loads the data and format it. There is one csv file per strategy each containing at least two columns: date and return with the following format: (“2018-12-22″,”0.04%” ). You can load as much strategies as you want as long as they have the right format. shinyStrategyG eneral. R : loads the required packages and launches the app.

This app is probably far from perfect and I will certainly improve it in the future. Feel free to get in touch should you have any suggestion.

A big thank you to the RStudio/Shiny team for such a great tool.

استخدام الخوارزميات الجينية في التداول الكمي.

The question one should always asked him/herself when using technical indicators is what would be an objective criteria to select indicators parameters (e. g., why using a 14 days RSI rather than 15 or 20 days?). Genetic algorithms (GA) are well suited tools to answer that question. In this post I’ll show you how to set up the problem in R. Before I proceed the usual reminder: What I present in this post is just a toy example and not an invitation to invest. It’s not a finished strategy either but a research idea that needs to be further researched, developed and tailored to individual needs.

What are genetic algorithms?

The best description of GA I came across comes from Cybernatic Trading a book by Murray A. Ruggiero. “Genetic Algorithms were invented by John Holland in the mid-1970 to solve hard optimisation problems. This method uses natural selection, survival of the fittest”. The general process follows the steps below:

Encode the problem into chromosomes Using the encoding, develop a fitness function for use in evaluating each chromosome’s value in solving a given problem Initialize a population of chromosomes Evaluate each chromosome in the population Create new chromosomes by mating two chromosomes. This is done by muting and recombining two parents to form two children (parents are selected randomly but biased by their fitness) Evaluate the new chromosome Delete a member of the population that is less fit than the new chromosome and insert the new chromosome in the population. If the stop criteria is reached (maximum number of generations, fitness criteria is good enough…) then return the best chromosome alternatively go to step 4.

From a trading perspective GA are very useful because they are good at dealing with highly nonlinear problems. However they exhibit some nasty features that are worth mentioning:

Over fitting: This is the main problem and it’s down to the analyst to set up the problem in a way that minimises this risk. Computing time : If the problem isn’t properly defined, it can be extremely long to reach a decent solution and the complexity increases exponentially with the number of variables. Hence the necessity to carefully select the parameters.

There are several R packages dealing with GA, I chose to use the most common one: rgenoud.

Daily closing prices for most liquid ETFs from Yahoo finance going back to January 2000. The in sample period goes from January 2000 to December 2018. The Out of sample period starts on January 2018.

The logic is as following: the fitness function is optimised over the in sample period to obtain a set of optimal parameters for the selected technical indicators. The performance of those indicators is then evaluated in the out of sample period. But before doing so the technical indicators have to be selected.

The equity market exhibits two main characteristics that are familiar to anyone with some trading experience. Long term momentum and short term reversal. Those features can be translated in term of technical indicators by: moving averages cross over and RSI. This represents a set of 4 parameters: Look-back periods for long and short term moving averages, look-back period for RSI and RSI threshold. The sets of parameters are the chromosomes . The other key element is the fitness function . We might want to use something like: maximum return or Sharpe ratio or minimum average Drawdown. In what follows, I chose to maximise the Sharpe ratio.

The R implementation is a set of 3 functions:

fitnessFunction : defines the fitness function (e. g., maximum Sharpe ratio) to be used within the GA engine tradingStatistics : summary of trading statistics for the in and out of sample periods for comparison purposes genoud : the GA engine from the rgenoud package.

The genoud function is rather complex but I’m not going to explain what each parameter means as I want to keep this post short (and the documentation is really good).

In the table below I present for each instrument the optimal parameters (RSI look-back period, RSI threshold, Short Term Moving Average, and Long Term Moving Average) along with the in and out of sample trading statistics.

Before commenting the above results, I want to explain a few important points. To match the logic defined above, I bounded the parameters to make sure the look-back period for the long term moving average is always longer that the shorter moving average. I also constrained the optimiser to choose only the solutions with more than 50 trades in the in sample period (e. g;, statistical significance).

Overall the out of sample results are far from impressive. The returns are low even if the number of trades is small to make the outcome really significant. However there’s a significant loss of efficiency between in and out of sample period for Japan (EWJ) which very likely means over fitting.

This post is intended to give the reader the tools to properly use GA in a quantitative trading framework. Once again, It’s just an example that needs to be further refined. A few potential improvement to explore would be:

fitness function : maximising the Sharpe ratio is very simplistic. A “smarter” function would certainly improve the out of sample trading statistics pattern : we try to capture a very straightforward pattern. A more in depth pattern research is definitely needed. optimisation : there are many ways to improve the way the optimisation is conducted. This would improve both the computation speed and the rationality of the results.

The code used in this post is available on a Gist repository.

As usual any comments welcome.

Using CART for Stock Market Forecasting.

There is an enormous body of literature both academic and empirical about market forecasting. Most of the time it mixes two market features: Magnitude and Direction. In this article I want to focus on identifying the market direction only. The goal I set myself, is to identify market conditions when the odds are significantly biased toward an up or a down market. This post gives an example of how CART (Classification And Regression Trees) can be used in this context. Before I proceed the usual reminder: What I present in this post is just a toy example and not an invitation to invest. It’s not a finished strategy either but a research idea that needs to be further researched, developed and tailored to individual needs.

1 & # 8211؛ What is CART and why using it?

From statistics, CART are a set of techniques for classification and prediction. The technique is aimed at producing rules that predict the value of an outcome (target) variable from known values of predictor (explanatory) variables. There are many different implementations but they are all sharing a general characteristic and that’s what I’m interested in. From Wikipedia, “Algorithms for constructing decision trees usually work top-down, by choosing a variable at each step that best splits the set of items. Different algorithms use different metrics for measuring “best”. These generally measure the homogeneity of the target variable within the subsets. These metrics are applied to each candidate subset, and the resulting values are combined (e. g., averaged) to provide a measure of the quality of the split”.

CART methodology exhibits some characteristics that are very well suited for market analysis:

Non parametric : CART can handle any type of statistical distributions Non linear : CART can handle a large spectrum of dependency between variables (e. g., not limited to linear relationships) Robust to outliers.

There are various R packages dealing with Recursive Partitioning, I use here rpart for trees estimation and rpart. plot for trees drawing.

2 & # 8211؛ Data & Experiment Design.

Daily OHLC prices for most liquid ETFs from January 2000 to December 2018 extracted from Google finance. The in sample period goes from January 2000 to December 2018; the rest of the dataset is the out of sample period. Before running any type of analysis the dataset has to be prepared for the task.

The target variable is the ETF weekly forward return defined as a two states of the world outcome (UP or DOWN). If weekly forward return > 0 then the market in the UP state, DOWN state otherwise.

The explanatory variables are a set of technical indicators derived from the initial daily OHLC dataset. Each indicator represents a well-documented market behavior. In order to reduce the noise in the data and to try to identify robust relationships, each independent variable is considered to have a binary outcome.

Volatility (VAR1) : High volatility is usually associated with a down market and low volatility with an up market. Volatility is defined as the 20 days raw ATR (Average True Range) spread to its moving average (MA). If raw ATR > MA then VAR1 = 1, else VAR1 = -1. Short term momentum (VAR2) : The equity market exhibits short term momentum behavior captured here by a 5 days simple moving averages (SMA). If Price > SMA then VAR2 = 1 else VAR2 = -1 Long term momentum (VAR3) : The equity market exhibits long term momentum behavior captured here by a 50 days simple moving averages (LMA). If Price > LMA then VAR3 = 1 else VAR3 = -1 Short term reversal (VAR4) : This is captured by the CRTDR which stands for Close Relative To Daily Range and calculated as following: . If CRTDR > 0.5, then VAR4 = 1 else VAR4 = -1 Autocorrelation regime (VAR5) : The equity market tends to go through periods of negative and positive autocorrelation regimes. If returns autocorrelation over the last 5 days > 0 then VAR5 = 1 else VAR5 = -1.

I put below a tree example with some explanations.

In the tree above, the path to reach node #4 is: VAR3 >=0 (Long Term Momentum >= 0) and VAR4 >= 0 (CRTDR >= 0). The red rectangle indicates this is a DOWN leaf (e. g., terminal node) with a probability of 58% (1 – 0.42). In market terms this means that if Long Term Momentum is Up and CRTDR is > 0.5 then the probability of a positive return next week is 42% based on the in sample sample data. 18% indicates the proportion of the data set that falls into that terminal node (e. g., leaf).

There are many ways to use the above approach, I chose to estimate and combine all possible trees. From the in sample data, I collect all leaves from all possible trees and I gather them into a matrix. This is the “rules matrix” giving the probability of next week beeing UP or DOWN.

I apply the rules in the above matrix to the out of sample data (Jan 2018 – Dec 2018) and I compare the results to the real outcome. The problem with this approach is that a single point (week) can fall into several rules and even belong to UP and DOWN rules simultaneously. Therefore I apply a voting scheme . For a given week I sum up all the rules that apply to that week giving a +1 for an UP rule and -1 for a DOWN rule. If the sum is greater than 0 the week is classified as UP, if the sum is negative it’s a DOWN week and if the sum is equal to 0 there will be no position taken that week (return = 0)

The above methodology is applied to a set of very liquid ETFs. I plot below the out of sample equity curves along with the buy and hold strategy over the same period.

Initial results seem encouraging even if the quality of the outcome varies greatly by instrument. However there is a huge room for improvement. I put below some directions for further analysis.

تبادل العملات الأجنبية Jabir al-Ahmad City

Thursday 8 February 2018

R نظام تداول اللغة

No comments:

Post a Comment