Im muito novo para R e tentar backtest uma estratégia Ive programado já em WealthLab. Várias coisas que eu não entendo (e não funciona obviamente :) Eu não entendo os Preços Fechar bem em um vetor. Ou algum tipo de vetor, mas ele começa com a estrutura e eu realmente não entendo o que esta função faz. É por isso que minha série, uma chamada provavelmente não funciona. N lt - nrow (série) não funciona, mas eu preciso que para o Loop Então eu acho que se eu chegar Estas 2 perguntas respondidas minha estratégia deve funcionar. Estou muito grato por qualquer ajuda .. R parece muito complicado, mesmo com a experiência de programação em outras línguas yeah I Tipo de copiado algumas linhas de código a partir deste tutorial e don39t realmente entender esta linha. Quero dizer série, 1 eu pensei que iria aplicar a função f para quotcolumnquot 1 da série. Mas desde que esta série é alguma compley com a estrutura etc. não trabalha. I39m falando sobre este tutorial: r-bloggers / backtesting-a-negociação-estratégia ndash MichiZH Jun 6 13 at 14: 22Strategy Backtesting Backtesting estratégia é uma ferramenta essencial para ver se sua estratégia funciona ou não. Software de Backtesting simula sua estratégia em dados históricos e fornece um relatório de backtesting, que permite que você conduza a análise apropriada do sistema negociando. A versão de 64 bits permite carregar o máximo de dados necessários para o backtesting mais preciso. Para obter informações técnicas sobre este recurso, consulte a página Wiki relacionada. A precisão é fundamental A MultiCharts é uma solução criada especificamente para desenvolvimento de estratégia e backtesting. Nossa filosofia é que a estratégia backtesting deve ser tão realista quanto a tecnologia moderna permite. Multicharts 64-bit torna possível lidar com enorme quantidade de Tick-by-Tick dados para backtesting preciso. Backtesting realista Embora nenhuma aproximação possa ser 100 perfeita, fizemos tudo para recriar com precisão as condições de mercado passadas e a execução de ordens para negociação de estratégia. Motores de backtesting típicos têm um monte de suposições e atalhos, que resultam em testes irrealistas e resultados não confiáveis. MultiCharts é uma plataforma de negociação de nível institucional que minimiza suposições e considera muitos fatores. Advanced tech Estratégia backtesting muitas vezes precisa de um monte de dados, e software que é capaz de processá-lo. Multi-threading é usado quando você processa a otimização de estratégia em MultiCharts. Ele se espalha várias tarefas em diferentes núcleos, de modo que eles completam muito mais rápido. A versão de 64 bits do MultiCharts permite carregar até anos e anos de dados de carrapatos para movimentos de preços detalhados. Fácil de ler Você pode alterar a forma como seus sinais aparecem em seu chartin apenas alguns cliques. As ordens de saída podem ser conectadas por uma linha visível a todas as ordens de entrada relacionadas a linha será verde se o comércio foi rentável, vermelho se não. Se você não gosta dessas cores, ou de todo o outro aspecto visual, você pode facilmente mudá-lo. Escolha sua moeda para backtesting A moeda base permite calcular lucros e perdas durante o backtesting de estratégia com uma moeda especificada para pares de Forex ou símbolos não-americanos. Se você backtest sua estratégia em um símbolo que é baseado em uma moeda diferente de sua conta de corretor, então você pode querer aplicar uma conversão de moeda. Para tornar os resultados o mais próximo possível da perfeição, usamos as taxas de câmbio reais para cada dia. Todas as conversões de moeda ocorrem nos bastidores para tornar sua negociação tão fácil quanto possível. Usamos nossos servidores para solicitar dados em segundo plano e realizar os cálculos necessários. Todos os fatores essenciais contidos no nosso software de backtesting considera os seguintes fatores essenciais: liquidez, mudança de preço tick-by-tick, diferenças de preço ask-bid-trade, comissão, derrapagem, capital inicial, taxa de juros e tamanho do comércio. Levando em conta a liquidez Quando o mecanismo MultiCharts backtests uma estratégia, reconhece que nem todas as ordens de limite serão preenchidas, devido à falta de liquidez. Por esta razão, você tem a opção de preencher ordens quando um alvo de preço é atingido ou quando é excedido por um certo número de pontos (pips). Mais informações estão na nossa página Wiki. Pergunte, lance e preços comerciais Backtesting leva em conta que a compra real acontece a preços de pedir, venda real a preços de oferta. Isso torna nossa simulação backtesting o mais realista possível. Estratégia precisa Backtesting pode dar ao usuário uma emulação mais realista. Para backtest estratégias de alta freqüência, como a arbitragem estatística, o usuário pode precisar ter em conta o histórico bid / ask dados, além dos dados comerciais históricos. Tick-by-tick simulação Bar Magnifier é essencial para aumentar a precisão durante backtesting. MultiCharts pode construir barras maiores de segundos menores e barras de minutos fora de carrapatos, barras de hora e dia fora de minutos. Você pode recriar os movimentos de preços exatos dentro de cada barra usando a lupa de barra. Por exemplo, Bar Magnifier pode invisivelmente carregar minutos que compõem a hora, ea estratégia será backtested em uma base minuto a minuto. Saiba mais detalhes técnicos aqui. Estratégias para a prática imediata O mecanismo de backtesting do MultiCharts emula ordens de mercado, stop, limit, stop limit e one-cancels-other (OCO). Objetivo de lucro, stop-loss e trailing stops também são backtesting padrão características. Além disso, MultiCharts vem com mais de 80 estratégias EasyLanguage, para que você possa praticar backtesting. Backtesting uma estratégia de negociação simples Stock Nota: Este post não é conselho financeiro Esta é apenas uma maneira divertida de explorar alguns dos recursos R tem para importar E manipulação de dados. Recentemente, li um post sobre o ETF Prophet que explorou uma interessante estratégia de negociação de ações no Excel. A estratégia é simples: encontrar o ponto alto do estoque nos últimos 200 dias, e contar o número de dias que decorreram desde aquela alta. Se seu sido mais menos de 100 dias, possui o estoque. Se foi mais de 100 dias, don8217t possui. Esta estratégia é muito simples, mas produz alguns resultados impressionantes. (Observe, no entanto, que este exemplo usa dados que não foram ajustados de divisões ou dividendos e poderiam conter outros erros. Além disso, ignoramos os custos de negociação e atrasos de execução, ambos afetando o desempenho da estratégia.) Implementar essa estratégia em R é simples, E oferece inúmeras vantagens sobre o excel, a principal das quais é que puxar dados do mercado de ações em R é fácil, e podemos testar essa estratégia em uma ampla gama de índices com relativamente pouco esforço. Em primeiro lugar, nós baixamos dados para GSPC usando o quantmod. (GSPC significa índice SampP 500). Em seguida, construímos uma função para calcular o número de dias desde o n-dia de alta em uma série de tempo, e uma função para implementar a nossa estratégia de negociação. A função última leva 2 parâmetros: o n-dia alta que você deseja usar, e os números de dias passado que alta você vai realizar o estoque. O exemplo é 200 e 100, mas você poderia facilmente mudar isso para o máximo de 500 dias e ver o que acontece se você segurar o estoque 300 dias depois que antes de resgatar. Uma vez que esta função é parametrizada, podemos facilmente testar muitas outras versões da nossa estratégia. Nós pad o início da nossa estratégia com zeros por isso será o mesmo comprimento que os nossos dados de entrada. (Se você deseja uma explicação mais detalhada da função daysSinceHigh, consulte a discussão sobre validação cruzada). Multiplicamos nosso vetor posição (0,1) pelos retornos do índice para obter nossos retornos de estratégia8217s. Agora nós construímos uma função para retornar algumas estatísticas sobre uma estratégia de negociação, e comparar a nossa estratégia com o benchmark. Um tanto arbitrariamente, decidi considerar o retorno cumulativo, o retorno anual médio, a taxa de sharpe, a vitória, a volatilidade anual média, o levantamento máximo e o estiramento máximo do comprimento. Outras estatísticas seriam fáceis de implementar. Como você pode ver, esta estratégia se compara favoravelmente à abordagem padrão 8220buy-and-hold8221. Finalmente, testamos nossa estratégia em três outros índices: FTSE que representa a Irlanda e o Reino Unido, o Índice Industrial Dow Jones. Que remonta a 1896, eo N225. Que representa o Japão. I8217ve funcionalizou todo o processo, assim você pode testar cada nova estratégia com 1 linha de código: Nunca perca uma atualização Inscrever-se para R-blogueiros para receber e-mails com as últimas postagens R. (Você não verá esta mensagem novamente.)
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