Eu sou muito novo para a R e tentando testar uma estratégia que eu já programei no WealthLab. Várias coisas que eu não entendo (e isso não funciona obviamente). Eu não entendo o Close Prices bem em um vetor. Ou algum tipo de vetor, mas começa com a estrutura e eu realmente não entendo o que essa função faz. É por isso que minha série, 1 chamada provavelmente não funciona. N ltnrow (série) também não funciona, mas eu preciso disso para o Loop, então acho que se eu receber essas 2 perguntas respondidas, minha estratégia deveria funcionar. Estou muito agradecido por qualquer ajuda ... R parece bastante complicado, mesmo com a experiência de programação em outras línguas, sim, eu copiei algumas linhas de código deste tutorial e realmente não entendo essa linha. Eu significo séries, 1 eu pensei que aplicaria a função f na quotcolumnquot 1 da série. Mas, uma vez que esta série é alguma completa com estrutura etc., ela não funciona. Estou falando sobre este tutorial: r-bloggersbacktesting-a-trading-strategy ndash MichiZH 6 de junho 13 às 14: 22Backtesting de uma estratégia de negociação de ações simples Nota: Esta publicação não é um conselho financeiro Esta é apenas uma maneira divertida de explorar algumas das capacidades R Tem para importar e manipular dados. Recentemente, li um post no ETF Prophet que explorou uma estratégia de negociação de ações interessante no Excel. A estratégia é simples: encontre o ponto alto do estoque nos últimos 200 dias e conte o número de dias decorridos desde aquela alta. Se tiver sido mais de 100 dias, possui o estoque. Se isso aconteceu há mais de 100 dias, don8217t é o próprio. Esta estratégia é muito simples, mas produz resultados impressionantes. (Note, no entanto, que este exemplo usa dados que não foram ajustados de divisões ou dividendos e podem conter outros erros. Além disso, estamos ignorando custos de negociação e atrasos de execução, o que afeta o desempenho da estratégia.) Implementar esta estratégia em R é simples, E oferece inúmeras vantagens em relação ao excel, cujo principal é que tirar dados do mercado de ações em R é fácil, e podemos testar essa estratégia em uma ampla gama de índices com relativamente pouco esforço. Antes de tudo, baixamos dados para GSPC usando quantmod. (GSPC significa índice SampP 500). Em seguida, construímos uma função para calcular o número de dias desde o início do n-dia em uma série de tempo e uma função para implementar nossa estratégia de negociação. A última função leva 2 parâmetros: o máximo de n-dia que você deseja usar, e os números de dias depois dessa altura você segurará 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 armazena o estoque 300 dias depois antes de sair. Uma vez que esta função está parametrizada, podemos testar facilmente muitas outras versões da nossa estratégia. Assumimos o início da nossa estratégia com zeros, de modo que terá o mesmo comprimento que os nossos dados de entrada. (Se desejar uma explicação mais detalhada da função daysSinceHigh, veja a discussão sobre validação cruzada). Nós multiplicamos nosso vetor de posição (0,1) pelos retornos do índice para obter nossos retornos de estratégia8217s. Agora, construímos uma função para retornar algumas estatísticas sobre uma estratégia comercial e comparamos nossa estratégia com o benchmark. Um pouco arbitrariamente, I8217ve decidiu analisar o retorno cumulativo, o retorno anual médio, o índice de sharpe, o vencedor, a volatilidade anual média, a redução máxima e a redução do comprimento máximo. Outras estatísticas seriam fáceis de implementar. Como você pode ver, esta estratégia se compara favoravelmente à abordagem 8220buy-and-hold8221 padrão. Finalmente, testamos nossa estratégia em 3 outros índices: FTSE que representa a Irlanda e o Reino Unido, o Dow Jones Industrial Index. Que remonta a 1896, e a N225. Que representa o Japão. I8217ve funcionalizado todo o processo, para que você possa testar cada nova estratégia com 1 linha de código: Nunca perca uma atualização Assine os R-bloggers para receber e-mails com as últimas postagens R. (Você não verá esta mensagem novamente).
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