Estratégia de negociação simples em r 2018.
R: Backtesting uma estratégia de negociação. 1. Nosso sistema é carregado com estratégias comerciais simples que funcionam. Você não terá medo de lançar o seu primeiro lote, vencer. Em 6 de outubro,. Esta foi uma estratégia de negociação simples que desenvolvemos usando o. Isso é baseado na idéia KISS - Keep It Simple Stupid ". Esta é apenas uma maneira divertida de explorar alguns dos recursos que R tem para importar, manipular dados. Kratter. Por Milind Paradkar Na negociação algorítmica de hoje com uma vantagem comercial é um dos elementos mais críticos. Pesquisa quantitativa,., Idéias de estratégia de negociação recentemente. Esta estratégia é realmente eficaz se aplicada corretamente na plataformaDay Trading Made Easy: Uma Estratégia Simples para Day Trading Stocks Edição Kindle por Matthew R.
Um exemplo de uma estratégia comercial codificada usando o Quantmod Package em R. MaTypeSMA indica que escolhemos uma média móvel simples,. Faça o download uma vez. Day Trading Strategies for Beginners. Sua estratégia de timing de mercado é fundamental para o seu sucesso como comerciante de swing. Aprenda a ganhar dinheiro usando o sistema simples de negociação de ações, estratégias. Uma estratégia de saída efetiva cria confiança,. Se você não tem uma vantagem, don. Estamos dedicados a ajudá-lo a criar sistemas de negociação rentáveis com ferramentas gratuitas, outros conteúdos surpreendentes., Código de exemplo Vectorize sistema de negociação baseado em loop simples em R? Eu fiz mais de 222k nos últimos 12mo com essa estratégia de negociação de dia simples que qualquer comerciante de dias iniciantes pode implementar. Você pode usar essa estratégia para sua própria negociação. A função R abaixo é um pedaço de código muito simples.
O R Trader. Eu sou muito novo para a R, tentando recuperar uma estratégia que eu tenho. Estratégia de negociação simples é realmente uma tendência simples seguindo a estratégia. Charoenwong 1 Uma Exploração de Estratégias de Negociação Técnicas Otimizadas Simples Ben G. Learn, baixe estratégias de negociação forex simples para iniciantes, comerciantes experientes. Aprenda uma conexão de troca simples de Swing Trading, eu pensei que para ser um comerciante bem sucedido, eu deveria usar uma., Minha estratégia de negociação de Forex, simples e poderosa, a verdade. Quando eu comecei a negociar há alguns anos atrás, os dados A missão Final Comments Estratégias de negociação usando R A busca por o santo graal Eran Raviv Instituto Econométrico Universidade Erasmus Estratégia de negociação simples em r. Must-Know Estratégias simples de negociação de saída eficazEA, AA) Por Alan Farley 9 de fevereiro. Todas as estratégias foram cuidadosamente testadas. Isso significa que você não tem que olhar para te: Esta publicação não é um conselho financeiro! Oi Amigos, vou compartilhar com você uma das estratégias de negociação mais simples que você possa encontrar.
19 de agosto de 2018 Minha estratégia de negociação de swing simples funciona em qualquer mercado, porque é baseada no preço. Usando R, relacionado. É simples. Os últimos posts sobre impulso com R focados em uma maneira relativamente simples de estratégias de impulso de retorno. O QuantTools permite escrever sua própria estratégia comercial usando sua API C ++. Stata marginsplot sistema binário. A Estratégia Simples Uma poderosa estratégia de negociação do dia para futuros de negociação, estoques, ETFs, edição Forex Kindle de Markus Heitkoetter, Mark Hodge. Aprenda excelentes estratégias comerciais que funcionem. Eu pensei: que tal uma estratégia simples que envolve as janelas SMA exatas, testando-o nesse instrumento exato? Uma estratégia simples e lucrativa, o plano, é a chave final para uma rentabilidade consistente a longo prazo por causa disso. Então, vou criar uma estratégia simples, que esta publicação, então execute uma estratégia de negociação algorítmica simples. Obtenha dados históricos do Yahoo, vou mostrar como usar R para coletar os estoques listados em leal3.
Simplicidade pode ser o melhor amigo de um comerciante. Estratégia de negociação simples em r. Melhorando a Estratégia de Identidade Simples, Parte 1. Charoenwong * Resumo Este artigo estuda o comportamento, propriedades estatísticas. Iniciantes para. O artigo explica o backtesting da Estratégia de Negociação "High Effect in Stocks" de 52 semanas em R. É assim que este exemplo é muito semelhante à estratégia de negociação simples que você implementou na seção anterior. Aqui está uma estratégia de troca de dia simples que aproveita a dinâmica de um estoque. Como Time seus negócios para o mercado. Postado no Código R, Estratégia de Negociação, Sem categoria 9 Respostas Post navigationPython For Finance: Algorithmic Trading.
O código é comentado, deve ser simples o suficiente para usuários R novos. Faça o download uma vez, lê-lo no seu dispositivo Kindle, telefones., PC Simple Trading Strategies são ótimos para iniciantes que desejam aprender sistemas de negociação de alta recompensa de baixo risco.
Repetição de uma estratégia simples de negociação de ações.
Nota: Esta publicação NÃO é um conselho financeiro! Esta é apenas uma maneira divertida de explorar alguns dos recursos que R tem para importar e manipular dados.
Recentemente, li uma publicação 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 tiverem decorrido mais de 100 dias, não seja o próprio. Esta estratégia é muito simples, mas produz alguns resultados impressionantes. (Nota, 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, que afetam o desempenho da estratégia.)
Implementar esta estratégia em R é simples e oferece inúmeras vantagens sobre o 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.
Em primeiro lugar, baixamos dados para GSPC usando quantmod. (GSPC representa o índice S & amp; P 500). Em seguida, construímos uma função para calcular o número de dias desde a alta de 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 armazenar 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, por isso será o mesmo comprimento que os nossos dados de entrada. (Se desejar uma explicação mais detalhada da função daysSinceHigh, veja a discussão sobre validação cruzada).
Multiplicamos nosso vetor de posição (0,1) pelos retornos do índice para obter os retornos da nossa estratégia. Agora, construímos uma função para retornar algumas estatísticas sobre uma estratégia comercial e comparamos nossa estratégia com o benchmark. Um pouco arbitrariamente, eu decidi olhar para o retorno cumulativo, o retorno anual médio, a proporção 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 padrão "buy and hold".
Finalmente, testamos nossa estratégia em 3 outros índices: FTSE que representa a Irlanda e o Reino Unido, o Dow Jones Industrial Index, que se remonta a 1896, e o N225, que representa o Japão. Eu funcionei todo o processo, então você pode testar cada nova estratégia com 1 linha de código:
Tarefa Algorítmica de Negociação em R.
Nesta publicação, vou mostrar como usar R para coletar os estoques listados em leais3, obter dados históricos do Yahoo e depois executar uma estratégia de negociação algorítmica simples. Ao longo do caminho, você aprenderá alguma raspagem na web, uma função atingindo uma API de finanças e um htmlwidget para fazer um gráfico de séries de tempo interativo.
Para esta publicação, um algoritmo de negociação é definido como um conjunto de regras que desencadeiam um evento de compra ou venda, em vez de um modelo preditivo ou uma previsão de séries temporais. Este é o tipo mais simples de troca de algo, mas se você estiver interessado em investigar mais profundamente em finanças com R, eu encorajaria você a tomar o curso da DataCamp na modelagem de uma estratégia de negociação quantitativa em R.
Fundo.
Em 2018, comecei a investir um pouco em loyal3. O seu serviço é incomum e um ótimo lugar para iniciar sua jornada de investimento. Em vez de cobrar ao investidor por negociações, leal3 cobra as empresas para listar em sua plataforma. A premissa é que as pessoas que gostam do serviço de uma empresa também comprarão o estoque e, assim, se tornarão defensoras fortes da marca. Fazer a plataforma mais atraente é que você pode comprar partes fracionárias. Então, você pode entrar nesse estoque de $ 800 amazon por apenas US $ 10 e comprar outra fração de US $ 10 cada vez que você tiver um pouco de dinheiro extra no final do mês. Claro que há custos de fricção, uma vez que você precisa negociar no Windows e seu portfólio inteiro está limitado.
70 ações, mas leais3 representa uma maneira divertida e de baixo custo para explorar o treinamento de capital. Você pode colocar a pele real no jogo por apenas US $ 10!
Para ser claro, tenho as contas típicas de aposentadoria e investimento, mas eu gosto da interface limpa do leal no aplicativo e da falta de taxas. Eu acabo checando minha carteira de lealdade e diversão mais frequentemente do que meus fundos mútuos, simplesmente porque é fácil e divertida ver o desempenho dos estoques que escolhi diretamente.
Os estoques disponíveis em loyal3.
Configurando seu espaço de trabalho.
Para começar, carregue as bibliotecas no seu ambiente. Eu quase sempre uso rvest for web scraping estes dias. Existem outros pacotes que funcionam, incluindo o RSelenium, mas eu gosto do quão fácil pode ser executado.
O segundo pacote, pbapply, é opcional porque simplesmente adiciona uma barra de progresso às funções de aplicação. Como você poderia estar raspando centenas de páginas da web, uma barra de progresso pode ser útil para estimar o tempo.
Em seguida, a TTR é um pacote que acabei de começar a explorar. A biblioteca é usada para construir "Regras de Negociação Técnicas". Embora você aprenda um algoritmo de negociação simples nesta publicação, o pacote TTR pode realizar cálculos mais sofisticados e vale a pena aprender.
A biblioteca dygraphs é um invólucro para uma biblioteca de gráficos de JavaScript rápida e aberta. É um dos htmlwidgets que torna o R mais dinâmico e faz parte de um arquivo html em vez de uma imagem estática. Por fim, o pacote lubridate é usado para facilitar a manipulação da data.
Coleção de dados.
Todos os estoques loyal3 estão todos listados em uma única página. Antes de pesquisar os preços diários individuais das ações para construir seu algoritmo de negociação, você precisa coletar todos os tickers disponíveis. A primeira coisa a fazer é declarar stock. list como uma string de URL. O próximo uso read_html () para que sua sessão R crie uma sessão na Internet e colete todas as informações html na página como um conjunto de nós XML. A página CSS tem uma ID chamada "nome da empresa". Use isso como um parâmetro ao chamar html_nodes () para selecionar apenas os dados XML associados a este nó. Por fim, use html_text () para que os valores de texto reais para os nomes das empresas sejam coletados.
Para examinar os estoques disponíveis em loyal3, você pode imprimir o objeto stocks. names no seu console. Isso retorna o nome da empresa como um vetor de texto.
Para pesquisar os preços das ações, você precisa primeiro obter o símbolo do ticker. Quando você está no site leal3, você pode clicar no tile da empresa para carregar uma página com um símbolo de ticker e outras informações da empresa.
Usando html_nodes () em ações, você puxa todos os nós marcados com um "Em HTML" & lt; a & gt; tag define um hiperlink que é usado para vincular a página de um formulário a outro. Dentro da tag de hiperlink, o "href" refere-se ao endereço de URL exato. Então, html_attr () irá extrair o URL de TODOS os links na página, se você passar em "href ...".
Depois de fazer uma inspeção manual, achei que os links 54 a 123 na página representam as páginas da empresa que eu preciso para raspar as informações do ticker. A última linha usa paste0 () para concatenar a seqüência de URL base "loyal3" para as páginas específicas da empresa, como "/ WALMART". Por exemplo, loyal3 / WALMART:
Em cada uma das páginas da empresa, há uma descrição, um preço de fechamento recente e o ticker. Todas as páginas da empresa são organizadas o mesmo, de modo que a função personalizada get. ticker () pode ser usada para extrair o símbolo do ticker.
Dentro de uma página da empresa, há uma tabela chamada "preço-marcador". A função irá navegar para uma página da empresa, identificar a tabela apropriada, extrair o texto com html_text (). Por fim, usando sub () juntamente com a expressão regular ^ ([[: alpha:]] *). * E \\ 1 manterão todos os caracteres alfabéticos. O resultado é que todos os caracteres especiais, como $, e quaisquer caracteres numéricos, como o preço de fechamento, são removidos. Como a função lê cada uma das 70 páginas, ela somente coletará o ticker de estoque.
A página de estoque leal3 para Alibaba, onde você vê a tabela que contém o ticker do estoque, BABA, está abaixo do texto em negrito.
Armado com sua função personalizada, use pblapply () para aplicá-lo a cada um dos stock. links que contêm a página de cada empresa. O objeto resultante, stock. tickers, é uma lista de tickers de ações individuais com cada elemento correspondente a uma empresa individual.
Uma maneira de alterar uma lista de elementos em um objeto plano é com do. call (). Aqui, você está aplicando rbind para row bind cada elemento de lista em um único vetor. Por fim, você cria um quadro de dados com o símbolo e a informação do nome da empresa.
Para ser consistente em sua análise, você pode querer limitar a quantidade de informações históricas que você coleciona em cada estoque. A função Sys. Data () armazenará um objeto de data como ano, mês e dia. Usar anos com um número inteiro é uma maneira de subtrair uma quantidade de tempo específica do objeto start. date.
Para obter os dados de finanças do Yahoo, o objeto da data deve ser alterado para objetos de personagem simples sem um traço. Usando a função de substituição global gsub () em start. date e end. date mudará a classe e simultaneamente removerá traços. Dentro de gsub (), passe o padrão de personagem para procurar, então os caracteres de substituição. Neste caso, o padrão de substituição é um caractere vazio entre citações. O último parâmetro é o objeto ao qual gsub () será aplicado.
A função TTR () getYahooData () aceita um símbolo de estoque e uma data inicial e final. A função retorna um quadro de dados que possui informações de séries temporais. Cada linha é uma data e as colunas contêm informações como o "Por favor", "Alto", "Por favor" e "encerrando" o preço por uma equidade. Como você está pesquisando várias empresas, você pode usar o lapply () ou o pblapply (). Passe no vetor dos símbolos da empresa, então a função, getYahooData (), e depois a data da informação. Os objetos de data são parâmetros reciclado sempre que getYahooData () é aplicado a um símbolo de estoque.
Para fazer a seleção da lista retornada, stocks. ts, mais fácil de navegar, você pode adicionar nomes aos elementos da lista. O uso de nomes com o objeto stocks. ts declara os nomes como o vetor de símbolo $ original.
Ao trabalhar com grandes listas, eu gosto de examinar o objeto resultante para garantir que o resultado seja o que eu esperava. Agora que os elementos têm nomes, você pode fazer referência diretamente a eles. Neste exemplo, você está examinando as 6 primeiras linhas para AMC Entertainment Holdings (AMC). Usar head () na lista ao fazer referência a $ AMC retornará uma parte da série temporal para este estoque:
Examinando os dados de estoque.
Quando eu ouço as notícias financeiras, os comentadores geralmente se referem a gráficos. Apesar da negociação de alta freqüência e da gestão ativa realizada por outros, muitos pequenos investidores ainda se referem a gráficos para obter informações. O objeto da série temporal pode ser exibido rapidamente com o enredo. Passe na lista referente ao elemento nomeado, como $ AMC e depois a coluna que deseja exibir, aqui $ Close.
O enredo anterior é estático e não muito interessante.
Vamos usar uma biblioteca de JavaScript para criar um gráfico que você possa explorar. Neste trecho de código, você pode observar o "% & gt;%" ou operador de tubulação. O operador de tubulação é uma boa maneira de escrever um código conciso. Ele encaminha um objeto para a próxima função sem forçar você a reescrever um nome de objeto como você fez anteriormente nesta publicação.
Neste exemplo, você cria um dygraph referente ao estoque do Twitter, $ TWTR e, em seguida, a coluna que deseja traçar, $ Close. Dentro do dygraph, main adiciona um título especificado entre as cotações. Usando o "% & gt;%" este objeto inteiro é encaminhado para a próxima função dyRangeSelector (). Você pode especificar um intervalo de datas padrão usando c () com uma string de data de início e fim. O objeto HTML resultante é uma série de tempo dinâmico para o estoque do Twitter com um controle deslizante de data na parte inferior.
Lembre-se, para alterar o patrimônio exibido, altere o símbolo do ticker na lista stocks. ts e, em seguida, o título do gráfico.
Este é um dígrafo básico para o estoque do Twitter.
Uma Estratégia de Negociação Simples: Trend Following.
Os comerciantes de alta freqüência e os hedge funds usam modelos sofisticados e abordagens baseadas em regras para executar negócios. Se você quiser saber mais, sugiro visitar a parapian para abordagens avançadas. Para abordagens mais simples, comece com esta página na Investopedia.
No código abaixo, você irá visualizar uma estratégia de negociação de impulso simples. Basicamente, você gostaria de calcular as médias móveis de 200 dias e 50 dias para um preço de ações. Em qualquer dia em que a média móvel de 50 dias esteja acima da média móvel de 200 dias, você compraria ou manteria sua posição. Nos dias em que a média de 200 dias é superior à média móvel de 50 dias, você venderia suas ações. Esta estratégia é chamada de estratégia seguindo estratégia. A natureza positiva ou negativa entre as duas médias médias temporais representa o impulso do estoque.
O pacote TTR fornece SMA () para calcular a média móvel simples. Neste trecho de código, você está examinando os primeiros 6 valores para as médias móveis de Twitter e 200 dias. SMA () funciona passando os dados da série temporal para um estoque e uma coluna específica como Close. Este é um único vetor de preços de fechamento do estoque TWTR. O segundo parâmetro é um número inteiro que representa o número de observações para a média móvel. Sem usar head (), a função SMA () retornará todos os valores.
Agora que você examinou detalhadamente a função da média móvel, você precisa se inscrever para cada uma das 70 ações. stocks. ts é uma lista de 70 quadros de dados contendo dados de estoque individuais. A quarta coluna de cada quadro de dados contém o preço de fechamento que queremos usar para as médias móveis.
A função personalizada mov. avgs () aceita um único quadro de dados de estoque para calcular as médias móveis. A primeira linha seleciona os preços de fechamento porque indexa [, 4] para criar stock. close. Em seguida, a função usa ifelse para verificar o número de linhas no quadro de dados. Especificamente se o nrow no quadro de dados for inferior a (2 * 260), então a função criará uma moldura de dados de médias móveis com “NA”.
Eu escolhi esse número porque há cerca de 250 dias de negociação por ano, então isso irá verificar se a série temporal tem cerca de 2 anos ou mais de duração. Loyal3 às vezes pode ter acesso a IPOs e, se o estoque for recém-público, não haverá dados suficientes para uma média móvel de 200 dias. No entanto, se o valor nrow for superior a 2 * 260, a função criará um quadro de dados com os dados originais juntamente com médias móveis de 200 e 50 dias como novas colunas. Usando colnames, eu declaro os nomes das colunas. A última parte da função usa full. cases para verificar os valores na coluna média móvel de 200 dias. Quaisquer linhas que não tenham um valor são descartadas no resultado final.
Armado com esta função mov. avgs (), você pode usar o pblapply () para adicionar os cálculos da média móvel a cada um dos 70 quadros de dados.
Use o código abaixo para visualizar as médias móveis de um estoque usando um dígrafo. Mais uma vez, esse código está usando o operador "% & gt;%" para encaminhar objetos. A função dygraph () aceita a estrutura de dados stocks. ts $ FOX. Especificamente, o quadro de dados é indexado pelo nome da coluna com c ('sma_200', 'sma_50'). Este objeto é passado para dySeries () nas próximas 2 linhas. Você pode se referir a uma coluna por nome para que dySeries () traçam uma linha para os valores "40 e 40" nas linhas 2 e 3. Este objeto é reenviado novamente para o dyRangeSelector () para ajustar a altura do seletor. Por fim, adicionei algum sombreamento para definir períodos em que você quisesse comprar ou manter o patrimônio líquido e um período em que você deveria ter vendido suas ações ou ficado afastado, dependendo da sua posição.
Aqui está o resultado final em uma série de tempo interativa.
As médias móveis FOX com regiões sombreadas para comprar / segurar versus vender.
Conclusão.
Como comerciante algorítmico de brotação, você não precisa traçar todos os 70 compartilhamentos. Em vez disso, você gostaria de executar o código todos os dias e adicionar uma maneira programática para identificar estoques que se encaixam no método baseado em regras, "compre se a média móvel de 50 dias está acima da média móvel de 200 dias". À medida que você revisa o gráfico anterior, a seção verde é uma hora em que você compraria o capital da FOX. A seção vermelha representa o tempo para vender suas ações e não voltar a entrar.
Como o gráfico é interativo, você pode usar o controle deslizante para redimensionar o visual. Com base nesta abordagem simples de troca de algo, agora pode ser um bom momento para comprar FOX! 30 de dezembro de 2018 foi um dia de negociação em que a média móvel de 50 dias mudou US $ 0,01 maior do que a média móvel de 200 dias!
A seção ampliada da equidade FOX.
Claro, lembre-se de todos os investimentos podem perder valor. Para saber mais sobre finanças e trocas comerciais, cheque os cursos da DataCamp aqui.
Tarefa Algorítmica de Negociação em R.
Nesta publicação, vou mostrar como usar R para coletar os estoques listados em leais3, obter dados históricos do Yahoo e depois executar uma estratégia de negociação algorítmica simples. Ao longo do caminho, você aprenderá alguma raspagem na web, uma função atingindo uma API de finanças e um htmlwidget para fazer um gráfico de séries de tempo interativo.
Para esta publicação, um algoritmo de negociação é definido como um conjunto de regras que desencadeiam um evento de compra ou venda, em vez de um modelo preditivo ou uma previsão de séries temporais. Este é o tipo mais simples de troca de algo, mas se você estiver interessado em investigar mais profundamente em finanças com R, eu encorajaria você a tomar o curso da DataCamp na modelagem de uma estratégia de negociação quantitativa em R.
Fundo.
Em 2018, comecei a investir um pouco em loyal3. O seu serviço é incomum e um ótimo lugar para iniciar sua jornada de investimento. Em vez de cobrar ao investidor por negociações, leal3 cobra as empresas para listar em sua plataforma. A premissa é que as pessoas que gostam do serviço de uma empresa também comprarão o estoque e, assim, se tornarão defensoras fortes da marca. Fazer a plataforma mais atraente é que você pode comprar partes fracionárias. Então, você pode entrar nesse estoque de $ 800 amazon por apenas US $ 10 e comprar outra fração de US $ 10 cada vez que você tiver um pouco de dinheiro extra no final do mês. Claro que há custos de fricção, uma vez que você precisa negociar no Windows e seu portfólio inteiro está limitado.
70 ações, mas leais3 representa uma maneira divertida e de baixo custo para explorar o treinamento de capital. Você pode colocar a pele real no jogo por apenas US $ 10!
Para ser claro, tenho as contas típicas de aposentadoria e investimento, mas eu gosto da interface limpa do leal no aplicativo e da falta de taxas. Eu acabo checando minha carteira de lealdade e diversão mais frequentemente do que meus fundos mútuos, simplesmente porque é fácil e divertida ver o desempenho dos estoques que escolhi diretamente.
Os estoques disponíveis em loyal3.
Configurando seu espaço de trabalho.
Para começar, carregue as bibliotecas no seu ambiente. Eu quase sempre uso rvest for web scraping estes dias. Existem outros pacotes que funcionam, incluindo o RSelenium, mas eu gosto do quão fácil pode ser executado.
O segundo pacote, pbapply, é opcional porque simplesmente adiciona uma barra de progresso às funções de aplicação. Como você poderia estar raspando centenas de páginas da web, uma barra de progresso pode ser útil para estimar o tempo.
Em seguida, a TTR é um pacote que acabei de começar a explorar. A biblioteca é usada para construir "Regras de Negociação Técnicas". Embora você aprenda um algoritmo de negociação simples nesta publicação, o pacote TTR pode realizar cálculos mais sofisticados e vale a pena aprender.
A biblioteca dygraphs é um invólucro para uma biblioteca de gráficos de JavaScript rápida e aberta. É um dos htmlwidgets que torna o R mais dinâmico e faz parte de um arquivo html em vez de uma imagem estática. Por fim, o pacote lubridate é usado para facilitar a manipulação da data.
Coleção de dados.
Todos os estoques loyal3 estão todos listados em uma única página. Antes de pesquisar os preços diários individuais das ações para construir seu algoritmo de negociação, você precisa coletar todos os tickers disponíveis. A primeira coisa a fazer é declarar stock. list como uma string de URL. O próximo uso read_html () para que sua sessão R crie uma sessão na Internet e colete todas as informações html na página como um conjunto de nós XML. A página CSS tem uma ID chamada "nome da empresa". Use isso como um parâmetro ao chamar html_nodes () para selecionar apenas os dados XML associados a este nó. Por fim, use html_text () para que os valores de texto reais para os nomes das empresas sejam coletados.
Para examinar os estoques disponíveis em loyal3, você pode imprimir o objeto stocks. names no seu console. Isso retorna o nome da empresa como um vetor de texto.
Para pesquisar os preços das ações, você precisa primeiro obter o símbolo do ticker. Quando você está no site leal3, você pode clicar no tile da empresa para carregar uma página com um símbolo de ticker e outras informações da empresa.
Usando html_nodes () em ações, você puxa todos os nós marcados com um "Em HTML" & lt; a & gt; tag define um hiperlink que é usado para vincular a página de um formulário a outro. Dentro da tag de hiperlink, o "href" refere-se ao endereço de URL exato. Então, html_attr () irá extrair o URL de TODOS os links na página, se você passar em "href ...".
Depois de fazer uma inspeção manual, achei que os links 54 a 123 na página representam as páginas da empresa que eu preciso para raspar as informações do ticker. A última linha usa paste0 () para concatenar a seqüência de URL base "loyal3" para as páginas específicas da empresa, como "/ WALMART". Por exemplo, loyal3 / WALMART:
Em cada uma das páginas da empresa, há uma descrição, um preço de fechamento recente e o ticker. Todas as páginas da empresa são organizadas o mesmo, de modo que a função personalizada get. ticker () pode ser usada para extrair o símbolo do ticker.
Dentro de uma página da empresa, há uma tabela chamada "preço-marcador". A função irá navegar para uma página da empresa, identificar a tabela apropriada, extrair o texto com html_text (). Por fim, usando sub () juntamente com a expressão regular ^ ([[: alpha:]] *). * E \\ 1 manterão todos os caracteres alfabéticos. O resultado é que todos os caracteres especiais, como $, e quaisquer caracteres numéricos, como o preço de fechamento, são removidos. Como a função lê cada uma das 70 páginas, ela somente coletará o ticker de estoque.
A página de estoque leal3 para Alibaba, onde você vê a tabela que contém o ticker do estoque, BABA, está abaixo do texto em negrito.
Armado com sua função personalizada, use pblapply () para aplicá-lo a cada um dos stock. links que contêm a página de cada empresa. O objeto resultante, stock. tickers, é uma lista de tickers de ações individuais com cada elemento correspondente a uma empresa individual.
Uma maneira de alterar uma lista de elementos em um objeto plano é com do. call (). Aqui, você está aplicando rbind para row bind cada elemento de lista em um único vetor. Por fim, você cria um quadro de dados com o símbolo e a informação do nome da empresa.
Para ser consistente em sua análise, você pode querer limitar a quantidade de informações históricas que você coleciona em cada estoque. A função Sys. Data () armazenará um objeto de data como ano, mês e dia. Usar anos com um número inteiro é uma maneira de subtrair uma quantidade de tempo específica do objeto start. date.
Para obter os dados de finanças do Yahoo, o objeto da data deve ser alterado para objetos de personagem simples sem um traço. Usando a função de substituição global gsub () em start. date e end. date mudará a classe e simultaneamente removerá traços. Dentro de gsub (), passe o padrão de personagem para procurar, então os caracteres de substituição. Neste caso, o padrão de substituição é um caractere vazio entre citações. O último parâmetro é o objeto ao qual gsub () será aplicado.
A função TTR () getYahooData () aceita um símbolo de estoque e uma data inicial e final. A função retorna um quadro de dados que possui informações de séries temporais. Cada linha é uma data e as colunas contêm informações como o "Por favor", "Alto", "Por favor" e "encerrando" o preço por uma equidade. Como você está pesquisando várias empresas, você pode usar o lapply () ou o pblapply (). Passe no vetor dos símbolos da empresa, então a função, getYahooData (), e depois a data da informação. Os objetos de data são parâmetros reciclado sempre que getYahooData () é aplicado a um símbolo de estoque.
Para fazer a seleção da lista retornada, stocks. ts, mais fácil de navegar, você pode adicionar nomes aos elementos da lista. O uso de nomes com o objeto stocks. ts declara os nomes como o vetor de símbolo $ original.
Ao trabalhar com grandes listas, eu gosto de examinar o objeto resultante para garantir que o resultado seja o que eu esperava. Agora que os elementos têm nomes, você pode fazer referência diretamente a eles. Neste exemplo, você está examinando as 6 primeiras linhas para AMC Entertainment Holdings (AMC). Usar head () na lista ao fazer referência a $ AMC retornará uma parte da série temporal para este estoque:
Examinando os dados de estoque.
Quando eu ouço as notícias financeiras, os comentadores geralmente se referem a gráficos. Apesar da negociação de alta freqüência e da gestão ativa realizada por outros, muitos pequenos investidores ainda se referem a gráficos para obter informações. O objeto da série temporal pode ser exibido rapidamente com o enredo. Passe na lista referente ao elemento nomeado, como $ AMC e depois a coluna que deseja exibir, aqui $ Close.
O enredo anterior é estático e não muito interessante.
Vamos usar uma biblioteca de JavaScript para criar um gráfico que você possa explorar. Neste trecho de código, você pode observar o "% & gt;%" ou operador de tubulação. O operador de tubulação é uma boa maneira de escrever um código conciso. Ele encaminha um objeto para a próxima função sem forçar você a reescrever um nome de objeto como você fez anteriormente nesta publicação.
Neste exemplo, você cria um dygraph referente ao estoque do Twitter, $ TWTR e, em seguida, a coluna que deseja traçar, $ Close. Dentro do dygraph, main adiciona um título especificado entre as cotações. Usando o "% & gt;%" este objeto inteiro é encaminhado para a próxima função dyRangeSelector (). Você pode especificar um intervalo de datas padrão usando c () com uma string de data de início e fim. O objeto HTML resultante é uma série de tempo dinâmico para o estoque do Twitter com um controle deslizante de data na parte inferior.
Lembre-se, para alterar o patrimônio exibido, altere o símbolo do ticker na lista stocks. ts e, em seguida, o título do gráfico.
Este é um dígrafo básico para o estoque do Twitter.
Uma Estratégia de Negociação Simples: Trend Following.
Os comerciantes de alta freqüência e os hedge funds usam modelos sofisticados e abordagens baseadas em regras para executar negócios. Se você quiser saber mais, sugiro visitar a parapian para abordagens avançadas. Para abordagens mais simples, comece com esta página na Investopedia.
No código abaixo, você irá visualizar uma estratégia de negociação de impulso simples. Basicamente, você gostaria de calcular as médias móveis de 200 dias e 50 dias para um preço de ações. Em qualquer dia em que a média móvel de 50 dias esteja acima da média móvel de 200 dias, você compraria ou manteria sua posição. Nos dias em que a média de 200 dias é superior à média móvel de 50 dias, você venderia suas ações. Esta estratégia é chamada de estratégia seguindo estratégia. A natureza positiva ou negativa entre as duas médias médias temporais representa o impulso do estoque.
O pacote TTR fornece SMA () para calcular a média móvel simples. Neste trecho de código, você está examinando os primeiros 6 valores para as médias móveis de Twitter e 200 dias. SMA () funciona passando os dados da série temporal para um estoque e uma coluna específica como Close. Este é um único vetor de preços de fechamento do estoque TWTR. O segundo parâmetro é um número inteiro que representa o número de observações para a média móvel. Sem usar head (), a função SMA () retornará todos os valores.
Agora que você examinou detalhadamente a função da média móvel, você precisa se inscrever para cada uma das 70 ações. stocks. ts é uma lista de 70 quadros de dados contendo dados de estoque individuais. A quarta coluna de cada quadro de dados contém o preço de fechamento que queremos usar para as médias móveis.
A função personalizada mov. avgs () aceita um único quadro de dados de estoque para calcular as médias móveis. A primeira linha seleciona os preços de fechamento porque indexa [, 4] para criar stock. close. Em seguida, a função usa ifelse para verificar o número de linhas no quadro de dados. Especificamente se o nrow no quadro de dados for inferior a (2 * 260), então a função criará uma moldura de dados de médias móveis com “NA”.
Eu escolhi esse número porque há cerca de 250 dias de negociação por ano, então isso irá verificar se a série temporal tem cerca de 2 anos ou mais de duração. Loyal3 às vezes pode ter acesso a IPOs e, se o estoque for recém-público, não haverá dados suficientes para uma média móvel de 200 dias. No entanto, se o valor nrow for superior a 2 * 260, a função criará um quadro de dados com os dados originais juntamente com médias móveis de 200 e 50 dias como novas colunas. Usando colnames, eu declaro os nomes das colunas. A última parte da função usa full. cases para verificar os valores na coluna média móvel de 200 dias. Quaisquer linhas que não tenham um valor são descartadas no resultado final.
Armado com esta função mov. avgs (), você pode usar o pblapply () para adicionar os cálculos da média móvel a cada um dos 70 quadros de dados.
Use o código abaixo para visualizar as médias móveis de um estoque usando um dígrafo. Mais uma vez, esse código está usando o operador "% & gt;%" para encaminhar objetos. A função dygraph () aceita a estrutura de dados stocks. ts $ FOX. Especificamente, o quadro de dados é indexado pelo nome da coluna com c ('sma_200', 'sma_50'). Este objeto é passado para dySeries () nas próximas 2 linhas. Você pode se referir a uma coluna por nome para que dySeries () traçam uma linha para os valores "40 e 40" nas linhas 2 e 3. Este objeto é reenviado novamente para o dyRangeSelector () para ajustar a altura do seletor. Por fim, adicionei algum sombreamento para definir períodos em que você quisesse comprar ou manter o patrimônio líquido e um período em que você deveria ter vendido suas ações ou ficado afastado, dependendo da sua posição.
Aqui está o resultado final em uma série de tempo interativa.
As médias móveis FOX com regiões sombreadas para comprar / segurar versus vender.
Conclusão.
Como comerciante algorítmico de brotação, você não precisa traçar todos os 70 compartilhamentos. Em vez disso, você gostaria de executar o código todos os dias e adicionar uma maneira programática para identificar estoques que se encaixam no método baseado em regras, "compre se a média móvel de 50 dias está acima da média móvel de 200 dias". À medida que você revisa o gráfico anterior, a seção verde é uma hora em que você compraria o capital da FOX. A seção vermelha representa o tempo para vender suas ações e não voltar a entrar.
Como o gráfico é interativo, você pode usar o controle deslizante para redimensionar o visual. Com base nesta abordagem simples de troca de algo, agora pode ser um bom momento para comprar FOX! 30 de dezembro de 2018 foi um dia de negociação em que a média móvel de 50 dias mudou US $ 0,01 maior do que a média móvel de 200 dias!
A seção ampliada da equidade FOX.
Claro, lembre-se de todos os investimentos podem perder valor. Para saber mais sobre finanças e trocas comerciais, cheque os cursos da DataCamp aqui.
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