R语言blotter包回测实例

最新推荐文章于 2024-09-08 09:04:51 发布
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分类专栏： 金融计算
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/troubleisafriend/article/details/48008291
本文介绍了如何使用R语言的blotter包，结合Faber策略对招商银行的历史数据进行回测。策略是：月收盘价高于10月均线时买入，低于时卖出。文章展示了从数据获取、绘制图表到交易规则实施的完整过程，并通过chart.Posn、getTxns和tradeStats等函数评估交易表现。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

下面使用Faber策略，对招商银行历史数据进行回测。 Faber策略是个非常简单的战术资产配置方法： 如果月收盘价高于10月均线，买入； 如果月收盘价低于10月均线，卖出。 （忽略交易成本和滑点）
http://static.squarespace.com/static/510654e4e4b0c3c708391d25/t/51dad95ee4b084dcc6296bad/1373296990025/mebanefaber_2013_full.pdf

初始化： 初始化一个现金和一个股票工具
currency("RMB")

stock("ZSYH", currency = "RMB", multiplier = 1)

ls(envir = FinancialInstrument:::.instrument) #设置 .instrument环境

get("RMB",envir = FinancialInstrument:::.instrument)

Sys.setenv(TZ = "UTC") #设立时区

ZSYH <- getSymbols("600036.ss", from = "2008-01-01", to = Sys.Date(), src = "yahoo",

    auto.assign = FALSE)

ZSYH <- to.monthly(ZSYH, indexAt = "endof")

ZSYH$SMA10m <- SMA(Cl(ZSYH), 10)

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应用回归分析（基于R） R语言的假设检验（一）
Mrrunsen的博客
02-09 2234
假设检验是用来判断样本与样本，样本与总体的差异是由抽样误差还是由本质差异所造成的一种统计推断方法。其基本思想是小概率反证法思想。今天引用例子来学习R语言中的种假设检验。 正态分布参数检验 例1、某种原件的寿命X（以小时计）服从正态分布N（μ, σ)其中μ, σ2均未知。现测得16只元件的寿命如下： 159 280 101 212 224 379 179 264 222 362 168 250 149 260 485 170 问是否有理由认为元件的平均寿命大于255小时？ 解：按题意，需检验.
R语言风险价值：ARIMA，GARCH，Delta-normal法滚动估计VaR（Value at Risk）和回测分析股票数据...
拓端研究室TRL
06-13 223
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24492介绍此分析的目的是构建一个过程，以在给定时变波动性的情况下正确估计风险价值。风险价值被广泛用于衡量金融机构的市场风险。我们的时间序列数据包括 1258 天的股票收益。为了解释每日收益率方差的一小部分，我们使用 Box-Jenkins 方法来拟合自回归综合移动平均 (ARIMA) 模型，并测试带下划线的假设。稍后，当我们寻找替代方案、最佳拟...
Quantsrat让R语言像Python一样进行策略回测和量化交易
SuShiGongMao的专栏
02-22 1955
使用Quantsrat包 Quantsrat用来建立策略、添加指标、生成信号、生成买卖规则等进行回测。效果类似优矿、万矿、米筐那样的Python量化平台一样。因为不能CRAN在线安装，安装过程中还有一些坑。希望本文可以帮大家更顺利开始R的量化交易学习。 安装Quantsrat 试了一下，看来Quantsrat没有加入CRAN。每次遇到这种情况知道安装不会太顺利???? > install.pack...
R：历史数据回测(一)
weixin_33946020的博客
06-12 1218
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
R语言VaR市场风险计算方法与回测、用Logit逻辑回归、Probit模型信用风险与分类模型
大数据部落
07-07 4093
市场风险指的是由金融市场中资产的价格下跌或价格波动增加所导致的可能损失。市场风险包含两种类型：相对风险和绝对风险。绝对风险关注的是整个资产收益的波动率，而相对风险关注的是资产收益与某一基准（比如某个市场指数或投资组合）相比较的跟踪误差。市场风险也可以按照与经济和金融变量（比如，利率、股票指数）的关联性分为直接风险和间接风险：直接风险指的是与这些基准经济金融变量线性相关的风险（比如债券、股票、期货），而间接风险则是与这些变量有非线性关联成分的风险（比如，期权、复杂衍生品）。度量市场风险目前最常用的工具是在险价
R语言blotter包及相关工具
一人一花
08-26 2661
1 blotter简介 (a) 简介 blotter依然是一个正在开发中的包，是TradeAnalytics项目的一部分，主要作者是Peter Carl，Brian Peterson。 http://r-forge.r-project.org/R/?group_id=316 http://r-forge.r-project.org/projects/blotter/ blotter包定义了
r语言 blotter
最新发布
01-30
### R语言中的blotter包概述 Blotter包是一个用于交易策略回测的重要工具，在量化金融领域应用广泛[^1]。该软件包允许用户记录和管理投资组合以及账户状态的变化，从而可以精确地模拟交易过程。 #### 安装方法 ...
【R语言金融市场分析案例全解析】：从数据获取到策略回测
![【R语言金融市场分析案例全解析】：从数据获取到策略回测]...R语言具有强大的数学和统计计算能力，加上丰富的金融分析包和社区支
复杂金融模型简化：R语言与quantmod包的实现方法
[复杂金融模型简化：R语言与quantmod包的实现方法](https://opengraph.githubassets.com/f92e2d4885ed3401fe83bd0ce3df9c569900ae3bc4be85ca2cfd8d5fc4025387/joshuaulrich/quantmod) # 1. R语言简介与金融分析概述 ...
R语言quantstrat包
一人一花
08-26 4684
在引入blotter包之后，一个完整的交易系统就已经可以建立起来了。但是作为盈利的基础，基于quantmod和TTR虽然具有了必要的建模工具，我们依然希望能够有更加灵活易用的交易建模方法。这就是quantstrat包的目标。 （1） quantstrat包简介 quantstrat包以xts,quantmod,TTR,blotter等为基础，提供了基于交易信号的金融交易建模和回测的基础架构。
【亲测免费】 开源项目教程：使用R语言进行量化交易——《Quantitative Trading with R》实践指南
gitblog_00424的博客
09-08 680
开源项目教程：使用R语言进行量化交易——《Quantitative Trading with R》实践指南 项目介绍 《Quantitative Trading with R》 是一本深入探讨如何运用R语言在量化交易领域中进行数学和计算工具开发的专业书籍。此GitHub仓库（hgeorgako/rfortraders）提供了书中的所有代码示例，并且遵循MIT许可协议。作者Harry Georgak...
利用R语言编写量化投资策略
newusb的专栏
10-27 7009
选取一股票，利用R语言进行分析，同时构建通道突破，双均线交叉和MACD策略，进行回测。 library(xts) library(xtsExtra) library(quantmod) library(FinTS) library(forecast) library(TSA) library(TTR) library(fGarch) library(rug
时间序列分析（2）R语言-基本统计量
云金杞
02-17 3323
###########数据的基本统计量：均值，方差，偏度，峰度等 install.packages(('fBasics')) library(fBasics) simplerate#查看数据集，发现最后一行是无限大，删除 length(simplerate)#查看数据长度 sr=simplerate[-258,]#删除最后一行 length(sr) basicStats(sr)#基本统计量 ###
Backtrader 量化回测实践（6）——量化回测评价工具Quantstats
六月闻君
04-09 5318
quantstats主要有三个功能，对每个功能进行解读和测试，提供测试用例： 1.统计功能，计算各类性能指标，夏普率，胜率，波动率等； 2.绘图功能，可视化性能指标，最大回撤，滚动统计，月度回报率等； 3.报告功能，生成度量报告，批量绘图，创建HTML报告；
r语言多均线股票价格量化策略回测
大数据部落
07-02 1486
原文链接：http://tecdat.cn/?p=494 移动平均线是技术分析中最常用的，作为一种简单有效的数学模型而被广泛使用。均线使用的方式的差异在于均线的计算方式与价格使用方式。不同的均线计算方式会产生不同的结果，不同的价格使用也会有不同的效果。此外，使用一条、两条、三条甚至更多条均线的交易策略，也会有很不一样的结果。因此，本文使用R软件对传统的均线交叉策略进行了改进，测试了不同的止...
均线交易策略的回测 r_使用r创建交易策略并进行回测
weixin_26705191的博客
09-18 1453
均线交易策略的回测 rR Programming language is an open-source software developed by statisticians and it is widely used among Data Miners for developing Data Analysis. R can be best programmed and developed in ...
r语言多均线量化策略回测
weixin_34245082的博客
07-02 1036
移动平均线是技术分析中最常用的，作为一种简单有效的数学模型而被广泛使用。均线使用的方式的差异在于均线的计算方式与价格使用方式。不同的均线计算方式会产生不同的结果，不同的价格使用也会有不同的效果。此外，使用一条、两条、三条甚至更多条均线的交易策略，也会有很不一样的结果。因此，本文使用R软件对传统的均线交叉策略进行了改进，测试了不同的止损策略，尽可能实现了收益的最大化。 策略说明 买入条件:多...
R语言量化：MACD的计算及使用
偷闲阁
05-01 7945
 　　MACD，中文名称为指数平滑移动平均线，是最常用的技术指标之一。该指标由双指数移动平均线发展而来，其意义和双移动平均线基本相同，即由快、慢均线的离散、聚合表征当前的多空状态和股价可能的发展变化趋势。与双指数移动平均线相比，MACD采用红绿柱的表现形式，阅读起来更加方便。其计算方法如下：　　1、由快的指数移动平均线（EMA12）减去慢的指数移动平均线（EMA26）得到DIF；　　2、计算DIF...
机器学习第一讲 R语言线性回归假设检验以及解决方法
Liaogic的博客
08-25 4986
①变量之间不存在完全共线性 判定方法：计算变量之间的相关系数（或者计算方差膨胀因子） 如果方差膨胀因子超过10，则回归模型存在严重的多重共线性。 结果判定： 相关系数 相关性 0.0-0.2 极弱相关或无相关 0.2-0.4 弱相关 0.4-0.6 中等程度相关 0.6-0.8 强相关 0.8-1.0 极强相关 处理方法：删掉VIF过大且不显著的变量 ②样本的随机抽样性 判定...
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