เฉลี่ยเคลื่อนที่ Quantmod

quantmod การสร้างแบบจำลองทางการเงินเชิงปริมาณ amp กรอบการเทรดสำหรับ R ถ้ามีพื้นที่หนึ่งของ R ที่ขาดหายไปเล็กน้อยนั่นคือความสามารถในการมองเห็นข้อมูลทางการเงินด้วยเครื่องมือสร้างแผนภูมิทางการเงินมาตรฐาน ด้วยเหตุที่ไม่มีแพคเกจอื่นที่ใช้งานนี้ Quantmod จึงรับสายและได้ถ่ายภาพในการแก้ปัญหา สิ่งที่เริ่มต้นด้วยโซลูชันการสร้างแผนภูมิ OHLC เดียวได้กลายเป็นสถานที่จัดทำแผนภูมิที่มีการกำหนดค่าได้สูงและมีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วตั้งแต่เวอร์ชัน 0.3-4 โดยมีความเย็นมากกว่า 0.4-0 ขึ้นไป ตอนนี้ให้ดูซิว่าปัจจุบันมีอะไรอยู่บ้าง: Financial Charts in quantmod: ฟังก์ชันการสร้างแผนภูมิส่วนใหญ่ถูกออกแบบมาให้ใช้งานได้ง่าย ตัวอย่างต่อไปนี้ควรจะง่ายมากที่จะทำซ้ำจากบรรทัดคำสั่งหรือตัวเลือก GUI ส่วนบุคคลของคุณ การเรียกใช้จากสคริปต์ต้องได้รับการดูแลเป็นพิเศษ แต่ก็เป็นไปได้เช่นกัน ขอแนะนำ charting chartSeries chartSeries เป็นฟังก์ชันหลักที่ทำทุกงานใน quantmod ได้รับความอนุเคราะห์จาก as. xts สามารถจัดการวัตถุใด ๆ ที่เป็นชุดเวลาได้เช่นวัตถุ R หมายถึงคลาส xts สวนสัตว์ . timeSeries ของ ts irts และอื่น ๆ โดยค่าเริ่มต้นชุดข้อมูลใด ๆ ที่เป็น. OHLC จะถูกจัดเป็นชุด OHLC มีอาร์กิวเมนต์ชนิดที่ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือกรูปแบบที่ต้องการแสดงผลได้: แผนภูมิแท่งแบบดั้งเดิม, แผนภูมิเทียนและแผนภูมิ matchstick-charts - เทียนบาง ๆ รับมัน :) - รวมทั้งแผนภูมิเส้น ตัวเลือกอัตโนมัติที่เป็นค่าเริ่มต้นจะช่วยให้ซอฟต์แวร์ตัดสินใจเลือกเทียนที่สามารถมองเห็นได้อย่างชัดเจนโดยสามารถจับคู่ได้ถ้ามีหลายประเด็นที่มีการทำแผนที่และบรรทัดถ้าชุดนี้ไม่ใช่ลักษณะ OHLC หากคุณไม่ต้องการระบุชนิดเพื่อแทนที่พฤติกรรมนี้เสมอคุณสามารถใช้ฟังก์ชัน wrapper ได้ในส่วนถัดไปหรือใช้ setDefaults จากแพคเกจ Defaults ค่าเริ่มต้นที่เย็นและเป็นประโยชน์ (มีอยู่ใน CRAN) ความจริงที่ฉันเขียนไว้ก็ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการรับรองของฉัน :) gt getSymbols (GS) Goldman OHLC จาก yahoo 1 GSGT chartSeries (GS) gt แจ้งให้ทราบว่าสไตล์ matchstick แบบอัตโนมัติ gt เปลี่ยนแปลงได้ดีในส่วนถัดไป gt แต่ในตอนนี้ สบายดี gt ฟังก์ชันการทำแผนภูมิขั้นพื้นฐานพยายามไม่หลงทางอยู่ไกลจากรูปแบบการใช้มาตรฐานใน R แม้ว่าคุณจะไม่สามารถใช้เครื่องมือกราฟิกมาตรฐานใด ๆ ในการแสดงแผนภูมิได้ quantmods ผู้เขียนโอ้ฉลาดได้พยายามที่จะคาดการณ์ว่าจำเป็นต้องมีฟังก์ชั่นพิเศษเพื่อชดเชยข้อบกพร่องนี้ ขั้นตอนง่ายๆอย่างรวดเร็วเพื่ออธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นเบื้องหลังภายใน chartSeries อาจเป็นไปตามลำดับ แผนภูมิถูกจัดการผ่านกระบวนการสองขั้นตอน ขั้นแรกข้อมูลจะได้รับการตรวจสอบและมีการคำนวณการตัดสินใจพื้นฐานเกี่ยวกับวิธีการวาดชุดที่ดีที่สุด ผลจากการนี้คือวัตถุภายในซึ่งเรียกว่า chob (ch art ob ject) วัตถุนี้ถูกส่งผ่านไปยังฟังก์ชันการวาดรูปหลัก (ไม่สามารถเรียกได้โดยตรง) เพื่อวาดหน้าจอ วัตถุประสงค์ของการแยกเป็นเพื่อให้สามารถสร้างแผนภูมิแบบไดนามิกที่น่าประทับใจมากขึ้นรวมทั้งการปรับเปลี่ยนเพื่อให้เป็นไปตามธรรมชาติให้บรรลุผลที่สุด เมื่อมีการเปลี่ยนแปลงในแผนภูมิปัจจุบัน - ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มตัวชี้วัดทางเทคนิคหรือการเปลี่ยนพารามิเตอร์เดิมเช่นสไตล์ของแผนภูมิ - วัตถุ chob ที่จัดเก็บไว้จะเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อยและวาดซ้ำโดยไม่มีการจัดการกับผู้ใช้ที่น่าเบื่อ เป้าหมายคือเพื่อให้ทำงานได้โดยไม่ต้องใช้ความพยายามของผู้ใช้เพิ่มขึ้นและจากนั้นจะจบลงเพียงแค่นี้ ทางลัดแผนภูมิ - barChart, lineChart และ candleChart ในขณะที่ chartSeries เป็นฟังก์ชันหลักที่เรียกว่าเมื่อวาดกราฟใน quantmod - ไม่ได้หมายความว่าวิธีเดียวที่จะได้รับสิ่งที่ทำได้ มีฟังก์ชัน wrapper สำหรับแต่ละประเภทของแผนภูมิหลักในปัจจุบันที่มีอยู่ใน quantmod ฟังก์ชัน Wrapper มีอยู่เพื่อทำให้ชีวิตง่ายขึ้นเล็กน้อย แผนภูมิสไตล์บาร์ทั้งพันธุ์ hlc และ ohlc สามารถใช้งานได้โดยตรงกับ barChart การทำแผนภูมิแท่งเทียนมาโดยธรรมชาติผ่านฟังก์ชัน wrapper ของ candleChart และบรรทัดผ่านชื่อที่เรียกว่า cryptically - คุณ guessed มัน - lineChart มีไม่มากพิเศษเกี่ยวกับการทำงานเหล่านี้เกินกว่าที่เห็นได้ชัด ในความเป็นจริงพวกเขาเป็นหนึ่ง liners ที่เพียงโทร chartSeries กับ args เริ่มต้นที่เหมาะสมเปลี่ยน แต่พวกเขาทำดีนอกเหนือไปจากคอกม้า gt แรกแถบสไตล์สูงต่ำบางรูปแบบ monochromatic gt barChart (GS, themewhite. mono, bar. typehlc) gt เกี่ยวกับ candles บางครั้งคราวนี้มีสี gt candleChart (GS, multi. colTRUE, themewhite) gt gt และ ตอนนี้เป็นเส้นที่มีโทนสีเริ่มต้น gt lineChart (GS, line. typeh, TANULL) ที่คุณเห็นมีความยืดหยุ่นเล็กน้อยในการแสดงข้อมูลของคุณ สิ่งที่คุณอาจสังเกตเห็นก็คืออาร์กิวเมนต์ที่ต่างกันไปในแต่ละสาย ดีตอนนี้ดูที่สิ่งที่บางคนทำ อาร์กิวเมนต์อย่างเป็นทางการ: สี, การแบ่งย่อย, ติ๊กเครื่องหมาย สถานที่ที่ดีที่สุดสำหรับข้อมูลที่ครบถ้วนเกี่ยวกับสิ่งที่อาร์กิวเมนต์หน้าที่จะอยู่ในเอกสาร แต่ในตอนนี้ให้ดูที่ตัวเลือกทั่วไปบางอย่างที่คุณอาจเปลี่ยนแปลง อาจเป็นสิ่งที่สำคัญที่สุดจากมุมมองการใช้งานคือชุดย่อยอาร์กิวเมนต์ ใช้สตริงที่อิงตามเวลา xtsISO8601 และ จำกัด การวางแผนไปยังช่วง datetime ที่ระบุ ข้อมูลนี้ไม่ จำกัด เฉพาะข้อมูลที่มีให้กับฟังก์ชันการวิเคราะห์แบบ techinical เท่านั้น จำกัด เนื้อหาที่วาดบนหน้าจอ ด้วยเหตุนี้จึงเป็นประโยชน์มากที่สุดในการใช้ข้อมูลเท่าที่คุณมีอยู่จากนั้นจึงให้ฟังก์ชัน chartSeries กับชุดย่อยที่คุณต้องการดู การเซ็ตย่อยนี้ยังสามารถดูได้ผ่านการโทรไปยัง zoomChart ตัวอย่างหรือสามข้อควรช่วยชี้แจงการใช้งาน gt ทั้งชุด gt chartSeries (GS) gt เดี๋ยวนี้ - เล็กน้อย แต่มีส่วนย่อยของ gt (07 ธันวาคมถึงสังเกตล่าสุดที่ 08) gt candleChart (GS, subset2007-12 :: 2008) gt ยังเปลี่ยนการติดฉลากแกน x gt candleChart (GS, themewhite, typecandles) gt reChart (major. ticksmonths, subsetfirst 16 สัปดาห์) สิ่งที่ต้องทราบสามอย่างในแผนภูมิสุดท้าย อันดับแรกคือการใช้ reChart เพื่อปรับเปลี่ยนแผนภูมิต้นฉบับ ข้อโต้แย้งนี้มีส่วนใหญ่เกี่ยวกับการเรียกแผนภูมิแบบเดิมและช่วยให้สามารถแก้ไขแผนภูมิของคุณได้อย่างรวดเร็ว ไม่ว่าจะเป็นการเปลี่ยนธีมสีหรือเซตย่อย - มันมีประโยชน์มากทีเดียว รายการที่น่าทึ่งที่สองคือการใช้ไวยากรณ์แรกภายในเซ็ตย่อย วิธีนี้ช่วยให้คุณสามารถแสดงออกถึงสิ่งที่คุณต้องการได้ง่ายกว่าเล็กน้อยและไม่ต้องการให้คุณรู้อะไรเกี่ยวกับวันที่หรือเวลาของชุด รายการสุดท้ายของบันทึกย่อในภาพสุดท้ายคืออาร์กิวเมนต์ tick. marks นี่คือส่วนหนึ่งของรายการ formalsSource formSeries ต้นฉบับและใช้สำหรับแก้ไขตำแหน่งของป้ายกำกับภายในแผนภูมิ บ่อยครั้งที่ระยะห่างที่ได้รับการเลือกโดยอัตโนมัติโดยใช้ฟังก์ชัน xts axTicksByTime ทำผลงานได้ดีพอสมควรคุณอาจต้องการปรับแต่งผลลัพธ์ต่อไป ในกรณีนี้เราทำเครื่องหมายที่สำคัญเห็บที่มีจุดเริ่มต้นเดือน การวิเคราะห์ทางเทคนิคและ chartSeries ปรับปรุงและพร้อมที่จะไปเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมบางส่วนจากแพคเกจ TTR โดย Josh Ulrich มีอยู่ใน CRAN ตอนนี้คุณสามารถเพิ่มเครื่องมือวิเคราะห์ทางเทคนิคได้หลายสิบแบบโดยไม่ต้องมีอะไรมากกว่าคำสั่งง่ายๆ ตัวชี้วัดปัจจุบันจากแพคเกจ TTR รวมถึงไม่กี่ข้อที่เกิดขึ้นในแพคเกจ quantmod คือทั้งหมดที่กล่าวมานี้ทำงานเหมือนกับฟังก์ชันพื้นฐาน TTR ที่พวกเขาเรียก ข้อแตกต่างหลักคือการเพิ่มสายโทรศัพท์ของครอบครัวไม่รวมอาร์กิวเมนต์ข้อมูลเนื่องจากข้อมูลนี้มาจากแผนภูมิปัจจุบัน ตัวอย่างจะเน้นวิธีการสร้างแผนภูมิด้วยตัวบ่งชี้ภายใน gt getSymbols (GS) Goldman OHLC จาก yahoo 1 GSGT อาร์กิวเมนต์ TA สำหรับ chartSeries เป็นวิธีหนึ่งในการระบุการเรียกใช้ตัวบ่งชี้ GT เพื่อใช้กับแผนภูมิ gt NULL หมายถึง dont วาดใด ๆ gt gt chartSeries (GS, TANULL) gt ขณะนี้มีตัวชี้วัดบางส่วนที่ใช้ GTGT chartSeries (GS, themewhite, TAaddVo () addBBands () addCCI ()) gt ผลการค้นหาแบบเดียวกันนี้สามารถทำได้มากกว่าแบบโต้ตอบแบบอื่น ๆ : gt gt chartSeries (GS เพิ่มคอลัมน์ gt addVo () เพิ่ม gt gt addBBands () เพิ่มแถบ Bollinger gt addCCI () เพิ่ม Commodity Channel Index หนึ่งในการเพิ่มใหม่ล่าสุดและน่าตื่นเต้นที่สุดสำหรับการปล่อย quantmod ล่าสุดรวมถึงสองเครื่องมือแผนภูมิใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มการกำหนดเอง ตัวชี้วัดไกลเร็วกว่าที่เป็นไปได้ก่อนหน้านี้ ข้อแรกคือ addTA นี่คือส่วนขยายที่สำคัญสำหรับฟังก์ชัน addTA หน้าที่ก่อนหน้านี้โดยจะช่วยให้สามารถดึงข้อมูลโดยพลการบนแผนภูมิได้ ทำหน้าที่เป็นข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับข้อมูลของคุณข้อกำหนดเพียงอย่างเดียวคือข้อมูลมีจำนวนการสังเกตเหมือนกันกับต้นฉบับหรือเป็น xts คลาสและวันที่อยู่ในช่วงเวลาและขนาดของดาต้าต้นฉบับ เป็นไปได้ที่จะมีข้อมูลใหม่นี้วางแผนไว้ใน TA subchart (ค่าเริ่มต้น) หรือซ้อนทับในชุดข้อมูลหลัก ฟังก์ชันที่สองและน่าสนใจยิ่งขึ้นคือ newTA นี่คือฟังก์ชั่นโครงกระดูกที่รอคอยมานานแล้วเพื่อสร้างตัวบ่งชี้ TA แบบกำหนดเองเพื่อผนวกเข้ากับแผนภูมิใด ๆ ใช้แนวคิดโครงกระดูกเป็นขั้นตอนต่อไปและจะสร้างโค้ดฟังก์ชันที่จำเป็นสำหรับตัวบ่งชี้ใหม่ขึ้นอยู่กับฟังก์ชันที่คุณส่งผ่านไป เป็นหลักบิตของการเขียนโปรแกรมด้วยตนเองตระหนักถึงการเพิ่มตัวชี้วัดใหม่ค่อนข้างใช้งานง่ายและไม่เจ็บปวดในทางปฏิบัติ ให้ความสามารถในการตัดขอบของมันค่อนข้างจะอยู่บนยอดของการทดลอง โชคดีถ้าทุกอย่างล้มเหลวและสิ่งที่คุณได้รับไม่ใช่สิ่งที่คุณคาดหวังคุณสามารถแก้ไขโค้ดที่สร้างขึ้นเพื่อตอบสนองความต้องการของคุณได้ดีขึ้นเสมอ ดูอย่างรวดเร็วในการเพิ่มข้อมูลตัวบ่งชี้ที่กำหนดเองและสร้างตัวบ่งชี้ใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น gt getSymbols (YHOO) Yahoo OHLC จาก yahoo 1 YHOO gt addTA ช่วยให้คุณสามารถเพิ่มตัวชี้วัดพื้นฐาน gt ลงในแผนภูมิของคุณได้แม้ว่าจะเป็นส่วนของ arent part gt ของ quantmod ก็ตาม gt gt chartSeries (YHOO, TANULL) gt จากนั้นเพิ่มการเปลี่ยนแปลงราคาเปิดเพื่อปิด gt โดยใช้ฟังก์ชัน quantmod OpCl gt gt addTA (OpCl (YHOO), colblue, typeh) gt การใช้ newTA คุณสามารถสร้างฟังก์ชัน TA แบบทั่วไปของคุณเองได้ --- อนุญาตให้เรียก addOpCl gt gt addOpCl lt - newTA (OpCl, colgreen, typeh) gt gt addOpCl () เพิ่มเติมที่จะมา มีอีกมากมายที่จะพูดเกี่ยวกับ chartSeries และ quantmods เครื่องมือการสร้างภาพในปัจจุบันและในอนาคต แต่ตอนนี้ถึงเวลาแล้วที่จะเรียกวันนี้ (หรือ 30 วัน) และสรุปบทนำสู่แผนภูมิใน quantmod การเพิ่มเติมในอนาคตของไซต์นี้และเอกสารประกอบจะรวมถึงรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการโต้ตอบกับแผนภูมิในขณะนี้และในรุ่นที่กำลังจะมีตัวเลือกรูปแบบใหม่ ๆ และการโจมตีที่เป็นไปได้ในเครื่องมือและเทคนิคการสร้างภาพใหม่ทั้งหมด แต่ตอนนี้นั่นคือทั้งหมดที่ Ive ได้รับ ซอฟต์แวร์นี้เขียนและดูแลโดย Jeffrey A. Ryan ดูใบอนุญาตสำหรับรายละเอียดเกี่ยวกับการคัดลอกและการใช้งาน Copyright 2008.Want ที่จะทำบางอย่างรวดเร็วในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเชิงลึกของราคาหุ้นของ Apple โดยใช้ R Theres แพคเกจสำหรับที่แพคเกจ Quantmod ช่วยให้คุณสามารถพัฒนาทดสอบและปรับใช้รูปแบบการซื้อขายทางสถิติที่ใช้ มีโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการดาวน์โหลดการนำเข้าข้อมูลจากหลายตำแหน่งวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าวและสร้างแผนภูมิที่ช่วยในการกำหนดแนวโน้มทางสถิติ ฉันชื่นชม Digital Dude ที่เรียกใช้แพ็กเกจนี้เพื่อให้ความสนใจในความคิดเห็นล่าสุด ฉันยังสังเกตเห็นว่า Analytics การปฏิวัติได้เน้นชุดในหน้าการเงินของ ที่จริงฉันได้เจอ quantmod ไม่กี่เดือนที่ผ่านมา - และทันทีที่ฉันตื่นเต้นเกี่ยวกับอำนาจของ R. เพื่อให้คุณมีความคิดในการใช้งานทั่วไปต่อไปนี้จะสร้างแผนภูมิหุ้นของสามเดือนสุดท้ายของข้อมูลหุ้นของ Apple getSymbols (quotAAPLquot) chartSeries (AAPL, subset39last 3 months39) addBBands () ฟังก์ชัน getSymbols ถูกใช้เพื่อดึงข้อมูลสต็อค ข้อมูลสามารถเกิดขึ้นได้ในหลายตำแหน่ง ในตัวอย่างข้างต้นเราได้รับสต็อคเดี่ยว Apple หากคุณต้องการดาวน์โหลดราคาหุ้นหลาย ๆ แบบคุณสามารถทำได้ในคำสั่งเดียว เมื่อคุณเรียกข้อมูลสต็อกแล้วคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่ส่วนย่อยของวันได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้คุณยังสามารถรวมข้อมูลเพื่อดูการเปรียบเทียบ คำสั่ง chartSeries สร้างพล็อตด้านบน จะจับข้อมูลจำนวนมากวันที่ราคาเปิดและปิดและปริมาณการซื้อขายในแต่ละวัน สุดท้ายการเพิ่ม addBBands () เพิ่มแถบ Bollinger Bands ลงในแผนภูมิ ค่านี้เป็นเส้นที่ระบุค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และสองค่าเป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเหนือและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ สำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคที่ไม่ได้ฝึกหัด (และซ้อนทับ) สามารถแบ่งออกได้เป็น 4 ประเภท ได้แก่ แนวโน้มความผันผวนโมเมนตัมและปริมาณ ที่มีอยู่ใน Quantmod อยู่ด้านล่างต้องการทำอย่างรวดเร็วในการวิเคราะห์ทางเทคนิคเชิงลึกของราคาหุ้นของ Apple โดยใช้ R Theres แพคเกจสำหรับที่แพคเกจ Quantmod ช่วยให้คุณสามารถพัฒนาทดสอบและปรับใช้รูปแบบการซื้อขายทางสถิติที่ใช้ มีโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการดาวน์โหลดการนำเข้าข้อมูลจากหลายตำแหน่งวิเคราะห์ข้อมูลดังกล่าวและสร้างแผนภูมิที่ช่วยในการกำหนดแนวโน้มทางสถิติ ฉันชื่นชม Digital Dude ที่เรียกใช้แพ็กเกจนี้เพื่อให้ความสนใจในความคิดเห็นล่าสุด ฉันยังสังเกตเห็นว่า Analytics การปฏิวัติได้เน้นชุดในหน้าการเงินของ ที่จริงฉันได้เจอ quantmod ไม่กี่เดือนที่ผ่านมา - และทันทีที่ฉันตื่นเต้นเกี่ยวกับอำนาจของ R. เพื่อให้คุณมีความคิดในการใช้งานทั่วไปต่อไปนี้จะสร้างแผนภูมิหุ้นของสามเดือนสุดท้ายของข้อมูลหุ้นของ Apple getSymbols (quotAAPLquot) chartSeries (AAPL, subset39last 3 months39) addBBands () ฟังก์ชัน getSymbols ถูกใช้เพื่อดึงข้อมูลสต็อค ข้อมูลสามารถเกิดขึ้นได้ในหลายตำแหน่ง ในตัวอย่างข้างต้นเราได้รับสต็อคเดี่ยว Apple หากคุณต้องการดาวน์โหลดราคาหุ้นหลาย ๆ แบบคุณสามารถทำได้ในคำสั่งเดียว เมื่อคุณเรียกข้อมูลสต็อกแล้วคุณสามารถมุ่งเน้นไปที่ส่วนย่อยของวันได้อย่างรวดเร็ว นอกจากนี้คุณยังสามารถรวมข้อมูลเพื่อดูการเปรียบเทียบ คำสั่ง chartSeries สร้างพล็อตด้านบน จะจับข้อมูลจำนวนมากวันที่ราคาเปิดและปิดและปริมาณการซื้อขายในแต่ละวัน สุดท้ายการเพิ่ม addBBands () เพิ่มแถบ Bollinger Bands ลงในแผนภูมิ ค่านี้เป็นเส้นที่ระบุค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่และสองค่าเป็นค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานเหนือและต่ำกว่าค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่นี้ สำหรับตัวชี้วัดทางเทคนิคที่ไม่ได้ฝึกหัด (และซ้อนทับ) สามารถแบ่งออกได้เป็น 4 ประเภท ได้แก่ แนวโน้มความผันผวนโมเมนตัมและปริมาณ ที่มีอยู่ใน Quantmod แสดงไว้ด้านล่างตัวอย่างของกลยุทธ์การซื้อขายที่ใช้รหัส Quantmod ใน R นี่คือโค้ดย่อของรหัส ต้อง (quantmod) ต้องการ (PerformanceAnalytics) getSymbols (8216NSEI8217) chartSeries (NSEI, TANULL) ข้อมูล NSEI, macd MACD (ข้อมูล, nFast12, nSlow26, nSig9, maTypeSMA, เปอร์เซ็นต์ FALSE) 4 ตัว chartSeries (ข้อมูล, TA8217addMACD () 8217) Lag (ifelse (macdmacd lt macdsignal, -1, 1)) ส่งกลับค่า ROC (data) ส่งกลับค่าผลตอบแทนจากการลงทุน (cumsum (returns)) plot (portfolio) table. Drawdowns (ret, top10) table. DownsideRisk (ret) charts. PerformanceSummary (ret) หลังจากผ่านไปแม้ว่าตัวอย่างนี้ you8217ve ได้เรียนรู้พื้นฐานเกี่ยวกับวิธีการออกแบบกลยุทธ์การซื้อขายแบบ quant โดยใช้ R. ตอนนี้คุณสามารถเริ่มเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีการเริ่มต้นใช้งานแพคเกจ quantmod ใน R. เมื่อ you8217ve ประสบความสำเร็จในการเรียนรู้เหล่านี้แล้ว ข้อมูลพื้นฐานที่คุณสามารถทดสอบทักษะของคุณได้ที่หลักสูตรการเรียนการสอนแบบดาต้าโมเดลยาว 10 ชั่วโมงด้วยตนเองแบบจำลองกลยุทธ์การซื้อขายเชิงปริมาณใน R บทความที่เกี่ยวข้อง: ตัวอย่างหนึ่งของกลยุทธ์การซื้อขายที่ใช้รหัส Quantmod Package ใน R วันที่ 20 ธันวาคม 2016 Dears ที่ฉันได้ดำเนินการ สคริปต์ R ข้างต้นและ p ฉันมาก 3 กราฟ แต่วิธีการตีความพวกเขา ความนับถือ. ปล่อยให้ตอบกลับยกเลิกการตอบ Algo Trading Categories แหล่งที่มาที่เป็นประโยชน์ Quick Links อินเดีย QuantInsti Quantitative Learning Pvt Ltd A-309 บูมเมอแรงถนนฟาร์ม Chandivali Powai มุมไบ 400 072 โทรฟรี: 1800-266-5401 โทรศัพท์: 91-22-61691400 Singapore 30 Cecil Street, 19-08, Prudential Tower, Singapore 049712 โทรศัพท์: 65-9057-8301 ติดต่อกับ us8230