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基于R的专业量化投资研究

发布于2017-08-21 11:36 浏览 3193 评论 4 3 5 分享到:

摘要

本文主要从数据处理和图形包quantmod、技术分析包TTR、策略模型包quantstrat以及风险分析包PerformanceAnalytics这四个R包着手,介绍了如何在R中进行量化投资研究。文中分别对四个R包作了详解,并给出调用程序包的相关实例。

一、引言

R语言教学系列

【R语言教学系列-1】R简单介绍
【R语言教学系列-2】变量
【R语言教学系列-3】数据类型之向量和矩阵
【R语言教学系列-4】数据类型之列表和数据框
【R语言教学系列-5】条件与循环
【R语言教学系列-13】FasterR—提高R代码效率的一些方法

数据获取

应用案例

  1. 北京二手房分析
  2. 时间序列分析:(一)ARIMA建模
  3. 对冲基金产品净值分析报告
  4. EMD经验模态分解策略

其他

在R环境回顾概率论与数理统计基础知识

二、quantmod包、TTR包、quantstrat包和风险分析包PerformanceAnalytics概述

R中可用于金融数据实证研究的R包数量很多,目前在CRAN中的这些R包大多数侧重比较学术化的金融数据的计量研究,比如著名的Rmetrics系列,而可用于量化投资研究的工具依然有限。这里,我们主要从数据处理和图形包quantmod、技术分析包TTR、策略模型包quantstrat和风险分析包PerformanceAnalytics这四个R包着手,介绍如何在R中进行量化投资研究。

数据处理和图形包quantmod

quantmod(全称Quantitative Financial Modelling Framework)包具有强大的数据抓取,绘画专业行情分析图表以及各种技术指标计算等功能,常常只要几行函数就能完成从数据获取和处理到画图的复杂功能,其工作效率之高让行家里手都觉得膛目结舌。Quant(宽客)一词在国外用于描述那种工作于数据分析和金融业务两个领域交叉地带的金融分析师,顾名思义,quantmod包就是提供给宽客们使用的专业模块。

技术分析包TTR

TTR(全称Technical Trading Rules)包拥有超过50种技术分析指标和多个支撑函数,涵盖了技术分析的各个方面,包括移动平均、震荡指标、波动率指标、趋势强度、交易量指标等。在R中,技术分析指标可以通过调用程序包TTR中的相关函数实现。

策略模型包quantstrat

quantstrat(全称Quantitative Strategy)包是以xts包、quantmod包、TTR包、blotter包等为基础,提供了基于交易信号的金融交易建模和回测的基础架构。利用quantstrat包可以在相当大程度上简化建立或检验交易策略的过程。作为盈利的基础,基于quantmod包和TTR包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。

风险分析包PerformanceAnalytics

风险分析包PerformanceAnalytics是用于绩效归因和风险分析的计量经济学工具,具有强大的量化绩效指标计算和可视化功能。R语言回测框架的构建主要分为两个部分:一是交易过程回测,其侧重构建大数据批量回测系统;二是交易结果统计,该部分结合R的自带统计包,侧重评估各种系数。对于交易结果,只要是统计意义上的,PerformanceAnalytics包的支持非常强大,通过调用相关函数便可实现对该包的选择性功能集成。

量化投资研究和R包.png

三、quantmod包、TTR包、quantstrat包和PerformanceAnalytics包介绍

  1. 基于R的量化投资(一):数据处理和图形包quantmod
  2. 基于R的量化投资(二):技术分析包TTR
  3. 基于R的量化投资(三):策略模型包quantstrat
  4. 基于R的量化投资(四):风险分析包PerformanceAnalytics

四、量化投资研究实例

  1. 基于Black-Litterman模型的大类资产配置
  2. 螺纹钢价格运动效率——基于PFE指标的实证研究(附R源码)

4 个评论

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99999
66666
好!!
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