Quant Trading Signale

Einführung von quantmod: Es ist möglich, mit einer quantmod-Funktion Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu laden, einschließlich. Yahoo Finanzen (OHLC Daten) Federal Reserve Bank von St. Louis FRED174 (11.000 Wirtschaftsserien) Google Finanzen (OHLC Daten) Oanda, Die Währung Site (FX und Metalle) MySQL Datenbanken (Ihre lokalen Daten) R Binärformate (.RData und. Rda) Komma Getrennte Wertdateien (.csv) Mehr zu kommen einschließlich (RODBC, ökonomisch, Rbloomberg.) Wie Sie fragenDie gt getSymbols (YHOO, srcgoogle) von Google Finanzen 1 YHOO gt getSymbols (GOOG, srcyahoo) von yahoo finance 1 GOOG Gt getSymbols (DEXJPUS, srcFRED) FX-Raten von FRED 1 DEXJPUS gt getSymbols (XPTUSD, srcOanda) Platinum von Oanda 1 XPTUSD Jeder Anruf führt dazu, dass die Daten direkt in Ihren Arbeitsbereich geladen werden, wobei der Name des Objekts vom Anruf zurückgegeben wird. Art von handlich, aber es wird besser. Gt Geben Sie Lookup-Parameter an und speichern Sie für zukünftige Sitzungen. Gt gt setSymbolLookup (YHOOgoogle, GOOGyahoo) gt setSymbolLookup (DEXJPUSFRED) gt setSymbolLookup (XPTUSDlist (nameXPTUSD, srcoanda)) gt saveSymbolLookup (filemysymbols. rda) gt neue Sessions call loadSymbolLookup (filemysymbols. rda) gt gt getSymbols (c (YHOO, GOOG, DEXJPUS, XPTUSD)) 1 YHOO GOOG DEXJPUS XPTUSD Jetzt ist es einfach, Daten aus verschiedenen Quellen in Ihren Arbeitsbereich (oder jede andere Umgebung) zu laden, ohne explizit eine Zuweisung zu erfordern, oder ständig erinnernde Verbindungsparameter. Denken Sie daran, wie ein Ladebefehl, der Daten von fast überall abrufen kann. Probieren Sie es selbst aus. Sie können sich mit uns in Verbindung setzen. Geben Sie die neue Funktion chartSeries ein. Gegenwärtig ist dies ein schönes Werkzeug, um die finanziellen Zeitreihen so zu visualisieren, dass viele Praktiker mit - line Charts vertraut sind, sowie OHLC Bar und Kerzen Charts. Es gibt Bequemlichkeitsverpackungen zu diesen verschiedenen Stilen (lineChart, barChart und candleChart), obwohl chartSeries ganz ein bisschen, um automatisch Daten in der am besten geeigneten Weise zu behandeln. Ein kurzer Blick auf, wie man einige Charts, einschließlich einige Features und einen Blick auf was kommt in zukünftigen Releases zu erstellen. Gt Geben Sie Lookup-Parameter an und speichern Sie für zukünftige Sitzungen. Gt gt getSymbols (AAPL, srcyahoo) 1 AAPL gt barChart (AAPL) gt Fügen Sie mehrfarbig hinzu und ändern Sie den Hintergrund zu white gt candleChart (AAPL, multi. colTRUE, themeweite) Nicht-OHLC und Volume-Serie werden automatisch behandelt gt getSymbols (XPTUSD, Srcoanda) 1 XPTUSD gt chartSeries (XPTUSD, namePlatinum (.oz) in USD) Platinum, jetzt wöchentlich mit benutzerdefinierten Farbkerzen mit der Quantmod-Funktion to. weekly gt chartSeries (to. weekly (XPTUSD), up. colwhite, dn. colblue) Technische Analyse-Planungs-Tools Ab Version 0.3-0 kann man nun technische Analysestudien von Paket TTR zum obigen Diagramm hinzufügen. Eine ausführliche Beispielseite wird in Kürze folgen, aber hier ist ein bisschen von der Güte: Sehr schöne technische Funktionalität aus der Bibliothek von Josh Ulrich - auf CRAN gt require (TTR) gt getSymbols (AAPL) 1 AAPL gt chartSeries (AAPL) gt addMACD ( ) Gt addBBands () Mit den Daten zur Erzeugung von Signalen Building Modelle werden meistens für eine spätere Beispielserie verlassen, aber für diejenigen, die weiterhin einen Freitag Nachmittag bei der Arbeit verschwenden wollen (wenn die meisten meiner Besucher zu erscheinen scheinen), werde ich fortfahren. Modellierung in R ist, was R ist über. Die Daten fließen in diese Diskussion am stärksten ein, weil viele Finanzdaten nicht in einzelnen Datenobjekten enthalten sind. Viel, wenn nicht alles, muss von Ihnen gesammelt und aggregiert werden, der modeller. Hier kommt die Vorgabe von Datenquellen und Verbindungsparametern so praktisch an. SetSymbolLookup ermöglicht dem Modellierer die Möglichkeit, quantmod zu Quelldaten anzuweisen - mit einem bestimmten Symbol - in besonderer Weise. Beim Bau von Modellen in R. Oft wird eine Formel an die passende Funktion übergeben, zusammen mit dem entsprechenden Datenobjekt zu suchen. Um viele verschiedene Quellen zu behandeln, ist es notwendig, entweder ein Datenobjekt mit allen vordefinierten Spalten zu erstellen, ODER die in der Benutzerumgebung sichtbaren Objekte zu verwenden. Beide haben offensichtliche Nachteile - nicht die wenigsten davon ist eine Abhängigkeit vom Modellierer, die manuell geladen und ausgerichtet hat. Im besten Fall ist das zeitaufwendig und sicher nicht sehr aufklärend. Im schlimmsten Fall kann es gefährlich sein, da die Datenverarbeitung von Natur aus fehleranfällig ist. Datenfehler in der Forschung können teuer sein, Datenfehler im Handel können schnell zu einer neuen Karriere führen. Das heißt, ich werde die Begriffe der LIZENZ unter Angabe der COMPLETE LACK OF GARANTIE in Bezug auf diese Software und alle R für diese Angelegenheit wiederholen. User beware Um dieses relativ eindeutige Datenproblem zu erleichtern, erstellt quantmod dynamisch Datenobjekte für den Einsatz innerhalb des Modellierungsprozesses und erstellt so einen Modellrahmen intern, nachdem er eine Reihe von Schritten durchgeführt hat, um die benötigten Datenquellen zu identifizieren. SpecModel ist die Workhorse-Funktion, um alle Datenprobleme zu behandeln, und seine Hilfedatei sollte gelesen werden, um vollständig zu verstehen, was intern passiert. Für unsere Zwecke hier ist es genug zu wissen, dass man irgendwelche Daten innerhalb des Aufrufs spezifizieren kann, umModel zu spezifizieren, und quantmod behandelt die Such - und Datenaggregation für Sie. Natürlich müssen die Daten lokalisierbar und einzigartig sein, aber das war wohl vermutet. Lass uns ein Beispiel von specModel anschauen. Gt Erstellen Sie ein Quantmodobjekt für die Verwendung in gt in der späteren Modellanpassung. Beachten Sie, dass es keine Notwendigkeit gibt, die Daten vor der Hand zu laden. Gt gt setSymbolLookup (SPYyahoo, VXNlist (nameVIX, srcyahoo)) gt gt mm lt - spezifizierenModel (Weiter (OpCl (SPY)) OpCl (SPY) Cl (VIX)) gt gt modelData (mm) mm ist nun ein Quantmodobjekt Modellformel und Datenstruktur, die die nächsten (nächsten) Perioden, die zum Schließen des SampP 500 ETF (OpCl (SPY) offen sind, impliziert wird, wird als fucntion der aktuellen Periode offen zum Schließen und dem aktuellen Ende des VIX (Cl (VIX) ). Der Aufruf von modelData extrahiert den relevanten Datensatz, wobei die Transformationen magisch angewendet werden. Du kannst die Daten nehmen und damit auch so machen. Eine direktere Funktion, um das gleiche Ende zu erreichen, ist buildData. Was ist weiter Wie wäre es mit einigen Beispielen von quantmods Datenverarbeitung Diese Software wird von Jeffrey A. Ryan geschrieben und gepflegt. Siehe Lizenz für Details zum Kopieren und Verwenden. Copyright 2008.Es gibt eine Reihe von Indikatoren und mathematischen Modellen, die von einigen Trading-Software (sogar MetaStock), wie MAMA, Hilbert Transform, Fisher Transform (als Ersatz von FFT), Homodyne Discriminator, Hilbert Sine Wave, Instant Trendline, weithin akzeptiert und verwendet werden Etc. von John Ehler erfunden. Aber das ist es. Ich habe noch nie von jemand anderem gehört, als John Ehler in diesem Bereich studiert hat. Denken Sie, dass es sich lohnt, digitale Signalverarbeitung zu lernen. Danach ist jede Transaktion ein Signal und Bar-Charts sind etwas gefiltert Form dieser Signale. Ist es sinnvoll gefragt Feb 15 11 um 20:46 Wavelets sind nur eine Form der Basis Zersetzung. Wavelets zersetzen sich insbesondere in Häufigkeit und Zeit und sind daher nützlicher als Fourier - oder andere reinfrequenzbasierte Zerlegungen. Es gibt noch andere Zeit-Freq-Zerlegungen (zB die HHT), die auch erforscht werden sollten. Die Zerlegung einer Preisreihe ist nützlich, um die Primärbewegung innerhalb einer Serie zu verstehen. Im allgemeinen mit einer Zerlegung ist das ursprüngliche Signal die Summe seiner Basiskomponenten (potentiell mit einem Skalierungsmultiplikator). Die Komponenten reichen von der niedrigsten Frequenz (eine gerade Linie durch die Probe) bis zur höchsten Frequenz, eine Kurve, die mit einer Frequenz maximiert, die sich N nähert. Wie dies nützlich ist, kann eine Reihe bestimmen, die die Hauptkomponente der Bewegung in der Serienbestimmung bestimmt Pivots Das Denoisieren wird durch Neuzusammensetzen der Serie durch Zusammenfassen der Komponenten aus der Zersetzung, abzüglich der letzten höchsten Frequenzkomponenten, erreicht. Diese gemittelte (oder gefilterte) Serie, wenn sie gut gewählt wird, gibt oft einen Blick auf den Kernpreisprozess. Angenommen, die Fortsetzung in der gleichen Richtung, kann verwendet werden, um für eine kurze Zeit vorwärts zu extrudieren. Wie die Zeitreihen in Echtzeit ticken, kann man sich anschauen, wie sich der geänderte (oder Filter-) Preisprozess ändert, um festzustellen, ob eine Preisbewegung in einer anderen Richtung signifikant ist oder nur Lärm ist. Einer der Schlüssel ist jedoch festzustellen, wie viele Ebenen der Zersetzung in einer gegebenen Situation neu zu komponieren. Zu wenig Ebenen (niedrige Freq) bedeutet, dass die neu zusammengesetzte Preisreihe sehr langsam auf Ereignisse reagiert. Zu viele Levels (High Freq) bedeutet für schnelle Reaktion, aber. Vielleicht zu viel Lärm in einigen Preisregimen. Angesichts der Tatsache, dass sich der Markt zwischen den Seitenbewegungen und den Impulsbewegungen verschiebt, muss sich ein Filterprozess an das Regime anpassen, wobei er mehr oder weniger empfindlich auf Bewegungen bei der Projektion einer Kurve ist. Es gibt viele Möglichkeiten, dies zu bewerten, so dass die Macht der gefilterten Serie gegen die Macht der Rohpreis-Serie, die auf eine bestimmte abhängig von Regime. Angenommen, man hat erfolgreich Wavelet oder andere Zerlegungen verwendet, um ein glattes, entsprechend reaktives Signal zu liefern, kann die Ableitung nehmen und verwenden, um Minima und Maxima zu erkennen, wenn die Preisreihe fortschreitet. Man braucht eine Basis, die ein gutes Verhalten am Endpunkt hat, so dass die Steigung der Kurve am Endpunkt in einer geeigneten Richtung projiziert. Die Basis muss konsistente Ergebnisse am Endpunkt liefern, da die Zeitreihen ticks und nicht positional voreingenommen sind. Leider bin mir keine Wavelet-Basis bekannt, die die oben genannten Probleme vermeidet. Es gibt einige andere Basen, die gewählt werden können, die besser machen. Fazit Wenn Sie Wavelets verfolgen und Handelsregeln um sie herum aufbauen möchten, erwarten Sie viel Forschung. Sie können auch feststellen, dass, obwohl das Konzept gut ist, müssen Sie andere Zerlegungsbasen erkunden, um das gewünschte Verhalten zu bekommen. Ich verwende keine Zerlegungen für Handelsentscheidungen, aber ich habe sie bei der Bestimmung des Marktregimes und anderer rückständiger Maßnahmen als nützlich erachtet. Sie müssen untersuchen, wie man Interpolationsmethoden im Vergleich zu Extrapolationsmethoden unterscheidet. Es ist einfach, ein Modell zu bauen, das die Vergangenheit wiederholt (fast jedes Interpolationsschema wird der Trick machen). Das Problem ist, dass das Modell in der Regel wertlos ist, wenn es darum geht, in die Zukunft zu extrapolieren. Wenn du das Wort Zyklen hörst, sollte eine rote Fahne hinaufsteigen. Graben Sie in die Anwendung von Fourier Integral, Fourier Series, Fourier Transform, etc, und youll finden, dass mit genügend Frequenzen können Sie jede Zeitreihe gut genug, dass die meisten Einzelhändler können überzeugt werden, dass es funktioniert. Das Problem ist, es hat keine prädiktive Kraft überhaupt. Der Grund Fourier-Methoden sind nützlich in EngineeringDSP ist, weil dieses Signal (Spannung, Strom, Temperatur, was auch immer) in der Regel wiederholt sich in der Schaltungsmaschine, wo es erzeugt wurde. Als Ergebnis wird die Interpolation dann mit der Extrapolation verknüpft. Im Falle youre mit R, Heres einige hacky Code zu versuchen: Zyklus Analyse und Signalverarbeitung könnte für saisonale Muster nützlich sein, aber ohne zu wissen, mehr über die Leistung eines solchen Ansatzes zum Handel würde ich nicht einen Grad in Signalverarbeitung für nur Handel zu betrachten. Wären Sie glücklich anzuwenden, was Sie auf Standard-Engineering-Typ Problem lernen, weil das sein kann, was youll stecken tun, wenn es nicht gut genug mit dem Handel funktioniert. Beantwortet Feb 15 11 um 22:10 DSP und Time Series Analyse sind die gleiche Sache. DSP nutzt Enging Lingo und Zeitreihenanalyse verwendet mathematische lingo aber die Modelle sind ziemlich simular. Ehlers Cyber ​​Cycle Indikator ist ein ARMA (3,2). Ehlers hat einige einzigartige Ideen: Was ist die Bedeutung der Phase einer zufälligen Variablen beantwortet Feb 26 11 um 5:04 Vergessen Sie alle diese so genannten technischen Indikatoren. Sie sind Mist, vor allem, wenn Sie nicht wissen, wie man sie benutzt. Mein Rat: Kaufen Sie ein gutes Wavelet Buch und erstellen Sie Ihre eigene Strategie. Antwortete Feb 16 11 at 2:52 Hallo fRed, welches Wavelet Buch hast du benutzt Kannst du einen Titel ndash empfehlen MisterH Mar 28 11 um 11:26 Eine Einführung in Wavelets und andere Filtermethoden in Finanzen und Wirtschaft von Ramazan Gencay, Faruk Selcuk Brandon Whitcher ndash RockScience Mar 29 11 at 2:15 Ive fand John Ehlers Fisher Transform ganz nützlich als Indikator im Handel Futures vor allem auf Heikin-Ashi Tick Charts. Ich verlasse mich darauf für meine Strategie, aber ich denke nicht, dass es zuverlässig genug ist, um ein ganzes automatisiertes System auf eigene Faust zu gründen, weil es sich während der abgehackten Tage nicht bewährt hat, aber es kann bei Trendtagen wie heute sehr nützlich sein. (Id ist glücklich, ein Diagramm zu veranschaulichen, um zu veranschaulichen, aber ich habe nicht den Ruf benötigt) beantwortet Mar 22 13 bei 20: 47Trumps Tweets fahren Quant Trader verrückt YouTube Margin Call Trailer (Reuters) - Day Trader lieben Wetten auf Tweets von US-Präsidenten Donald Trump, aber einige der prominentesten quantitativen Strategen aus Hedgefonds und Banken sind nicht ganz bereit, große, kühne Trades auf seinen Social Media Musings zu machen. Die Präsidenten aktive Twitter-Präsenz hat die Volatilität an den Finanzmärkten aufgehoben, was gut für Day-Händler ist, die von Preisschwankungen in hochliquiden Märkten profitieren. Solche Händler, die einen kurzfristigen Horizont haben, haben in den letzten Jahren gekämpft, da die Marktbewegungen in einem niedrigen Zinsumfeld stabiler und vorhersehbarer geworden sind. Trümpfe Tweets sind eine gute Gelegenheit für einen kurzfristigen diskretionären Händler, sagte Patrik Safvenblad, ein Partner auf der 1,7 Milliarden systematischen Makro-Hedge-Fonds Harmonic Capital Partners in London. Aber er sagte, dass es nicht die richtige Strategie für seine Firma ist, da quantitative Manager Daten benötigen, die mindestens fünf bis 10 Jahre zurückgehen, um ein Muster zu etablieren. Quants verfolgen Muster oder Trends im Handelsverhalten und Vermögenspreise und schaffen Formeln, um zukünftige Marktbewegungen vorherzusagen. Diese werden in leistungsfähige Computer eingegeben, die automatisch kaufen und verkaufen, basierend auf Signalen, die durch Algorithmen erzeugt werden. Für diese begabten Haufen von Mathematikern sind Trumpentweets viel zu sporadisch, um als eine sinnvolle Handelsstrategie zu dienen. Trümpfe Tweets sind episodisch, sagte Joseph Mezrich, Leiter der Aktien quantitative Strategien bei Nomura in New York. Die Art und Weise, wie ich die Daten betrachte, ist, dass ich mich anschauen muss, was mit einer ausreichenden Probe passiert. Sie haben ein oder zwei Veranstaltungen auf Twitter. Und es bietet nicht viel Zuverlässigkeit. Erster Quadrant, ein anderer Asset Manager, der Computermodelle benutzt, um Daten mit etwa 22 Milliarden an Vermögenswerten zu knacken, schaut nicht auf Trumps Tweets für Investitionsmöglichkeiten. Als fundamentaler Manager suchen wir genau das: Grundlegende Veränderung, sagte Jeppe Ladekarl, ein Partner bei First Quadrant in Pasadena, Kalifornien. Der algorithmische Handel macht etwa 55 Prozent des US-Aktienhandelsvolumens aus, nach den neuesten Forschungen von Greenwich Associates. Im globalen Devisenmarkt steigt diese Zahl auf 65-70 Prozent, laut der Forschung der Aite-Gruppe. Die quants lauwarme Antwort auf Trumpf-Tweets sollte gewöhnlich die Volatilität unter Kontrolle halten. Aber angesichts der vielen politischen Unbekannten unter der neuen Verwaltung, sollte es weitere Preisschwankungen auf dem Markt geben, sagen Analysten. Richard Benson, Co-Leiter des Portfoliomanagements bei der Währungsmanagement-Firma Millennium Global in London, denkt, dass Trumps Twitter-Feed mehr Lärm als sinnvolle Volatilität geschaffen hat. Oftmals ertrinkt das Rauschen in den Daten die Handelssignale, was zu unsicheren Ergebnissen führt, sagen Analysten. Im besten Fall können Trump-Tweets kurzfristige Stimmungssignale über bestimmte Unternehmen schaffen, die im Eigenkapital nützlich sein können, sagte Benson. Aber der Tweet ist immer noch der Interpretation unterworfen, und er ist nicht sicher, ob er tatsächlich etwas vorhersagen kann. Millennium verwaltet ungefähr 16 Milliarde in den Vermögenswerten und hat einen systematischen Fonds, den Benson sagte, hat keinen Plan, Trumps Tweets zu verwenden. RETAIL TRADING VOLUME SPIKE Es ist eine andere Geschichte in der Day-Trading-Welt, wo Trumps Tweets haben einen Spike in Volumen für einige der Online-Retail-Broker geliefert. Robinhood, eine Provisions-freie Trading-App für Privatanleger, erlebt Stöße in Volumen basierend auf Trumps Twitter-Aktivität, sagte der Sprecher der Firma. Transaktionsvolumina auf Robinhood erreichten Rekordniveau von mehr als 1 Milliarde in der Woche nach Trumpen Sieg. Die Trading App, die 1 Million Nutzer hat, wird von führenden Venture Capital Firmen Google Ventures und Andreessen Horowitz sowie U. S. Rapper Snoop Dogg und Schauspieler Jared Leto unterstützt. Das Volumen erhöhte sich auch im November bei FXCM Inc, einem der führenden US-Handels-Devisenmakler, teilweise aufgrund der US-Präsidentschaftswahl, sagte Gesellschaftssprecher Jaclyn Sales. Trümpfe, die Kommentare zu Mexiko und China auf Twitter vernachlässigen, haben das Dollar-Handelsvolumen in den letzten zwei Monaten auf der Basis von FXCMs Echtzeit-Lautstärke-Indikatoren gestärkt. Bei U. S. Broker TD Ameritrade Holdings Corp, steuerlich im ersten Quartal durchschnittlichen täglichen Handelsvolumen stieg um 11 Prozent von einem Jahr zuvor, sagte das Unternehmen auf seiner Website, die Teil dieser Erhöhung zu Trump. Während eines Einkommens Aufruf über das Quartal endete 31. Dezember, sagte Ameritrade Chief Executive Officer Tim Hockey Trumps Social Media-Aktivität könnte weiterhin das Handelsvolumen zu fahren. Jeden Tag wachen wir auf und hoffen, dass Trump etwas tummeln wird, sagte Hockey vor CNCC vor ein paar Wochen. Trümpfe Vorliebe für Tweeting bringt Geschäftsmöglichkeiten für Technologie-Anbieter, von denen einige Modelle entwickelt haben, um Unternehmen zu helfen, von den US-Präsidenten Twitter Kommentare zu profitieren. New York-basierte Startup Trigger, zum Beispiel, die Retail-Investoren über Social-Media-Kommentare, hat eine Warnung namens Trigger, die Tipps von Investoren, wenn Trump Tweets über eine börsennotierte Unternehmen erstellt. Rachel Mayer, triggers Chef, sagte der Trump Trigger ist bei weitem die beliebteste Warnung auf der Plattform, mit Abonnements von rund einem Drittel seiner gesamten Nutzer. Ich sehe nicht diese (Trümpfe Tweets) stoppen, sagte Mayer. (Redaktion von Megan Davies, Ed Tobin und Matthew Lewis) Mehr von Reuters: