Monday, 25 December 2017

Forex trading ubuntu studio


MetaTrader4 w systemie Linux Linux jest uniksopodobnym systemem operacyjnym komputerowym, opracowanym i wykorzystywanym w modelu wolnego i otwartego oprogramowania. Systemy Linux są aktywne w smartfonach i sprzęcie serwerowym. Ostatnio coraz więcej domowych użytkowników komputerów preferuje Linux do MS Windows. Poniżej znajduje się artykuł, jak pracować na MetaTrader5 przez jedną z wersji Linux - Ubuntu. Instalowanie Wine na Ubuntu Jedną z cech systemu Linux jest brak jednolitego zestawu instalacyjnego. Różne grupy programistów pracują na kilku różnych wersjach Linuksa, takich jak Debian, Mint, Ubuntu, OpenSUSE, Gentoo, itp. W tym artykule opiszemy jeden z najpopularniejszych zestawów dystrybucyjnych - Ubuntu. Wine to darmowy program, który umożliwia użytkownikom uruchomienie aplikacji opracowanej dla systemów Microsoft Windows. Spośród wszystkich wersji Wine, jest jedna dla Ubuntu. Należy zauważyć, że Wine nie jest w pełni stabilnym zastosowaniem. Oznacza to, że niektóre funkcje aplikacji działających pod nim mogą działać niewłaściwie. Przed instalacją należy wykonać wstępną konfigurację. Wszystkie aplikacje są instalowane na Ubuntu z pakietów, które są zawarte w repozytoriach. Aby zainstalować Wine, należy dodać ścieżkę do repozytorium WineHQ PPA. Otwórz Centrum oprogramowania Ubuntu i uruchom polecenie quotSoftware Sourcesquot w menu quotEditquot. Kliknij przyciskAdAddot w nowym oknie. W wierszu (Advanced Package Tool) należy podać następujący parametr: ppa: ubuntu-wineppa. Kliknij przyciskAdd Sourcequot. To kończy wstępną konfigurację. Aby zainstalować Wine, otwórz oficjalną stronę winehq. org. przejdź do sekcji Pobieranie i wybierz zestaw dystrybucyjny dla Ubuntu. Następnie kliknij link, aby zainstalować najnowszą wersję Wine. Aktualnie najnowsza stabilna wersja to Wine 1.4.1. Możesz także pobrać wersję beta Wine 1.5.21, która zawiera wiele ulepszeń, ale może wydawać się mniej wiarygodna. System poprosi o otwarcie linku za pośrednictwem Ubuntu Software Center. Zgadzam się z tym, a Centrum oprogramowania uruchomi instalację Wine: Kliknij przycisk Quinstaluj i poczekaj na zakończenie instalacji. Po zakończeniu instalacji możliwe będzie już uruchomienie plików wykonywalnych systemu Microsoft Windows w Ubuntu. Instalacja Wine z wiersza poleceń Aby zainstalować Wine bez użycia GUI Ubuntu, możesz użyć linii poleceń (która nazywa się quotTerminalquot w Ubuntu) Wpisz następujące polecenie, aby dodać repozytorium WineHQ PPA, z którego zostanie zainstalowane Wine: sudo add-apt-repository ppa: ubuntu-wineppa Po zakończeniu aktualizacji, zaktualizuj dane pakietu APT za pomocą następującej komendy: sudo apt-get update Następnie możesz uruchomić instalację Wine. Wpisz następujące polecenie: sudo apt-get install wine1.5 Zostanie zainstalowane Wine v. 1.5. Po wykonaniu Wine jest gotowe do użycia. Uruchamianie MetaTrader5 Aby korzystać z MetaTrader5, należy pobrać i zainstalować plik instalacyjny lub skopiować cały folder terminala klienta, uprzednio zainstalowanego w systemie Windows. Aby pobrać plik instalacyjny, użyj bezpośredniego połączenia mt5setup. exe. System automatycznie określi, że próbujesz uruchomić plik przeznaczony dla systemu Windows i zaoferuje otwarcie go za pomocą Wine. Wybierz tę opcję i kliknij przyciskOKOK. Instalator MetaTrader5 zostanie uruchomiony. Wykonaj wszystkie kroki instalacji. Instalator MetaTrader5 zostanie uruchomiony. Wykonaj wszystkie kroki instalacji. Po zakończeniu instalacji możesz rozpocząć korzystanie z programu MetaTrader5, uruchamiając plik terminal. exe. Innym sposobem na użycie MetaTrader5 w Ubuntu jest skopiowanie całego folderu terminalu handlowego wcześniej zainstalowanego w systemie Windows. Po skopiowaniu folderu uruchom terminal MetaTrader5, uruchamiając plik terminal. exe. Wino zostanie automatycznie użyte do otwarcia pliku. Poniższy obrazek przedstawia terminal MetaTrader5 w systemie Ubuntu. program clientquot quotVIP Uzyskaj wyjątkowe przywileje, dołączając do naszego programu VIP. Stwórz własnego robota handlowego w 5 minut, nawet jeśli nie masz umiejętności programistycznych stock. roboforex Bezpośredni dostęp z 100 USD do prawdziwego rynku akcji. Kwituj (Cashback) program Handel i otrzymuj rabaty miesięczne na Twoje konto do 10 na saldzie konta Otrzymuj dodatkowy zysk dla wolumenu obrotu, który dokonujesz. Ostrzeżenie o ryzyku Istnieje duże ryzyko związane z handlem produktami dźwigniowymi, takimi jak ForexCFD. Nie powinieneś ryzykować więcej, niż możesz sobie pozwolić na stracenie, może to spowodować utratę całej kwoty salda Twojego konta. Nie należy handlować ani inwestować, chyba że w pełni zrozumiesz prawdziwy stopień narażenia użytkownika na ryzyko utraty. Podczas handlu lub inwestowania należy zawsze wziąć pod uwagę poziom swoich doświadczeń. Usługi związane z handlem papierami wartościowymi oznaczają dodatkowe ryzyko dla inwestycji ze względu na charakter takich produktów. Jeśli ryzyko okaże się niejasne, skontaktuj się z zewnętrznym specjalistą w celu uzyskania niezależnej porady. 30 listopada 2018, godz. 12:34 Kilka miesięcy temu czytelnik wskazuje mi na ten nowy sposób połączenia R i Excela. Nie wiem, od jak dawna to się działo, ale nigdy się nie natknąłem i I8217 nigdy nie widziałem żadnego bloga ani artykułu na ten temat. Postanowiłem napisać post, ponieważ narzędzie jest naprawdę warte, a zanim ktokolwiek zapyta, I8217m nie jest w żaden sposób związany z firmą. BERT to skrót od Basic Excel R Toolkit. It8217s za darmo (na licencji GPL v2) i został opracowany przez Structured Data LLC. W chwili pisania bieżącej wersji BERT jest 1,07. Więcej informacji można znaleźć tutaj. Z bardziej technicznego punktu widzenia BERT został zaprojektowany do obsługi funkcji R z komórek arkusza kalkulacyjnego Excel. W kategoriach Excel, it8217s do zapisywania funkcji zdefiniowanych przez użytkownika (UDF) w R. W tym poście I8217m nie pokażę, jak R i Excel współdziałają za pośrednictwem BERT. Tutaj są bardzo dobre tutoriale. tutaj i tutaj. Zamiast tego pragnę pokazać jak wykorzystałem BERT do budowy 8220control tower8221 dla mojego handlu. Moje sygnały handlowe są generowane przy użyciu długiej listy plików R, ale potrzebna jest elastyczność programu Excel w celu szybkiego i wydajnego wyświetlania wyników. Jak pokazano powyżej, BERT może to zrobić dla mnie, ale chcę również dostosować aplikację do moich potrzeb. Łącząc moc XML, VBA, R i BERT I, mogę stworzyć dobrze wyglądającą, ale potężną aplikację w postaci pliku Excela z minimalnym kodem VBA. Ostatecznie mam pojedynczy plik programu Excel zbierający wszystkie potrzebne zadania do zarządzania portfelem: aktualizacja bazy danych, generowanie sygnału, składanie zleceń itp8230 Moje podejście można podzielić na trzy kroki: Użyj XML do tworzenia menu i przycisków zdefiniowanych przez użytkownika w programie Excel plik. Powyższe menu i przyciski są zasadniczo wywołaniami funkcji VBA. Te funkcje VBA są wrapup wokół funkcji R określonych przy użyciu BERT. Z tego podejścia mogę zachować jasne rozróżnienie między rdzeniem mojego kodu przechowywanym w R, SQL i Pythonie oraz wszystko używane do wyświetlania i formatowania wyników przechowywanych w programie Excel, VBA amp XML. W kolejnych sekcjach przedstawiamy warunek wstępny opracowania takiego podejścia oraz przewodnik krok po kroku, który wyjaśnia, w jaki sposób BERT mógłby zostać użyty do prostego przekazywania danych z R do Excel przy minimalnym kodzie VBA. 1 8211 Pobierz i zainstaluj BERT z tego linku. Po zakończeniu instalacji powinieneś mieć nowe menu dodatków w programie Excel za pomocą przycisków pokazanych poniżej. W ten sposób BERT został zrealizowany w programie Excel. 2 8211 Pobierz i zainstaluj własny edytor UI. Niestandardowy edytor interfejsów użytkownika pozwala na tworzenie własnych menu i przycisków użytkownika w wstążce programu Excel. Procedura krok po kroku jest dostępna tutaj. Instrukcja krok po kroku 1 Kod 8211 R: Poniższa funkcja R jest bardzo prostym kodem do celów ilustracyjnych. Oblicza i zwraca resztki z regresji liniowej. To, co chcemy pobrać w programie Excel. Zapisz to w pliku o nazwie myRCode. R (dowolna inna nazwa jest w porządku) w wybranym katalogu. 2 8211 funkcji. R w BERT. Z Excela wybierz Add-Ins - gt Home Directory i otwórz plik o nazwie functions. R. W tym pliku wklej następujący kod. Upewnij się, że wstawiłeś poprawną ścieżkę. To jest tylko pozyskiwanie do pliku BERT R utworzonego powyżej. Następnie zapisz i zamknij funkcje pliku. R. Jeśli chcesz dokonać jakiejkolwiek zmiany w pliku R utworzonym w kroku 1, będziesz musiał ponownie załadować go za pomocą przycisku BERT 8220Reload Startup File8221 z menu Add-Ins w Excel 3 8211 W Excel: Utwórz i zapisz plik o nazwie myFile. xslm (każde inne imię jest w porządku). Jest to plik z włączoną funkcją makro, który zapisujesz w wybranym katalogu. Po zapisaniu pliku zamknij go. 4 8211 Otwórz plik utworzony powyżej w edytorze niestandardowego interfejsu użytkownika: Po otworzeniu pliku wklej poniższy kod. Powinieneś mieć coś takiego w edytorze XML: zasadniczo ten fragment kodu XML tworzy dodatkowe menu (RTrader), nową grupę (Moja grupa) i przycisk zdefiniowany przez użytkownika (Nowy przycisk) w wstążce programu Excel. Po zakończeniu otwórz plik myFile. xslm w programie Excel i zamknij Edytor niestandardowego interfejsu użytkownika. Powinieneś coś takiego zobaczyć. 5 8211 Otwórz edytor VBA. W programie myFile. xlsm wstaw nowy moduł. Wklej kod poniżej w nowo utworzonym module. Spowoduje to usunięcie poprzednich wyników w arkuszu przed zmodyfikowaniem nowych. 6 8211 Kliknij przycisk Nowy. Teraz wróć do arkusza kalkulacyjnego iw menu RTrader kliknij przycisk 8220New Button8221. Powinieneś zobaczyć coś podobnego do poniższego. Powyższy przewodnik jest bardzo podstawową wersją tego, co można osiągnąć przy użyciu BERT, ale pokazuje, jak połączyć moc kilku konkretnych narzędzi, aby zbudować własną aplikację. Z mojego punktu widzenia interesem takiego podejścia jest zdolność do łączenia R i Excela z oczywistym wrażeniem, ale także do umieszczania w plikach XML (i wsadowych) kodu z Pythona, SQL i innych. To jest dokładnie to, czego potrzebuję. Wreszcie byłabym ciekawa wiedzieć, czy ktoś ma jakieś doświadczenia z BERT 19 sierpnia 2018, 9:26 pm Podczas testowania strategii handlowych wspólne podejście polega na podzieleniu początkowego zestawu danych na przykładowe dane: część danych przeznaczonych do kalibracji model i dane przykładowe: część danych wykorzystywanych do sprawdzania poprawności kalibracji i zapewnienia, że ​​osiągi wykonane w próbce zostaną odzwierciedlone w rzeczywistym świecie. Zgodnie z zasadą około 70 pierwszych danych można użyć do kalibracji (tj. W próbce) i 30 dla walidacji (tj. Poza próbkę). Następnie porównanie danych wejściowych i wyjściowych pomaga określić, czy model jest wystarczająco wytrzymały. Ten post ma na celu krok dalej i dostarcza statystycznej metody do decydowania, czy dane z próbki są zgodne z tym, co zostało utworzone w próbce. Na poniższym wykresie niebieski obszar reprezentuje wydajność poza próbką dla jednej z moich strategii. Prosta inspekcja wizualna ujawnia dobre dopasowanie pomiędzy wynikami w próbie i poza nią, ale jaki stopień zaufania mam w tym Na tym etapie niewiele i jest to problem. Naprawdę potrzebna jest miara podobieństwa między zestawami danych próbnych i wyjściowych. W ujęciu statystycznym można to przetłumaczyć jako prawdopodobieństwo, że dane wejściowe do wyników prób i ich wyniki pochodzą z tej samej dystrybucji. Istnieje nieparametryczny test statystyczny, który wykonuje dokładnie to: test Kruskalla-Wallisa. Dobra definicja tego testu została znaleziona w kolekcji próbek R-Tutor 8220A niezależnie od ich pochodzenia, jeśli pochodzą one z niepowiązanych populacji, a próbki nie mają wpływu na siebie. Korzystanie z testu Kruskal-Wallis. możemy rozstrzygnąć, czy rozkłady populacji są identyczne, nie zakładając, że będą przestrzegać normalnego rozkładu.8221 Dodatkową zaletą tego testu nie zakłada się rozkładu normalnego. Istnieją inne testy o tym samym charakterze, które mogłyby zmieścić się w tej strukturze. Test Mann-Whitney-Wilcoxon lub testy Kolmogorov-Smirnov doskonale pasuje do ramy opisanej tutaj, jednakże poza zakresem tego artykułu omówiono zalety i wady każdego z tych testów. Dobry opis wraz z przykładami R można znaleźć tutaj. Here8217s kod używany do generowania wykresu powyżej i analizy: W powyższym przykładzie w próbce jest dłuższy niż poza okres próbki, dlatego losowo utworzyłem 1000 podzbiorów danych próbki, z których każda ma taką samą długość jak na wyjściu danych przykładowych. Następnie przetestowałem każdy w podzbiorze próbki na podstawie danych z próby i zapisałem wartości p. Ten proces nie tworzy pojedynczej wartości p dla testu Kruskall-Wallis, ale dystrybucji, która czyni analizę bardziej solidną. W tym przykładzie średnia wartości p jest znacznie powyżej zera (0,478), wskazując, że należy zaakceptować hipotezę zerową: istnieją silne dowody, że dane wejściowe i przykładowe pochodzą z tej samej dystrybucji. Jak zwykle to, co jest prezentowane w tym poście, jest zabawnym przykładem, który tylko zarysowuje powierzchnię problemu i powinien być dopasowany do indywidualnych potrzeb. Myślę jednak, że proponuje interesujące i racjonalne ramy statystyczne w celu oceny wyników prób. Ten post inspirowany jest przez następujące dwa artykuły: Vigier Alexandre, Chmil Swann (2007), Efekty różnych funkcji optymalizacyjnych na przykładzie przykładowych strategii rozwoju opartych na genetyce, prognozowanie rynków finansowych Konferencja Vigier Alexandre, Chmil Swann (2017), An proces optymalizacji w celu poprawy spójności próbki, przypadek giełdy, JP Morgan Cazenove Equity Quantitative Conference, Londyn, październik 2017 13 grudnia 2018, 14:03 Przeprowadzanie badań ilościowych wymaga dużej ilości danych i wymaga czystych i wiarygodnych danych do osiągnąć to. Potrzebne są czyste dane, które są łatwo dostępne (nawet bez połączenia z Internetem). Najbardziej skutecznym sposobem na to zrobić dla mnie było utrzymanie zestawu plików csv. Oczywiście ten proces można obsługiwać na wiele sposobów, ale znalazłem bardzo wydajne i proste nadgodziny w celu utrzymania katalogu, w którym przechowywam i aktualizuję pliki csv. Mam jeden plik CSV na instrument, a każdy plik nosi nazwę po instrumencie, który zawiera. Powód, dla którego tak robię, jest dwojaki: Po pierwsze, nie chcę pobierać danych (cen) z Yahoo, Google etc8230 za każdym razem, gdy chcę przetestować nowy pomysł, ale co ważniejsze, gdy tylko zidentyfikowałem i naprawiłem problem, nie chcę tego robić. zrób to jeszcze raz następnym razem, gdy potrzebuję tego samego instrumentu. Proste, ale bardzo wydajne do tej pory. Proces ten podsumowano w poniższej tabeli. Weźmiemy pod uwagę, że dane pochodzą od Yahoo. Kod będzie musiał być poprawiony dla danych Google, Quandl itd8230 Ponadto przedstawiam proces aktualizacji danych dziennych cen. Ustawienie będzie inne w przypadku danych o wyższych częstotliwościach i innych typach danych (różniących się od cen). 1 8211 Początkowe pobieranie danych (listOfInstruments. R amp historicalData. R) Lista plikówOpcja Instrumentów. R jest plikiem zawierającym tylko listę wszystkich instrumentów. Jeśli urządzenie nie jest częścią mojej listy (tzn. Nie ma pliku csv w moim folderze danych) lub jeśli zrobisz to po raz pierwszy, musisz pobrać wstępny zestaw danych historycznych. Poniższy przykład pobierz zestaw cen ETF z Yahoo Finance do stycznia 2000 i zapisuje dane w pliku csv. 2 821 Aktualizowanie istniejących danych (updateData. R) Poniższy kod zaczyna się od istniejących plików w dedykowanym folderze i aktualizuje je jeden po drugim. Zwykle prowadzę ten proces codziennie, z wyjątkiem I8217m na wakacjach. Aby dodać nowy instrument, po prostu uruchom krok 1 powyżej dla tego instrumentu. 3 8211 Tworzenie pliku wsadowego (updateDailyPrices. bat) Inną ważną częścią zadania jest utworzenie pliku wsadowego, który automatyzuje proces aktualizacji powyżej (I8217m użytkownik systemu Windows). Uniemożliwia to otwarcie programu RRStudio i uruchomienie tego kodu. Poniższy kod znajduje się na pliku. bat (ścieżka musi zostać zmodyfikowana przez czytnik reader8217s). Zauważ, że dodałem plik wyjściowy (updateLog. txt), aby śledzić wykonanie. Powyższy proces jest niezwykle prosty, ponieważ opisuje tylko aktualizację danych dziennych. I8217 używałem tego od jakiegoś czasu i jak na razie działa ono bardzo sprawnie. Jeśli chodzi o bardziej zaawansowane dane i wyższe częstotliwości, rzeczy mogą być trudniejsze. Jak zwykle komentarze mile widziane 15 sierpnia 2018, godz. 21:03 Przemysł zarządzania aktywami jest na krawędzi poważnej zmiany. W ciągu ostatnich kilku lat Robots Advisors (RA) pojawili się jako nowi gracze. Sam termin jest trudny do zdefiniowania, ponieważ obejmuje szeroki zakres usług. Niektóre z nich mają pomóc tradycyjnym doradcom w lepszym przydzielaniu pieniędzy swoim klientom, a niektóre są prawdziwymi 8220 pudełkami z czarną kratką8221. Użytkownik wprowadza kilka kryteriów (wiek, dochód, dzieci itp. 8230), a robot proponuje alokację na miarę. Pomiędzy tymi dwoma ekstremami dostępna jest pełna oferta. Uważam, że definicja Wikipedii jest całkiem dobra. 8220Jest to grupa doradców finansowych, która zapewnia zarządzanie portfelem online przy minimalnej interwencji człowieka8221. Mówiąc dokładniej, korzystają one z zarządzania portfelem opartym na algorytmach, aby zaoferować pełne spektrum usług, które oferuje tradycyjny doradca: reinwestowanie dywidend, raporty zgodności, reorganizacja portfela, pozyskiwanie strat podatkowych itp. 830 (to jest to, co robią ilościowe społeczności inwestycyjne od dziesięcioleci). Branża wciąż jest w powijakach, większość graczy nadal zarządza niewielką ilością pieniędzy, ale zdałem sobie sprawę, jak głębokie zmiany nastąpiły, gdy byłem w Nowym Jorku kilka dni temu. Gdy RA dostaje swoje nazwy w telewizji lub na dachu kabiny NYC wiesz, że coś się dzieje duże8230 robi się coraz więcej uwagi ze strony mediów, a przede wszystkim ma sens z perspektywy inwestora. Istnieją dwie główne zalety korzystania z RA: znacząco niższe opłaty od tradycyjnych doradców Inwestycje są bardziej przejrzyste i prostsze, co bardziej atrakcyjne dla osób o ograniczonej wiedzy finansowej W tym stanowisku R jest tylko pretekstem do prezentowania ładnie tego, co jest głównym trendem branży zarządzania aktywami. Poniższy wykres przedstawia udziały w rynku najpopularniejszych RA na koniec 2017 roku. Kody użyte do wygenerowania poniższego wykresu można znaleźć pod koniec tego wpisu, a dane są tutaj. Te liczby są nieco datowane, zważywszy na szybkość tego przemysłu, ale wciąż bardzo pouczające. Nic dziwnego, że rynek jest zdominowany przez amerykańskich dostawców, takich jak Wealthfront and Betterment, ale RA pojawia się na całym świecie: Azja (8Now), Szwajcaria (InvestGlass), Francja (Marie Quantier) 8230. Ma to znaczący wpływ na sposób zarządzania tradycyjnymi menedżerami aktywów. Najważniejszym przykładem jest współpraca między Fidelity a Betterment. Od grudnia 2017 r. Poprawa przekroczyła 2 mld AUM. Pomimo powyższych rozważań, myślę, że nasza prawdziwa zmiana jest przed nami. Ponieważ używają mniej pośredników i produktów o niskiej prowizji (takich jak ETF), pobierają znacznie niższe opłaty niż tradycyjni doradcy. RA z pewnością zdobędzie znaczące udziały w rynku, ale obniży również opłaty pobierane przez branżę jako całość. Ostatecznie wpłynie to na sposób prowadzenia przez tradycyjne firmy inwestycyjne. Aktywne zarządzanie portfelem, które od wielu lat będzie bardzo trudne, ucierpi jeszcze bardziej. Wysokie opłaty, które nalicza, będą jeszcze trudniejsze do uzasadnienia, chyba że się na nowo odkryje. Kolejny potencjalny wpływ to wzrost wartości ETF i ogólnie produktów finansowych o niskiej prowizji. Oczywiście to się rozpoczęło jakiś czas temu, ale myślę, że efekt będzie jeszcze wyraźniejszy w nadchodzących latach. Nowe pokolenia ETF śledzą bardziej złożone indeksy i strategie niestandardowe. Tendencja ta będzie silniejsza nieuchronnie. Jak zwykle wszelkie komentarze mile widziane 7 lipca 2018, 8:04 am W Internecie jest wiele samouczków z serii R, których post nie został zaprojektowany jako jeden z nich. Zamiast tego chcę przedstawić listę najbardziej użytecznych sztuczek, z którymi natknąłem się, kiedy zajmowałam się szeregiem czasów finansowych w R. Niektóre z przedstawionych tu funkcji są niezwykle potężne, ale niestety pochowane w dokumentacji, dlatego też pragnę utworzyć dedykowany post. Znamy tylko codzienne lub niższe częstotliwości razy. Radzenie sobie z danymi o wyższej częstotliwości wymaga specjalnych narzędzi: niektóre z nich to pakiety data. table lub highfrequency. xts. Pakiet xts jest koniecznością, jeśli chodzi o cykle czasowe w R. Poniższy przykład ładuje pakiet i tworzy dzienny cykl czasowy 400 dni normaly distributed return merge. xts (pakiet xts): jest to niewiarygodnie potężne, jeśli chodzi o łączenie dwóch lub więcej razy razem serii, czy mają taką samą długość, czy nie. Argument łączenia ma magię, która określa, w jaki sposób wiązanie jest zrobione. Apply. yearlyapply. monthly (package xts): Zastosuj określoną funkcję do każdego odrębnego okresu w danym przedziale czasu. Poniższy przykład oblicza miesięczne i roczne zwroty z drugiej serii w obiekcie tsInter. Zauważ, że używam sumy zwrotów (nie mieszających się) punktów końcowych (pakiet xts): Wyodrębnij wartości indeksu danego obiektu xts odpowiadające ostatnim obserwacjom podanym w danym okresie. Przykład daje ostatni dzień miesiąca zwraca dla każdej serii w obiekcie tsInter przy użyciu punktu końcowego, aby wybrać datę. na. locf (zoo pakiet): ogólna funkcja zastępująca każdą NA z ostatnim nie-NA przed nią. Niezwykle przydatny w przypadku szeregów czasowych z kilkoma 8220 otworami 8221 i gdy ta seria czasowa jest następnie używana jako wejście dla funkcji R, która nie akceptuje argumentów z NA. W przykładzie tworzę serię losowych cen, a następnie sztucznie zawiera kilka NA w niej i zastąpić je ostatnią wartością. wykress. PerformanceSummary (pakiet PerformanceAnalytics): w przypadku zbiorów zwrotów, utwórz indeks indeksu wartości majątkowych, paski dla wyników w danym okresie oraz podwodny wykres wypłaty. Jest to niezwykle przydatne, ponieważ w jednym oknie wyświetlane są wszystkie istotne informacje umożliwiające szybką wizualną inspekcję strategii handlowej. Poniższy przykład zamienia serię cen w obiekt xts, a następnie wyświetla okno z 3 wykresami opisanymi powyżej. Powyższa lista nie jest wcale wyczerpująca, ale po opanowaniu funkcji opisanych w niniejszym poście znacznie ułatwia manipulowanie seriami czasowymi, skróci się kod i lepiej czytelność kodu. Jak zwykle wszelkie komentarze są mile widziane 23 marca 2018, 20:55. Jeśli chodzi o zarządzanie portfelem akcji w porównaniu z benchmarkiem, problem różni się znacznie od definiowania strategii bezwzględnej stopy zwrotu. W poprzednim trzeba było trzymać więcej zapasów, niż w późniejszym czasie, w których nie ma żadnych zapasów, jeśli nie ma wystarczająco dużo okazji. Powodem tego jest błąd śledzenia. Jest to definiowana jako odchylenie standardowe zysku portfela minus wynik z benchmarku. Mniejsze zapasy są utrzymywane w porównaniu z benchmarkiem, tym wyższy jest błąd śledzenia (np. Większe ryzyko). Poniższa analiza jest w dużej mierze zainspirowana książką 8220Active Portfolio Management8221 firmy Grinold amp Kahn. To jest Biblia dla wszystkich zainteresowanych prowadzeniem portfela w stosunku do benchmarku. Gorąco zachęcam wszystkich zainteresowanych tematem do przeczytania książki od początku do końca. Jest bardzo dobrze napisany i stanowi podstawę systematycznego zarządzania portfelem aktywnym (nie mam przynależności do redaktora lub autorów). 1 8211 Analiza czynników Tutaj staramy się jak najdokładniej wyznaczyć zapasy w walucie inwestycyjnej zgodnie z oczekiwaniami. Wiele osób wymyśliło wiele narzędzi i opracowano niezliczoną liczbę tych narzędzi, aby to osiągnąć. W tym poście skoncentruję się na dwóch prostych i szeroko stosowanych wskaźnikach: Współczynnik informacji (IC) i Quantiles Return (QR). 1.1 8211 Współczynnik informacyjny Horyzont dla stopy zwrotu z inwestycji powinien być określony przez analityka, a it8217 jest funkcją obrotów strategicznych 8217 i rozkładu alfa (był to temat szeroko zakrojonych badań). Oczywiście układy scalone muszą być na najwyższym poziomie w wartościach bezwzględnych. Dla czytelnika, w książce Grinolda Kahna podaje się formułę łączącą informację Ratio (IR) i IC: szerokość to liczba niezależnych zakładów. Ta formuła jest znana jako podstawowe prawo aktywnego zarządzania. Problemem jest to, że często definiowanie szerokości dokładnie nie jest tak łatwe, jak się wydaje. 1.2 8211 Return Quantiles Aby dokładniej oszacować czynnik predykcyjny czynnika, konieczne jest, aby przejść krok dalej i zapasy grup według kwantowości wartości współczynników następnie analizować średnie stopy zwrotu z inwestycji (lub inne średnie wskaźniki tendencji) każdego z tych quantiles. Użyteczność tego narzędzia jest prosta. Czynnik może mieć dobrą wartość IC, ale jego moc predykcyjna może być ograniczona do niewielkiej liczby zasobów. Nie jest to dobre, ponieważ menedżer portfela będzie musiał wybierać akcje w całym wszechświecie, aby spełnić ograniczenia dotyczące błędu śledzenia. Dobry powrót kwantyli charakteryzuje się monotonną zależnością między poszczególnymi kwantyliami i zwrotami do przodu. Wszystkie zapasy w indeksie SampP500 (w momencie pisania). Oczywiście istnieje tendencja do przetrwania statku: lista zapasów w indeksie znacznie się zmieniła między początkiem i końcem okresu próbnego, jednak jest wystarczająco dobra jedynie w celach ilustracyjnych. Poniższy kod pobiera indywidualne ceny akcji w SampP500 między rokiem 2005 a dzisiaj (wymaga trochę czasu) i zmienia surowe ceny w zamian za ostatnie 12 miesięcy i ostatniego miesiąca. Pierwszy jest naszym czynnikiem, ten ostatni zostanie wykorzystany jako środek powrotu. Poniżej znajduje się kod do obliczania współczynnika informacji i zwrotu ilościowego. Zauważ, że w tym przykładzie użyłem kwintyli, ale można użyć innej metody grupowania (terciles, deciles etc8230). to naprawdę zależy od rozmiaru próbki, co chcesz uchwycić i pogoda chcesz mieć szeroki przegląd lub skupić się na dystrybucji ogonów. W celu oszacowania zwrotów w obrębie każdego kwintyla, mediana została użyta jako estymator tendencji centralnej. Ten środek jest znacznie mniej wrażliwy na przekrój niż średnia arytmetyczna. I wreszcie kod do wygenerowania wykresu Quantiles Return. 3 8211 Jak wykorzystać powyższe informacje Na wykresie powyżej Q1 jest najniższy z ostatnich 12 miesięcy i najwyższy Q5. Występuje prawie monotoniczny wzrost zwrotu kwantyli między Q1 i Q5, który wyraźnie wskazuje, że zapasy spadające do Q5 przewyższają te przypadające na Q1 o około 1 na miesiąc. Jest to bardzo znaczące i potężne dla tak prostego czynnika (nie jest to naprawdę niespodzianka8280). Dlatego większe szanse na pokonanie indeksu przewyższają zapasy spadające w czwartym kwartale i pomniejszają te spadające do Q1 w stosunku do benchmarku. Wartość IC wynosząca 0,0206 może nie oznaczać wiele w sobie, ale znacząco różni się od 0 i wskazuje na dobrą siłę predykcyjną z ostatnich 12 miesięcy ogólnego zwrotu. Formalne testy istotności mogą być oceniane, ale wykracza to poza zakres tego artykułu. 4 8211 Praktyczne ograniczenia Powyższe ramy są doskonałe do oceny jakości inwestycji 882, ale istnieje szereg praktycznych ograniczeń, które należy uwzględnić w rzeczywistych wdrożeniach: Rebalancing. W powyższym opisie założono, że na koniec każdego miesiąca portfel jest w pełni rekompensowany. Oznacza to, że wszystkie zapasy spadające w I kwartale są niedoważone, a wszystkie zapasy w Q5 są nadwagą w stosunku do benchmarku. Nie zawsze jest to możliwe z przyczyn praktycznych: niektóre akcje mogą zostać wyłączone ze świata inwestycyjnego, istnieją ograniczenia dotyczące branży lub sektora, istnieją ograniczenia dotyczące obrotu itd .8230 Koszty transakcji. Nie zostało to uwzględnione w powyższej analizie i jest to poważnym hamulcem dla rzeczywistej realizacji. Uwarunkowania dotyczące obrotu są zwykle realizowane w rzeczywistym życiu w postaci kary za jakość czynnika. Współczynnik transferu. Jest to rozszerzenie podstawowego prawa aktywnego zarządzania i rozluźnia założenie modelu Grinold8217, który kierownicy nie mają żadnych ograniczeń, które uniemożliwiają im tłumaczenie ich inwestycji bezpośrednio na zakłady w portfelu. I na koniec, I8217m jest zaskoczony tym, co można osiągnąć w mniej niż 80 liniach kodu z R8230 Jak zwykle wszelkie komentarze mile widzianeNasze roboty forex znalazły się ponad robotem Forex (znanym także jako doradca eksperta) to oprogramowanie, które handluje systemem forex dla ciebie. One biegną wewnątrz Twojego terminalu forex i mogą być przyłączone do dowolnej wybranej waluty. Korzystając z zaawansowanych obliczeń, otwierają i zarządzają transakcjami forex zgodnie z strategią forex. Każda EA jest inna. Użyj więcej niż jednego na raz, aby uzyskać najlepsze wyniki. Nie wymaga się doświadczenia, a konfiguracja jest prosta. Korzystanie z robota forex to jedyny sposób na natychmiastowe usprawnienie transakcji. Z doradcą eksperta można natychmiast zacząć handlować systemem pracy niezależnie od własnego poziomu umiejętności. Trudne obliczenia i bezpieczne zarządzanie pieniędzmi są obsługiwane dla Ciebie. Nigdy nie śpią i nie mogą szukać pracy 24 godziny na dobę5 dni w tygodniu. I są jedyną drogą do pokrywania kilku par jednocześnie. Każdy ekspercki doradca jest w pełni zautomatyzowany i wyposażony w funkcje umożliwiające zdominowanie dowolnego wykresu. Kodujemy wszystko, ale kuchnia pogrąża się we wszystkich robotach forex. Automatyczne rączki free forex trading Tak. Właściwe zarządzanie pieniędzmi Sprawdź. Zatrzymaj zarządzanie i automatycznie podejmuj zyski Założysz się. Każdy doradca ekspertów jest w pełni zoptymalizowany dla każdej pary walutowej. I mogą handlować mikro-, mini i standardowymi lotami.

No comments:

Post a comment