Cómo Diseñar Las Estrategias De Comercio De Quant Usando R

Cómo diseñar las estrategias de comercio de Quant Usando R? Cómo diseñar las estrategias de comercio de Quant Usando R? Este blog cubre en breve el concepto de estrategia de back-testing usando R. Antes de morar en las jergas comerciales usando R vamos a pasar algún tiempo entender lo que R es. R es una fuente abierta. Hay más de 4000 paquetes añadidos, 18000 más miembros del grupo LinkedIn y cerca de 80 Grupos Meetup actualmente existentes. Es una herramienta perfecta para el análisis estadístico, especialmente para el análisis de datos. La configuración concisa de Comprehensive R Archive Network conoce como CRAN le proporciona la lista de paquetes junto con la instalación base requerida. Hay muchos paquetes disponibles dependiendo del análisis que se debe hacer. Para implementar la estrategia comercial, usaremos el paquete llamado quantstrat. Proceso de cuatro pasos de cualquier estrategia básica de comercio Formación de hipótesis Pruebas Refinación Producción Nuestra hipótesis se formula como "el mercado es la media revertir". La reversión media es una teoría que sugiere que los precios finalmente vuelven a su valor promedio. El segundo paso consiste en probar la hipótesis para la que formulamos una estrategia en nuestra hipótesis y calcular indicadores, señales y métricas de rendimiento. La fase de prueba puede dividirse en tres pasos, obtener los datos, escribir la estrategia y analizar la salida. En este ejemplo consideramos NIFTY-Bees. Es un fondo negociado en bolsa administrado por Goldman Sachs. NSE tiene un gran volumen para el instrumento, por lo que consideramos esto. La imagen de abajo muestra el precio de Open-High-Low-Close del mismo. Trazamos la banda de Bollinger para el precio de cierre. Establecemos un nivel umbral para comparar las fluctuaciones en el precio. Si el precio aumenta / disminuye, actualizamos la columna de umbral. El precio de cierre se compara con la banda superior y con la banda inferior. Cuando se cruza la banda superior, es una señal de venta. Semejantemente cuando la venda inferior es cruzada, es una señal para la venta. La sección de codificación se puede resumir de la siguiente manera: Agregar indicadores Adición de señales Añadiendo reglas Una vista de helicóptero hacia la salida de la estrategia se da en el diagrama abajo. Por lo tanto, nuestra hipótesis de que el mercado es la media revertir se apoya. Puesto que esto es back-testing, tenemos espacio para refinar los parámetros comerciales que mejorarían nuestros rendimientos promedio y los beneficios obtenidos. Esto se puede hacer mediante el establecimiento de diferentes niveles de umbral, reglas de entrada más estrictas, stop loss, etc Se podría elegir más datos para back-testing, el uso de Bayseian enfoque para establecer el umbral, teniendo en cuenta la volatilidad. Una vez que esté seguro de la estrategia de negociación respaldada por los resultados de back-testing que podría entrar en el comercio en vivo. El entorno de producción es un gran tema en sí mismo y está fuera de alcance en el contexto del artículo. Para explicar en breve esto implicaría escribir la estrategia en una plataforma de negociación. Webinar Video Una vez que haya aprendido los conceptos básicos de diseñar una estrategia de negociación cuantitativa usando R, puede echar un vistazo a un ejemplo de estrategia comercial codificada en R y también aprender acerca de cómo empezar con el paquete quantmod en R. También puede echar un vistazo a nuestro interactivo Auto-ritmo de 10 horas de campo de datacamp Modelo de una estrategia de comercio cuantitativo en R