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एक साधारण शेयर ट्रेडिंग रणनीति backtesting (यह लेख पहली आधुनिक toolmaking पर प्रकाशित किया। और कृपया आर-ब्लॉगर्स के लिए योगदान दिया गया था) नोट: इस पोस्ट वित्तीय सलाह नहीं है! यह आर के आयात और डेटा जोड़ तोड़ के लिए है क्षमताओं के कुछ पता लगाने के लिए सिर्फ एक मजेदार तरीका है। मैं हाल ही में एक्सेल में एक दिलचस्प शेयर ट्रेडिंग रणनीति का पता लगाया है कि ईटीएफ पैगंबर पर एक पोस्ट में पढ़ा। रणनीति सरल है: पिछले 200 दिनों से अधिक शेयर के उच्च बिंदु का पता लगाएं, और कहा कि उच्च के बाद से गुजरे हैं उन दिनों की संख्या गिनती। इसकी अधिक कम से कम 100 दिन हो गए हैं, तो शेयर के मालिक हैं। अपनी गया 100 दिन से अधिक है, तो यह खुद न। यह रणनीति बहुत सरल है, लेकिन यह कुछ प्रभावशाली परिणाम अर्जित करता है। (नोट, लेकिन, इस उदाहरण के विभाजन या लाभांश से समायोजित नहीं किया गया है और अन्य त्रुटियों को शामिल कर सकता है कि डेटा का उपयोग करता है इसके अलावा, रणनीति के प्रदर्शन को प्रभावित है, जो दोनों के व्यापार की लागत और निष्पादन में देरी, अनदेखी कर रहे थे।)। आर में इस रणनीति को लागू करने के लिए सरल है, और अनुसंधान में शेयर बाजार के आंकड़ों खींच आसान है कि है जिनमें से प्राथमिक एक्सेल, पर कई लाभ प्रदान करता है, और हम अपेक्षाकृत कम प्रयास के साथ इंडेक्सेस की एक विस्तृत श्रृंखला पर इस रणनीति का परीक्षण कर सकते हैं। सबसे पहले, हम quantmod का उपयोग कर जीएसपीसी के लिए डेटा डाउनलोड करें। (जीएसपीसी सपा 500 इंडेक्स के लिए खड़ा है)। अगला, हम एक समय की श्रृंखला में एन-दिन अधिक है, और हमारे व्यापार रणनीति को लागू करने के लिए एक समारोह के बाद के दिनों की संख्या की गणना करने के लिए एक समारोह का निर्माण। आप उपयोग करना चाहते एन-दिन अधिक है, और आप शेयर का आयोजन करेगा कि उच्च पिछले दिनों की संख्या: उत्तरार्द्ध समारोह 2 मानकों लेता है। उदाहरण के लिए 200 और 100 है, लेकिन आप आसानी से 500 दिन उच्च को यह बदलने के लिए और आप के प्रति सहिष्णु पहले शेयर है कि पिछले 300 दिनों पकड़ क्या होता है अगर देख सकता था। इस समारोह में parameterized है, अत: हम आसानी से हमारी रणनीति के कई अन्य संस्करणों का परीक्षण कर सकते हैं। हम पैड शून्य के साथ हमारी रणनीति की शुरुआत यह हमारे इनपुट डेटा के रूप में एक ही लंबाई हो जाएगा। (आप daysSinceHigh समारोह के एक अधिक विस्तृत explaination के लिए चाहते हैं, तो पार मान्य पर चर्चा देखें)। हम अपने strategys रिटर्न पाने के लिए सूचकांक से रिटर्न से हमारी स्थिति (0,1) वेक्टर गुणा। अब हम एक व्यापार रणनीति के बारे में कुछ आँकड़े वापस करने के लिए एक समारोह का निर्माण, और बेंचमार्क के लिए हमारी रणनीति की तुलना करें। कुछ हद तक मनमाने ढंग से, मैं वार्षिक उतार-चढ़ाव, अधिकतम गिरावट, और अधिकतम लंबाई गिरावट, संचयी वापसी, मतलब वार्षिक वापसी, शार्प अनुपात, जीतने% देखो मतलब का फैसला किया। अन्य आँकड़े को लागू करने के लिए आसान होगा।