R:回测交易策略。 quantmod 和 R 的初学者

Question

我对 R 非常陌生，并试图回测我已经在 WealthLab 中编写的策略。

一些我不明白的东西(而且它显然不起作用:)

我没有很好地将收盘价转化为向量……或某种向量，但它从结构开始，我真的不明白这个函数的作用。这就是为什么我的 series[,1] 调用可能不起作用的原因。

n <- nrow(series) 也不起作用，但我需要它用于循环

所以我想如果我得到这两个问题的回答，我的策略应该有效......我非常感谢任何帮助......即使有其他语言的编程经验，R似乎也很复杂

#rm(list = ls(all = TRUE))

#import data, default is yahoo
require(quantmod)
series <- getSymbols('AAPL',from='2013-01-01')
#generate HLOC series
close <- Cl(AAPL)
open <- Op(AAPL)
low <-Lo(AAPL)
high <- Hi(AAPL)

#setting parameters
lookback <- 24 #24 days ago
startMoney <- 10000


#Empty our time series for position and returns
f <- function(x) 0 * x

position <- apply(series[,1],FUN=f)
colnames(position)="long_short"

returns <- apply(series[,1],FUN=f)
colnames(returns)="Returns"

trades = returns
colnames(trades)="Trades"

amount = returns
colnames(amount) = "DollarAmount"
amt[seq(1,lookback)] = startMoney


#Calculate all the necessary values in a loop with our trading strategy
n <- nrow(series)

for(i in seq(lookback+1,n)){
  #get the return
  if(position[i-1] == 1){
    #we were long
    returns[i] = close[i]/close[i-1] - 1
  } else if(position[i-1] == -1){
    #we were short
    returns[i] = close[i-1]/close[i] - 1
  }


  #long/short position
  if(open[i-lookback]<open[i] && low[i-1] < open[i]){
    #go long
    position[i] = 1    
  } else if(open[i-lookback]>open[i] && high[i-1] > open[i]){
    # go short
    position[i] = -1
  } else {
    position[i] = position[i-1]
  }

  #mark a trade if we did one
  if(position[i] != position[i-1]) trades[i] = 1

  #Calculate the dollar amount
  amount[i] = amount[i-1]*exp(returns[i])
  if(trades[i]) amount[i] = amount[i] - 2
}

Answer 1

从第二个问题开始

> s <- getSymbols('SPY')
> nrow(s)
NULL
> class(s)
[1] "character"
> s.data <- get(s)
> class(s.data)
[1] "xts" "zoo"
> nrow(s.data)
[1] 1635

所以如果你想处理实际的 xts您需要使用的对象 get .

关于你的第一个问题 - 我认为你真的不需要将数据作为向量提取 - xts object 是一个按日期索引的数组，它很容易使用。
如果您仍然想获取可以使用的数据

closing.prices <- coredata(Cl(s))

现在，为了让您开始对策略进行简单的回溯测试，我建议您按照以下步骤进行工作

定义您的策略。
2. 创建一个数组或向您的 xts 对象添加一列，代表您每天的位置。 1 为多头，0 为 headless 寸，-1 为空头(稍后您可以使用数字进行杠杆)。
3. 将每天的返回乘以头寸，您将得到您的策略返回向量。
4. 检查结果 - 我的建议是 PerformanceAnalytics .

简单策略 - 收盘价高于 SMA20 时买入，低于 SMA20 时卖出

library(quantmod)
library(PerformanceAnalytics)

s <- get(getSymbols('SPY'))["2012::"]
s$sma20 <- SMA(Cl(s) , 20)
s$position <- ifelse(Cl(s) > s$sma20 , 1 , -1)
myReturn <- lag(s$position) * dailyReturn(s)
charts.PerformanceSummary(cbind(dailyReturn(s),myReturn))

这就是你会得到的