R 통계 forex

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R 통계 forex
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Symbols quantmod OHLC 통화 데이터를 가져옵니다.
통화 쌍에 대한 OHLC 가격 데이터를 검색하려고합니다. 아래에서 볼 수 있듯이 정의 된 기간 동안 가까운 가격을 얻을 수있었습니다. 이상적으로 나는 오픈, 하이, 로우 가격도 원할 것입니다. 거기에서 나는 외환 거래 시스템을 만들기 위해 데이터를 분석하려고합니다.
지금까지 내 작업이 있습니다.
야후는 최소 통화로 USD로 변환 된 OHLC 형식의 일일 통화 데이터를 quantmod를 통해 액세스 할 수 있습니다.
FX는 OTC 시장이므로 대부분의 데이터 제공 업체는 거래량을 이용할 수 없습니다. 이 질문에 대한 대답은 yahoo API 토론 : 유용 할 수도 있습니다.
그럼에도 불구하고 야후 일일 fx 데이터를 사용할 때 여기에 설명 된주의 사항에 유의하십시오. quantmod 통화 (FX) 데이터의 정확한 시간 소인.

기계적인 Forex.
기계 거래 전략을 사용하여 외환 시장에서 거래합니다.
알고리즘 거래에서 R 사용 : 간단한 시계열 특성 분석. 1 부.
지난 주 우리는 IS / OS 시스템 특성 배열을 분석하고 IS / OS 내역 상관 관계에 대한 간단한 결론을 도출하기 위해 R 통계 패키지를 사용했습니다. 오늘날 우리는 R을 사용하여 시스템 생성 전에 수행되어야하는보다 근본적인 분석을 수행하려고합니다. 이 분석은 금융 시계열의 기본 특성에 해당합니다. 이는 우리가 거래 할 기호에 대한 근본적인 정보를 제공합니다. 이 분석을 통해 우리는 전통적인 알파 탐색 알고리즘 전략을 개발하는 것이 더 쉬울 수있는 곳과 특정 기호 내에 존재하는 몇 가지 (근본적인 장기 바이어스) 여부를 파악할 수 있습니다. 이 첫 번째 튜토리얼에서는 금융 시계열에 대한 몇 가지 기본적인 통계 특성을 다룰 것입니다. 실종 된 유용한 특성이있는 경우 관측과 함께 의견을 게시하십시오 (필자는 분명히 다음 몇 부분에 포함 할 것입니다).
무엇보다도 우리는 우리의 데이터가 R에 친숙한 CSV 파일에 포함되어 있는지 확인해야합니다. 열기 / 높음 / 낮음 / 닫음 열뿐만 아니라 날짜 열에 촛불 사용 시간이 적절한 형식으로 포함되어야합니다. R (예 : 1986-03-23). R에는 적절한 열 머리글이 있어야하므로 csv의 첫 번째 줄에는 날짜, 열기, 높음, 낮음, 닫기와 같은 내용을 읽어야합니다. 이 시리즈의 다음 몇 게시물에서이 퀵 모드 (예 : quantmod)가 필요한 다른 라이브러리를 사용할 때 데이터를 이렇게 형식화해야합니다 (Hurst 지수와 같은 고급 분석을 수행 할 때). 견적). 기본적인 통계 계산을 위해 필요할 것이므로 계속하기 전에 e1071 R 라이브러리도 설치했는지 확인하십시오. 데이터를 준비하고 나면 이제 R에로드하고 제대로로드되었는지 확인하기 위해 플롯 할 수 있습니다 (quantmod를 사용할 때 더 예쁜 촛대 차트를 그릴 수있는 방법을 배웁니다.
데이터가로드되면 Open / High / Low / Close 데이터를 직접 비교할 수 없기 때문에 여러 심볼간에 비교할 수있는 통계량을 갖기 위해 가격 시리즈의 수익률을 계산할 수 있습니다. 백분율 리턴은 단순히 100 * (Close [n] - Close [n-1] / Close [n-1])로 주어지며, gap이 재생되기 때문에 Close [n] - Open [n] 특정 도구를 통해 매우 중요한 역할을하므로 계산시이를 고려해야합니다. 또한 log (Close [n]) 기반의 수익률은 대부분의 금융 시계열에서 정규 분포에 가까운 결과를 제공하기 때문에 일반적으로 사용됩니다. 어떤 것을 사용할지는 주로 분석이 정규성을 가정해야하는지 여부에 달려 있습니다. 이 자습서에서는 표준 백분율을 사용하려고합니다. 사용할 수있는 다양한 반환 유형에 대한 자세한 내용은이 링크를 확인하십시오. 반환 값을 계산하려면 몇 가지 추가 R 명령을 실행해야합니다.
먼저 배열에 차등을 채운 다음 이전 닫기 값을 기반으로 올바른 정규화 된 차이로 다시 채우는 방법으로 수익을 계산했습니다. R에서 이것을 할 수있는 더 좋은 방법이있을 것입니다. (아는 한 주석을 달아주세요!)하지만 C ++의 정신력을 사용하여 간단히 말했습니다.) 이제 시계열에 대한 흥미로운 통계를 보여주는 몇 가지 추가 계산을 수행 할 수 있습니다. 우리는 평균, Â 왜곡, κ 첨도 및 우리의 수익에 대한 연속 자기 상관을 계산할 수 있습니다. 왜곡은 분포가 음수 또는 양수 값으로 기울어 졌는지를 말해줍니다 (완벽하게 대칭 인 확률 분포는 0을 나타냅니다). 반면에 kurtosis는 우리의 분포가 얼마나 뚱뚱한 (높은 kurtosis) 또는 매우 정점 (낮은 kurtosis)인지를 알려줍니다 정상 분포. 높은 첨도 (kurtosis)는 배포본의 편차가 극단적 인 편차로 인해 발생할 가능성이 높다는 것을 의미합니다. 또한 이러한 유사 콘텐츠를보다 잘 볼 수 있도록 히스토그램을 얻을 수 있습니다.
위에서 볼 수 있듯이 EUR / USD의 수익률은 정규 분포에서 크게 벗어나며 (향후 게시물에 대한 정상 테스트에서 더 많음) 이미 EUR / USD 분포의 일부 특성을 볼 수 있습니다. 예를 들어 우리는 분포가 양의 영토 (skewness = 0.076)로 비뚤어지고 분포가 흉한 (kurtosis = 1.52) 것을 볼 수 있습니다. 금융 시계열이 맹금류로 잘 알려져 있기 때문에이 두 사실 중 누구도 시계열 분석을 수행 한 사람에게는 놀라움을 금치 못할 것입니다. 그러나 학습하는 자산 클래스와 기호에 따라 첨도 및 비대칭 정도가 많이 달라지는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이 시리즈의 다음 부분에서 우리는 다른 Forex 및 비 Forex 기호가이 동일한 분석 (몇 가지 추가 통계 포함) 내에서 어떻게 비교되는지, 그리고이 통계가 역사적으로 수익성있는 거래 시스템을 생성하는 능력과 어떻게 관련되는지에 대해 살펴볼 것입니다 해당 데이터를 사용합니다. 특정 특성을 가진 배포판은 역사적으로 수익성 높은 전략을 쉽게 생성 할 수있는 반면, 다른 특성을 갖는 배포판은 에지를 찾기가 매우 어렵습니다.
통계에 정통한 사람들을 위해 기본 통계 분석 측면에서 유용하다고 생각하는 항목과 향후 게시물에서 설명 할 항목을 자유롭게 제공하십시오. 내 직업에 대해 더 자세히 알고 싶다면 어떻게 트레이딩 전략을 개발할 때 시계열 분석을 사용할 수 있습니까? 트레이딩 비디오, 트레이딩 시스템, 개발 및 자동 거래에 대한 건전하고 정직하고 투명한 접근법으로 가득 찬 웹 사이트 인 Asirikuy에 가입하는 것을 고려해보십시오. 일반적으로 나는이 기사를 즐겼기를 바랍니다! :영형)
알고리즘 트레이딩에서 R을 사용하는 3 가지 응답 : 간단한 시계열 특성 분석. 1 부 & # 8221;
[& # 8230;]이 일련의 게시물 중 일부는 Forex의 금융 시계열에서 간단한 기본 특성을 얻었습니다.
이 튜토리얼을 따르기 전에 기본 시계열 분석에 대한 이전 2 개의 (1, 2) R 튜토리얼을 읽으므로 기본 R 시리즈에 익숙해 지도록 조언합니다. [& # 8230; # 8230;]
죄송하지만이 문제에 직면 한 메신저 :
plot. window (& # 8230;)의 오류 : 유한 한 & # 8216; xlim & # 8217; 값.
또한 : 경고 메시지 :
1 : min (x)에서 min에 누락 된 인수가 없습니다. Inf를 반환합니다.
2 : max (x)에서 : max에 대한 누락 된 인수 없음; ~를 반환합니다.
3 : min (x) : min에 대한 누락 된 인수가 없습니다. Inf를 반환합니다.
4 : 최대 (x)에서 : max에 대한 누락 된 인수 없음; ~를 반환합니다.

기계적인 Forex.
기계 거래 전략을 사용하여 외환 시장에서 거래합니다.
결정론과 엔트로피 : R을 사용하여 거래 할 Forex 쌍 선택.
재정 시간 계열은 종종 무작위 적 요소와 결정 론적 요소가 혼합 된 것으로 설명됩니다. 상인으로서 우리는 시계열의 결정 론적 요소로부터 이익을 얻으려고 노력하지만 확률 론적 요소는 시계열을 본질적으로 예측하기 어렵게 만든다. Forex 시장에서 거래 할 수있는 금융 상품이 무수히 많기 때문에 결정 성있는 요소가 가장 많이 사용되는 금융 상품 (가장 적은 일련의 통화)을 선택해야합니다. 그러면 더 성공적인 거래 결과를 얻을 수 있습니다. 오늘 저는 FX 시장을 모니터하는 방법으로 근사 엔트로피를 사용하는 것에 대해 이야기 할 것입니다. 구체적으로 R을 사용하여 최근 시계열의 엔트로피를 매우 쉽게 측정 할 수있는 방법과 이것이 어떻게 당신을 선택할 수 있는지 보여줄 것입니다 쌍을 이루어 교역합니다.
근사 엔트로피가 무엇인지 조금 더 이해하자. 시계열을 가지고있을 때 무작위로 또는 특정 패턴으로 구성 할 수있는 일련의 요소가 있습니다. 두 개의 시계열은 정확한 표준 편차, 분산, 평균 및 다른 통계적 통계 측정 값을 가질 수 있지만 반복적 인 패턴을 보여줄 수있는 반면 다른 하나는 완전히 확률적일 수 있습니다. 전통적인 기술적 통계는 & # 8211; 이 관점에서 보면 그들은 동일합니다 & # 8211; 그러므로 우리는 어느 것이 다른 것보다 더 무작위인지를 판단하기 위해보다 정교한 측정이 필요합니다. 근사치 엔트로피에 대한 위키 피 디아 페이지는 좋은 예를 보여 주며 측정의 수학적 특성에 대해 자세히 설명합니다.
우리는 'pacma'를 사용하여 R에서 대략적인 엔트로피를 쉽게 측정 할 수 있습니다. quantum 패키지를 사용하여 Oanda에서 얻은 데이터와 패키지. 이러한 방식으로 과거 500 일간의 데이터에 대한 엔트로피 측정을 쉽게 얻을 수 있으므로 엔트로피 관점에서 현재의 외환 시장 상태를 그림으로 그릴 수 있습니다. 위의 코드는이 작업을 수행하는 방법을 보여줍니다. 또한이 코드는 gpplot2를 사용하여 그래프를 생성합니다. gpplot2는 엔트로피 측정을 최저에서 최고로 표시합니다 (아래 그래프 참조). 이 스크립트로 17 개의 기호에 대한 엔트로피 값을 쉽게 얻고 비교할 수 있습니다. 원하는 경우 색인 및 데이터 프레임 크기를 조정하여 기호를 추가 / 제거 할 수 있습니다.
일단 엔트로피 측정을하면 우리는 이것이 어떻게 쌍으로 거래 할 것인지 선택하는 데 도움이되는지 스스로에게 물어봐야합니다. 가장 낮은 엔트로피 값을 갖는 쌍은 가장 높은 비 - 랜덤 성분을 갖는 쌍이고, 가장 높은 엔트로피 값을 갖는 쌍은 가장 높은 랜덤 성분을 갖는다. 엔트로피 값을 각 쌍의 거래 비용 (pips)으로 곱하여 거래 비용에 맞게 조정 된 값을 얻을 수도 있습니다. 패턴이 더 비싼 페어에서 더 쉽게 얻을 수 있으므로 이점이 더 저렴한 페어에 대해 완전히 무효화 될 수 있습니다. 이 그래프에서 우리는 USDJPY, EURUSD, GBPJPY 또는 USDCHF 중 하나를 거래해야하는 것으로 보이지만 AUDCHF와 같은 쌍은 거래에 가장 불리한 것처럼 보입니다.
또한 이러한 값이 시간에 따라 크게 변할지 또는 상당히 일정한 지의 여부를 궁금해 할만한 가치가 있습니다. 나는 위의 분석을 4 개의 메이저에 대한 25 년간의 데이터를 사용하여 반복하였고, 결과는 장기적인 관점에서 USDCHF가 가장 낮은 엔트로피와 쌍을 이룰지라도 질적 인 순서가 상당히 유사 함을 보여줍니다. 최근에 USDCHF에 대한 엔트로피의 증가는 2011 년 EURCHF 페그 도입으로 큰 부분을 차지할 수 있습니다. 이는 2011 년 페어의 무작위성을 증가 시켰습니다. 그러나 장기 엔트로피보다 전반적으로 낮습니다.
따라서 장기 및 단기 엔트로피 값이 낮은 쌍을 거래하는 것이 가장 유리한 것으로 보인다. 이것은 결정 론적 / 무작위 성분의 양과 관련하여 일정한 안정성이있는 쌍을 가지고 있음을 의미하며 단기간의 가치와 비교할 때 장기간의 가치가 확실히 비슷합니다. 엔트로피 측정은 또한 엔트로피 증가가 시계열이 무작위로되어 거래가 더욱 어려워지고 있음을 의미하는 특정 기호에 대한 거래를 시작 / 중지 할 수있는 방법을 제공 할 수 있습니다. 엔트로피 대 시간을 그래프로 나타낼 때이를 측정 할 수있는 멋진 방법이 있습니다.
엔트로피가 쌍을 선택 (엔트로피 가설 테스트, 비용 및 유동성과 같은 다른 것들 모두 고려해야 함) 할 때 유일한 고려 사항은 아니지만 거래 결정 또는 일정 기간 거래를하지 않는 데 도움이되는 매우 유용한 측정입니다 악기. 기호 분석에 대해 더 자세히 알고 싶거나 선택한 시스템을 자동화하기위한 자동화 된 시스템을 어떻게 만들 수 있는지 알아보십시오. • 교육 동영상, 거래 시스템, 개발 및 건전하고 정직하며 투명한 방식으로 자동화 된 웹 사이트 인 Asirikuy에 가입하십시오. 일반적으로 거래.
결정론과 엔트로피에 대한 2 가지 반응 : R & # 8221;
재미있는 시작 게시물. 롤링 엔트로피 계산을 필터 또는 기타 등등으로 사용할 수있는 거래 시스템의 예를 들려 줄 수 있습니까? 또한 SMA200과 같이 롤링 방식으로 계산 된 계산입니까? 일관된 스트림을 얻으려면 롤 적용을 구체적으로 수행해야합니까?
내 머리 꼭대기에서 가능한 한 가지 가능한 아이디어는 유니버스 필터링 도구로 사용하여 매월 4 개월의 롤링 시간 프레임을 통해 계산을 보는 것입니다 (예 : ala Flexible Asset Allocation).
어쨌든, 나는 당신에게 이것을 희망하고 좀더 심층적 인 시위를 할 것입니다.
좋은 게시, 고마워.
또한 일중 데이터에서 관찰 간격을 변화시킴으로써 결과를 보는 것도 흥미로울 것입니다.
복사 및 붙여 넣기를 위해 R 스크립트의 한 가지 확실한 개선점은 for () 루프에서 도구 세트를 반복하는 것입니다 (예 :
allSymbolEntropies & lt; data. frame (matrix (NA, nrow = length (symbol. set), ncol = 2))
for (x in 1 : length (symbol. set))
s = paste (하위 문자열 (symbol. set [x], 1,3), 하위 문자열 (symbol. set [x], 4,6), sep = & # 039; / & # 039;)
fxdata = getSymbols (s, src = "oanda", auto. assign = F)
allSymbolEntropies $ 엔트로피 [x] = approx_entropy (fxdata, edim = 2, r = 0.2 * sd (fxdata), elag = 1)