R 거래 시스템

R 개발 페이지.

기여한 R 패키지.

아래는 프로젝트 트레이딩 시스템 모델링에서 제공하는 모든 패키지 목록입니다.

패키지 바이너리에 대한 중요 사항 : R-Forge는 R의 최신 버전에만이 바이너리를 제공하지만 이전 버전에는 제공하지 않습니다. R-Forge에서 제공되는 패키지를 성공적으로 설치하려면 R의 최신 버전으로 전환하거나 패키지 소스 (.tar. gz)에서 설치해야합니다.

무역 시스템 모델링.

상태 코드를 작성하십시오.

0 - 현재 : 패키지를 다운로드 할 수 있습니다. 해당 패키지는 ERROR없이 Linux 및 Windows 플랫폼에서 검사를 통과했습니다.

1 - 빌드 예정 : 패키지가 빌드 시스템에 의해 인식되고 준비 영역에서 제공됩니다.

2 - Building : 패키지가 빌드 머신으로 전송되었습니다. R의 최신 패치 버전을 사용하여 빌드되고 검사됩니다. 이 패키지는 여러 패키지의 배치에 포함되어 있습니다. 따라서이 프로세스는 완료하는 데 약간의 시간이 걸립니다.

3 - 빌드 실패 : 패키지가 작성되지 않았거나 Linux 및 / 또는 Windows 플랫폼에서 검사를 통과하지 못했습니다. 정책을 충족하지 못하기 때문에 사용할 수 없습니다.

4 - 충돌 : 동일한 이름의 패키지가 두 개 이상 존재합니다. 그들 중 누구도 지을 수 없습니다. 유지 관리자는 추가 조치 협상을 요청받습니다.

5 - 오프라인 : 패키지를 사용할 수 없습니다. 빌드 시스템이 오프라인 일 수도 있고 패키지 관리자가 (예를 들어, 패키지 리포지토리에 커밋하여) 재 구축을 트리거하지 않았을 수도 있습니다.

패키지가이 페이지에 표시되지 않거나 빌드되지 않은 경우 빌드 시스템 상태 보고서를 확인하십시오.

거래 시스템.

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2015 년 10 월 7 일 Michael Halls-Moore 작성

이 기사에서는 이전 시계열 분석 게시물에서 얻은 모든 지식을 S & P500 미국 주식 시장 지수의 거래 전략에 적용하는 방법을 보여 드리고자합니다.

우리는 ARIMA와 GARCH 모델을 결합함으로써 장기적으로 "Buy-and-Hold"접근 방식보다 훨씬 뛰어나다는 것을 알게 될 것입니다.

전략 개요.

전략의 아이디어는 상대적으로 간단하지만 실험을 원한다면 수정하려는 내용을 이해하기 위해 시계열 분석에 대한 이전 게시물을 읽는 것이 좋습니다.

전략은 "롤링"기반으로 수행됩니다.

매일, $ n $, 주식 시장 지수의 분화 된 로그 수익의 이전 $ k $ 일은 최적의 ARIMA 및 GARCH 모델을 피팅하기위한 창으로 사용됩니다. 결합 된 모델은 다음날 반환에 대한 예측을하는 데 사용됩니다. 예측이 음수이면 주식은 이전 종가에서 매도가되고 긍정적 인 경우 주식은 매수가됩니다. 예측이 전날과 같은 방향이면 아무 것도 변경되지 않습니다.

이 전략에서는 S & amp; P500에 대해 Yahoo Finance의 최대 사용 가능 데이터를 사용했습니다. 나는 $ k = 500 $을 가져갔습니다. 그러나 이것은 성능을 향상 시키거나 약화를 줄이기 위해 최적화 될 수있는 매개 변수입니다.

백 테스트는 R을 사용하여 직관적으로 벡터화 된 방식으로 수행됩니다. 아직까지 Python 이벤트 기반 백 테스터에서는 구현되지 않았습니다. 따라서 실제 거래 시스템에서 성취 된 성과는 커미션과 미끄러짐으로 인해 여기에서 달성 할 수있는 것보다 약간 적을 것입니다.

전략 구현.

이 전략을 구현하기 위해 우리는 이전에 시계열 분석 기사 시리즈에서 작성한 일부 코드와 rugarch를 포함한 몇 가지 새로운 라이브러리를 사용하려고합니다. 이 라이브러리는 QuantStrat Trader에서 Ilya Kipnis가 제안했습니다.

단계별로 구문을 살펴본 다음 마지막에 전체 구현을 제시하고 ARIMA + GARCH 표시기에 대한 내 데이터 세트에 대한 링크를 제공합니다. 신호를 생성하기 위해 내 데스크톱 PC에서 며칠이 걸렸기 때문에 후자를 포함 시켰습니다!

코드 자체가 복잡하지 않기 때문에 결과를 전체적으로 복제 할 수 있어야합니다. 전체를 수행하면 시뮬레이션하는 데 시간이 걸리지 만 말입니다.

첫 번째 작업은 R에 필요한 라이브러리를 설치하고 가져 오는 것입니다.

이미 라이브러리가 설치되어 있다면 간단히 가져올 수 있습니다.

이를 통해 S & P500에 전략을 적용 할 것입니다. 우리는 quantmod를 사용하여 색인을 위해 1950 년으로 거슬러 올라가는 자료를 얻을 수 있습니다. Yahoo Finance는 "^ GPSC"기호를 사용합니다.

그런 다음 S & P500의 "종가"에 대한 차등 대수 수익을 작성하고 초기 NA 값을 제거 할 수 있습니다.

우리는 벡터를 생성해야하며, 특정 날짜에 예측 값을 저장할 예측을해야합니다. 우리는 길이 foreLength를 우리가 마이너스 $ k $를 가지는 거래 데이터의 길이, 창 길이와 동일하게 설정합니다 :

이 단계에서 우리는 매매 데이터에서 매일 반복하고 적절한 ARIMA 및 GARCH 모델을 길이 $ k $의 롤링 윈도우에 맞출 필요가 있습니다. 24 개의 개별 ARIMA 피팅을 시도하고 GARCH 모델에 적합하다고 가정 할 때, 매일 표시기를 생성하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.

우리는 인덱스 d를 루핑 변수로 사용하고 $ k $에서 거래 데이터 길이까지 반복합니다.

그런 다음 S & amp; P500 리턴을 가져 와서 $ 1 + d $와 $ k + d $ 사이의 값을 선택하여 롤링 윈도우를 만듭니다 (이 전략의 경우 $ k = 500 $).

$ p, q = 0 $를 제외하고 ARIMA 기사에서와 동일한 절차를 사용하여 $ p \ in \ $ 및 $ q \ in \ $가있는 모든 ARMA 모델을 검색합니다.

우리는 R tryCatch 예외 처리 블록에서 arimaFit 호출을 래핑하여 $ p $와 $ q $의 특정 값에 적합하지 않으면이를 무시하고 $ p $의 다음 조합으로 이동합니다 및 $ q $.

우리는 $ d = 0 $의 "통합 된"값을 설정합니다 (이것은 우리의 인덱싱 매개 변수와 다른 $ d $입니다!). 따라서 ARIMA보다는 ARMA 모델에 적합합니다.

루핑 절차는 Akaike Information Criterion의 관점에서 우리가 GARCH 모델에 피드를 사용하는 데 사용할 수있는 "최적의"ARMA 모델을 제공합니다.

다음 코드 블록에서는 GARCH (1,1) 모델과 함께 rugarch 라이브러리를 사용할 것이다. 이 구문을 사용하려면 분산 및 평균에 대한 모델을 취하는 ugarchspec 사양 개체를 설정해야합니다. 분산은 GARCH (1,1) 모델을받는 반면, 평균은 ARMA (p, q) 모델을 취하는데, 여기서 $ p $와 $ q $는 위에서 선택됩니다. 또한 오류에 대한 세분화 된 분포를 선택합니다.

일단 우리가 명세를 선택하면, ugarchfit 명령을 사용하여 ARMA + GARCH의 실제 피팅을 수행합니다. 이 명령은 명세 오브젝트, S & amp; P500의 $ k $ 리턴 및 수치 최적화 솔버를 사용합니다. 우리는 수렴 가능성을 높이기 위해 다른 솔버를 시도하는 하이브리드를 선택했습니다.

GARCH 모델이 수렴하지 않으면 우리는 단순히 "긴"예측을 산출 할 날을 설정합니다. 이는 분명히 추측입니다. 그러나 모델이 수렴하면 날짜와 내일 예측 방향 (+1 또는 -1)을 루프가 닫힌 지점의 문자열로 출력합니다.

CSV 파일에 대한 출력을 준비하기 위해 다음 날의 예측 방향과 쉼표로 구분 된 데이터가 포함 된 문자열을 만들었습니다.

끝에서 두 번째 단계는 CSV 파일을 디스크에 출력하는 것입니다. 이를 통해 우리는 지표를 가져 와서 원할 경우 추가 분석을 위해 대체 백 테스팅 소프트웨어에서 사용할 수 있습니다.

그러나 현재 CSV 파일에는 약간의 문제가 있습니다. 이 파일에는 날짜 목록과 내일 방향에 대한 예측이 포함되어 있습니다. 아래의 백 테스트 코드에이 값을로드하면 예상 값이 예측 시점에 알려지지 않은 데이터를 나타내므로 실제로 미리보기 바이어스가 도입됩니다.

이것을 설명하기 위해 우리는 하루 앞당겨 예상 가치를 단순히 움직일 필요가 있습니다. 나는 이것을 파이썬을 사용하여보다 직관적이라고 발견했다. 판다 (pandas)와 같은 특수 라이브러리를 설치했다고 가정하고 싶지 않으므로 순수 파이썬으로 유지했습니다.

다음은이 절차를 수행하는 짧은 스크립트입니다. forecasts. csv 파일과 동일한 디렉토리에서 실행해야합니다.

이제는 forecasts_new. csv에 수정 된 표시기 파일이 저장되었습니다. 계산에 많은 시간이 걸리기 때문에 다운로드 할 수 있도록 여기에 전체 파일을 제공했습니다.

전략 결과.

표시기 CSV 파일을 생성 했으므로 실적을 '구매 및 보류'와 비교해야합니다.

먼저 CSV 파일의 표시기를 읽어서 spArimaGarch로 저장합니다.

그런 다음 ARIMA + GARCH 예측 날짜와 S & amp; P500의 원래 수익률 세트의 교차점을 만듭니다. 그런 다음 ARIMA + GARCH 전략의 수익률을 예측 기호 (+ 또는 -)에 수익률을 곱하여 계산할 수 있습니다.

ARIMA + GARCH 전략의 수익률을 얻으면 ARIMA + GARCH 모델과 "Buy & amp; Hold"둘 다에 대한 형평 곡선을 만들 수 있습니다. 마지막으로 단일 데이터 구조로 결합합니다.

마지막으로 xyplot 명령을 사용하여 동일한 플롯에서 두 가지 형평 곡선을 그릴 수 있습니다.

2015 년 10 월 6 일까지의 형량 곡선은 다음과 같습니다 :

1952 년부터 S & amp; P500에 대한 ARIMA + GARCH 전략의 지분 곡선과 "Buy & amp; Hold".

ARIMA + GARCH 전략은 65 년 동안 "Buy & amp; Hold"보다 월등히 뛰어났습니다. 그러나 1970 년대와 1980 년 사이에 대부분의 수익이 발생했음을 알 수 있습니다. 곡선의 변동성이 80 년대 초반까지는 극히 적어 변동성이 크게 증가하고 평균 수익률이 덜 인상적 이었음을 알 수 있습니다.

분명히 주식 곡선은 전체 기간 동안 큰 성과를 약속합니다. 그러나, 이 전략은 정말로 교환 가능 했습니까?

우선, ARMA 모델이 1951 년에만 발표되었다는 사실을 고려해 봅시다. 1970 년대까지 Box & amp; 젠킨스는 그들의 책에서 그것을 논의했다.

둘째, ARCH 모델은 Engle에 의해 80 년대 초반까지 공개적으로 발견되지 않았고 GARCH 자체는 1986 년 Bollerslev에 의해 출판되었습니다.

셋째, 이 "역행 (backtest)"은 물리적으로 거래 가능한 수단이 아니라 주식 시장 지수에서 실제로 수행되었습니다. 이와 같은 지수에 액세스하려면 S & P500 선물이나 SPDR 등의 ETF (Exchange Traded Fund)를 거래해야합니다.

그러므로 그러한 모델을 발명하기 전에 역사적인 시리즈에 적용하는 것이 정말로 적절한가? 또 다른 대안은 최신 데이터에 모델을 적용하는 것입니다. 실제로 2005 년 1 월 1 일부터 오늘에 이르기까지 지난 10 년 동안의 실적을 고려할 수 있습니다.

2005 년부터 오늘까지 S & amp; P500에 대한 ARIMA + GARCH 전략의 지분 곡선과 "Buy & amp; Hold".

보시다시피 주식형 곡선은 Buy & amp; 거의 3 년 동안 전략을 지키지 만, 2008/2009의 주식 시장 추락 중에 그것은 상당히 잘합니다. 이 기간에 중요한 일련의 상관 관계가있을 가능성이 높고 ARIMA 및 GARCH 모델에 잘 포착되기 때문에 이는 의미가 있습니다. 일단 시장이 2009 년 이후에 회복되고 좀 더 확률적인 경향으로 보이면 모델 성능은 다시 한번 고통을 겪기 시작합니다.

이 전략은 다른 주식 시장 지수, 주식 또는 기타 자산 클래스에 쉽게 적용될 수 있습니다. 다른 악기를 연구 해 보시길 강력히 권장합니다. 여기에 제시된 결과를 크게 향상시킬 수 있습니다.

다음 단계.

이제 ARIMA 및 GARCH 계열의 모델에 대해 논의 했으므로 장기 기억 프로세스, 상태 공간 모델 및 시계열 집합을 고려하여 시계열 분석 토론을 계속하고 싶습니다.

이러한 일련의 시계열 영역은 여기서 제시 한 것 이외의 예측을 개선 할 수있는 모델을 소개하여 거래 수익성을 크게 높이거나 위험을 감소시킵니다.

표시기 생성, 백 테스트 및 플로팅의 전체 목록은 다음과 같습니다.

다시 가져 오기 전에 forecasts. csv에 적용 할 Python 코드는 다음과 같습니다.

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무역 시스템에 관하여.

거래 시스템이란 무엇입니까?

거래 시스템은 수량화 가능한 데이터에 대한 과거 테스트에 의해 결정된 매개 변수를 기반으로 객관적인 진입 및 퇴출 기준을 사용하는 거래자가 사용하는 도구입니다. 시스템은 컴퓨터 또는 서버에서 실행되며 거래를 위해 교환기에 연결됩니다. 개발자는 적합하다고 판단되는 시스템 개정 (업데이트)을 보내 게됩니다.

왜 시스템을 교환해야합니까?

거래 시스템을 사용하여 선물 시장을 거래하는 것은 많은 경우에 상인을 마비시키고 적절한시기에 결정을 내리지 못하게하는 두려움과 탐욕을 극복하기위한 규율을 제공합니다. 배치 된 각 주문은 시장 행동 이외의 다른 것을 기준으로 이탈하지 않는 사전 결정된 규칙 집합에 의해 관리됩니다.

무엇을 고려해야합니까?

모든 종류의 도구와 마찬가지로 적절하게 사용하지 않을 경우 거래 시스템은 상인의 경제적 건강에 위험 할 수 있습니다. 상인은 위험도가 높은 선물 거래, 위험 자본 및 주식 할인을 견딜 수있는 능력뿐만 아니라 선물 시장에서 거래되는 시간과 돈면에서 비용을 평가해야합니다.

시스템이 좋은지 어떻게 알 수 있습니까?

거래 시스템의 핵심 요소 중 하나는 시간이 지남에 따라 거래 시스템이 보류 할 수있는 능력입니다. 우리는 고객이 거래 계좌를 개설하기 전에 시간을 투자하고 결과를 연구 할 것을 권장합니다. 시스템의 유일하고 진정한 테스트는 시장의 미끄러짐과 거래 비용이 기록의 일부인 실제 거래에서 어떻게 수행되는지 확인하는 것입니다.

얼마나 많은 돈이 필요합니까?

선물 거래 계좌를 개설하기위한 최소 예금은 브로커에 따라 다릅니다. 또한 장래의 거래자는 선물 거래의 레버리지로 인해 충분한 위험 자본을 보유하고있는 경우에만 선물 계좌 개설을 고려해야합니다.

시작하려면 어떻게해야합니까?

첫 번째 단계는 트레이더가 거래 시스템을 사용하여 선물 거래의 리스크뿐만 아니라 리스크를 이해하기 위해 트레이드 프로와 대화하는 것입니다. 상인이 프로그램에 익숙하다면 다음 단계는 거래 계좌를 개설하고 상인의 개인적 위험 허용 오차 및 거래 목적에 가장 적합한 거래 시스템을 선택하는 것입니다. 거래자가 선택된 거래 시스템을 운영하는 데 편한 것이 아니라면 거래 전문가는 거래자 이익을 위해 거래자 계정의 시스템을 "자동 거래"합니다. 시스템을 실행하는 그룹은 선물 거래를 할 수 없으므로 우리는 항상 상인에게 최상의 서비스를 제공하는 데 중점을두고 있습니다.

위험 요소 란 무엇입니까?

어느 시스템이든 시장 특정, 시스템 특정 또는 복잡한 특정 위험에 이르기까지 500 달러에서 5 백만 달러까지 적용될 수 있습니다. 여러 시장에서 여러 시스템을 거래함으로써 시장 특유의 복잡한 위험을 줄일 수 있습니다. 다른 진입 및 퇴출 전략을 가진 거래 시스템에 의해 상인은 시스템 특정 위험을 줄일 수 있습니다. 그러나 거래의 위험은 상당 할 수 있으며 각 투자자 및 / 또는 상인은 이것이 적합한 투자인지 여부를 고려해야합니다. 과거 실적이 반드시 미래 결과를 나타내는 것은 아닙니다.

면책 조항 거래 위험이 상당 할 수 있으며 각 투자자 및 / 또는 상인은 이것이 적합한 투자인지 여부를 고려해야합니다. 과거 실적이 반드시 미래 결과를 나타내는 것은 아닙니다. Futures Trading Disclaimer : 증권 선물, 선물 및 지수 선물 및 옵션 선물 거래는 높은 위험도를 지닙니다. 선물 거래의 가치에 비해 초기 마진의 크기가 작습니다. 즉 거래가 많이 "레버리지"되어 있음을 의미합니다. 시장 규모가 비교적 작 으면 입금하거나 입금해야하는 금액에 비례하여 더 큰 영향을 미칩니다. 이는 귀하뿐만 아니라 귀하에게도 효과가있을 수 있습니다. 귀하는 초기 마진 자금 및 귀하의 지위를 유지하기 위해 청산 회사에 기탁 된 추가 자금을 완전히 상실 할 수 있습니다. 시장이 귀하의 직위에 반하여 움직이거나 마진 수준이 증가하면 직책을 유지하기 위해 단기간에 상당한 추가 자금을 지불해야 할 수도 있습니다. 귀하가 규정 된 시간 내에 추가 자금 요청을 준수하지 않을 경우, 귀하의 지위가 손실로 인해 청산 될 수 있으며 그로 인해 발생한 적자에 대해 귀하는 책임을지게됩니다.

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주 : (512) 366-3299.

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