R量化交易答案

【问题标题】：R Quant TradingR量化交易
【发布时间】：2015-05-01 03:18:45
【问题描述】：

我可以使用一些帮助来让我的代码正常工作。我正在尝试基于高于 MACD、布林带和慢速随机指标的收盘价创建一个简单的头寸信号。我从第 17 行开始出现错误。我不确定这是否是因为“Stock”是一个 xts 对象。我也想在最后绘制输出图。谢谢！

#install.packages("quantmod")
library("quantmod")
#install.packages("FinancialInstrument")
library("FinancialInstrument")
#install.packages("PerformanceAnalytics")
library("PerformanceAnalytics")
#install.packages("TTR")
library("TTR")

#######################################

Stock <- get(getSymbols('CAT'))["2014::"]

# add the indicators
Stock$BBands <- BBands(HLC(Stock))
Stock$MACD <- MACD(HLC(Stock))
Stock$stochOSC <- stoch(Stock[,c("High","Low","Close")])
Stock$position <- ifelse(Cl(Stock) > Stock$BBands > Stock$MACD > Stock   $stockOSC , 1 , -1)

Gains <- lag(Stock$position) * dailyReturn(Stock)
charts.PerformanceSummary(cbind(dailyReturn(Stock),Gains))

【问题讨论】：

从帮助页面 (?MACD) 看来，MACD() 只接受单变量时间序列作为输入，而不是多变量..
如何，我会强制数据使其工作吗？你可以很容易地绘制 MACD，所以应该有一些输出，我想
从Stock$MACD <- MACD(HLC(Stock))，我得到“colnames<-(*tmp*, value = c("CAT.High.EMA.12", "CAT.Low.EMA.12", : 'dimnames' [2] 的长度不等于数组范围"

标签： r finance quantmod trading algorithmic-trading

【解决方案1】：

正如 Pascal 在上述评论中提到的，MACD 使用单变量对象。这个对象应该是收盘价（除非你想要别的东西），它是HLC(Stock) 中名为CAT.Close 的第三列。 Stock$stochOSC 不起作用，因为列名指定错误（CAT. 应在 High、Low 和 Close 之前添加）。最后，& 应该将ifelse 的多个条件分开（注意问题中Stock$stochOSC 中的错字（ck 而不是ch））。

代码如下：

#install.packages("quantmod")
library("quantmod")
#install.packages("FinancialInstrument")
library("FinancialInstrument")
#install.packages("PerformanceAnalytics")
library("PerformanceAnalytics")
#install.packages("TTR")
library("TTR")

#######################################

Stock <- get(getSymbols('CAT'))["2014::"]

# add the indicators
Stock$BBands <- BBands(HLC(Stock))
Stock$MACD <- MACD(HLC(Stock)[,3])
Stock$stochOSC <- stoch(Stock[,c("CAT.High","CAT.Low","CAT.Close")])
Stock$position <- ifelse(Cl(Stock)>Stock$BBands & Stock$BBands >Stock$MACD & Stock$MACD > Stock$stochOSC , 1 , -1)

Gains <- lag(Stock$position) * dailyReturn(Stock)
charts.PerformanceSummary(cbind(dailyReturn(Stock),Gains))

你应该得到以下情节：

【讨论】：