Quantum De Média Móvel

Médias móveis em R No meu melhor conhecimento, R não possui uma função incorporada para calcular as médias móveis. Usando a função de filtro, no entanto, podemos escrever uma função curta para médias móveis: podemos usar a função em qualquer dado: mav (dados) ou mav (dados, 11) se quisermos especificar um número diferente de pontos de dados Do que o traçado padrão 5 funciona como esperado: plot (mav (data)). Além do número de pontos de dados sobre os quais a média, também podemos alterar o argumento dos lados das funções de filtro: sides2 usa ambos os lados, sides1 usa apenas valores passados. Compartilhe isso: Publique navegação Navegação por comentários Navegação por comentáriosLa obtenha ricos Veja como e R podem enriquecer seu conhecimento dos mercados financeiros Passos práticos sobre aprendizado de máquina, exploração de dados e busca de informações. Pacotes Utilizados neste Passo a Passo - ferramentas de modelagem e dados financeiros - tratamento de classes de dados baseadas no tempo - algoritmo de modelagem rápida - Área sob as funções da Curva (AUC) Este passo a passo tem duas partes: a primeira parte é uma introdução muito básica ao quantmodo e, Se você não usou antes e precisa de acesso básico aos dados diários do mercado de ações e à criação de gráficos, então você está em um grande deleite. A segunda parte aprofunda as finanças quantitativas alavancando o quantmod para acessar todas as ações que compõem o NASDAQ 100 Index para construir um vocabulário de movimentos do mercado e tentar prever se os dias de negociação voluméticos serão maiores ou menores. Quantmod significa Framework Financeira Quantitativa e Estrutura de Negociação para R. Tem muitos recursos para verificar o arquivo de ajuda para uma cobertura completa ou o site oficial Quantmods. Vejamos como a Amazon está fazendo ultimamente: a função getSymbols baixou dados diários até o final de janeiro de 2007. A função barChart exibe os dados de forma limpa e agradável seguindo um parâmetro baseado em tema (veja o arquivo de ajuda para mais). Não é ruim para 2 linhas de código. Ele fica melhor - vamos ver o quão fácil é exibir um gráfico de estoque completo com indicadores em apenas 3 linhas de código: o quantmod usa o Yahoo para obter seus dados financeiros. No exemplo acima, o GSPC representa o Índice SampP 500. A maioria dos símbolos de produtos financeiros são diretos como MSFT para a Microsoft. Para índices e outros símbolos esotéricos, consulte finance. yahoolookup para ver como abreviaram. ChartSeries é direto e irá traçar qualquer símbolo que tenha sido baixado para a memória usando getSymbols. A função addBBands irá traçar Bollinger Bands em torno de sua série de preços. Há muitas maneiras de personalizar a exibição, para alguns exemplos confira a Quantmod Gallery. Indo mais fundo em finanças quantitativas, vamos projetar um sistema baseado em padrões para prever se um produto financeiro específico verá um aumento ou queda no volume no dia de negociação seguinte. Bem, use quantmod para baixar todos os estoques que compõem o Índice NASDAQ 100. Então, junte todas as nossas séries temporais para sincronizá-las. Isso agrupará os dados por tempo e preencherá todos os dados faltantes com NA s: seja avisado, isso demora um pouco quando o quantmod acelerará o download. Cada símbolo é carregado na memória sob o nome do símbolo, portanto, temos mais de 100 novos objetos carregados na memória cada um com anos de dados diários do mercado. Como estas são séries temporais independentes, temos que fundir tudo em conjunto e preencher os dados que faltam, então tudo se encaixa perfeitamente em um quadro de dados. Bem, use a função merge. xts para mesclar por tempo todos esses objetos em um quadro de dados: agora temos um punhado de anos de dados de mercado para cada estoque atualmente no NASDAQ 100 Index. Precisamos fazer algo com isso. Criaríamos uma variedade de medidas entre pontos de preço e volume. A idéia é quantificar movimentos de estoque como padrões subtraindo um dia em relação ao anterior. Bem, crie uma série de diferenças: 1 dia versus 2 dias atrás 1 dia versus 3 dias atrás 1 dia contra 5 dias atrás 1 dia versus 20 dias atrás (semelhante a uma média móvel de 20 dias) Criando a variável de resultado Esse é o coração do sistema E é um pouco tedioso, então espere. O que estamos tentando prever Se o próximo volume de dias de negociação para um símbolo escolhido será maior ou menor do que o dia de negociação atual (este não precisa ser o campo de volume do FISV.) Pode ser o alto ou o fim de qualquer outro símbolo para Que temos dados): Shift o resultado estava tentando prever um dia de negociação usando a função de atraso. Isso irá adicionar o campo de volume do nosso símbolo de resultado com um atraso de 1 dia de negociação, de modo que está na mesma linha que os preditores. Dependeremos desse valor para fins de treinamento e teste. Um valor de 1 significa que o volume subiu e um 0. que desceu: Transmita o campo de data para digitar data, pois atualmente é de tipo caractere e classifica por ordem decrescente: Aqui está a função de criação de padrões. Isso levará nossos dados do mercado bruto e a escala para que possamos comparar qualquer símbolo com qualquer outro símbolo. Em seguida, subtrai os intervalos de dias diferentes solicitados pelo parâmetro dias usando as chamadas diff e lag e coloca-os todos na mesma linha juntamente com o resultado. Para tornar as coisas ainda mais compatíveis, o parâmetro roundByScaler pode redirecionar os resultados. Ligue para a função com as seguintes diferenças e reduza-a para 2 pontos decimais (isso demora um pouco para ser executado): excluímos a última linha do nosso quadro de dados, pois não possui uma variável de resultado (que seja no futuro):