Forex Trading Ubuntu Studio

MetaTrader4 auf Linux Linux ist ein Unix-ähnliches Computer-Betriebssystem entwickelt und verwendet unter dem Modell der freien und Open-Source-Software-Entwicklung und Vertrieb. Linux-Systeme werden aktiv in Smartphones und Server-Hardware eingesetzt. In letzter Zeit, mehr und mehr zu Hause PC-Nutzer bevorzugen Linux zu MS Windows-Serie. Unten finden Sie den Artikel, wie man in MetaTrader5 über eine der Linux-Versionen - Ubuntu arbeiten kann. Installieren von Wein auf Ubuntu Eines der Linux-Features ist das Fehlen eines einheitlichen Setup-Kits. Verschiedene Gruppen von Programmierern arbeiten an verschiedenen Linux-Versionen wie Debian, Mint, Ubuntu, OpenSUSE, Gentoo, etc. Dieser Artikel beschreibt eine der beliebtesten Distribution Kits - Ubuntu. Wine ist ein kostenloses Programm, das es Benutzern ermöglicht, eine für die Microsoft Windows-Systeme entwickelte Anwendung auszuführen. Unter allen Weinversionen gibt es einen für Ubuntu. Wir sollten beachten, dass Wein nicht eine stabile Anwendung ist. Es bedeutet, dass einige Funktionen in den Anwendungen, die Sie unter ihm laufen, nicht ordnungsgemäß funktionieren. Vorbereitung sollte vor der Installation vorbereitet werden. Alle Anwendungen werden auf Ubuntu aus den Paketen installiert, die in Repositories enthalten sind. Zur Installation von Wine muss der Pfad zum WineHQ PPA-Repository hinzugefügt werden. Öffnen Sie Ubuntu Software Center und führen Sie den Befehl setSoftware Sourcesquot im Menü quotEditquot aus. Klicken Sie im neuen Fenster auf quotAddquot. Der folgende Parameter sollte in (Advanced Package Tool) Zeile angegeben werden: ppa: ubuntu-wineppa. Klicken Sie auf quotAdd Sourcequot. Damit endet das vorbereitende Setup. Um Wein zu installieren, öffne die offizielle Website winehq. org. Gehen Sie zu Downloads Abschnitt und wählen Sie die Distribution Kit für Ubuntu. Dann klicken Sie auf den Link, um die neueste Weinversion zu installieren. Derzeit ist die neueste stabile Version Wine 1.4.1. Sie können auch die Beta-Version Wine 1.5.21 herunterladen, die viele Verbesserungen enthält, aber weniger zuverlässig erscheinen kann. Das System fordert Sie auf, den Link über Ubuntu Software Center zu öffnen. Stimme dazu zu und das Software Center wird aufgefordert, die Weininstallation zu starten: Klicken Sie auf quotInstallquot und warten Sie, bis die Installation abgeschlossen ist. Sobald die Installation abgeschlossen ist, ist es bereits möglich, Microsoft Windows ausführbare Dateien in Ubuntu auszuführen. Installieren von Wine aus der Befehlszeile Um Wine ohne Ubuntu-GUI zu installieren, können Sie die Befehlszeile verwenden (die als "TTinalquot in Ubuntu" bezeichnet wird) Geben Sie den folgenden Befehl ein, um das WineHQ PPA-Repository hinzuzufügen, aus dem Wine installiert wird: sudo add-apt-repository Ppa: ubuntu-wineppa Nach der Fertigstellung aktualisieren Sie die APT-Paketdaten mit folgendem Befehl: sudo apt-get update Dann können Sie die Weininstallation starten. Geben Sie den folgenden Befehl ein: sudo apt-get install wine1.5 Wine v. 1.5 wird installiert. Bei der Ausführung ist Wein einsatzbereit. Starten von MetaTrader5 Um MetaTrader5 zu verwenden, sollten Sie die Installationsdatei entweder herunterladen und installieren oder den gesamten Ordner des Client-Terminals kopieren, der zuvor im Windows-System installiert wurde. Um die Installationsdatei herunterzuladen, verwenden Sie den direkten Link mt5setup. exe. Das System wird automatisch feststellen, dass Sie versuchen, eine Datei für Windows-System ausgeführt und wird bieten, um es mit Wein zu öffnen. Wählen Sie diese Option aus und klicken Sie auf quotOKquot. MetaTrader5 Installateur wird gestartet. Führen Sie alle Installationsschritte aus. MetaTrader5 Installateur wird gestartet. Führen Sie alle Installationsschritte aus. Nachdem die Installation abgeschlossen ist, können Sie mit MetaTrader5 beginnen, indem Sie die Datei "terminal. exe" ausführen. Eine andere Möglichkeit, MetaTrader5 in Ubuntu zu verwenden, kopiert den gesamten Ordner des Handelsterminals, der zuvor im Windows-System installiert wurde. Nach dem Kopieren des Ordners starten Sie das MetaTrader5-Terminal, indem Sie die Datei terminal. exe ausführen. Wein wird automatisch verwendet, um die Datei zu öffnen. Das Bild unten zeigt das Terminal MetaTrader5 im Ubuntu-System. QuotVIP clientquot programm Holen Sie sich außergewöhnliche Privilegien, indem Sie sich unserem VIP Programm anschließen. Erstellen Sie Ihre eigenen Trading Roboter in 5 Minuten, auch wenn Sie donrsquot haben Programmierung Fähigkeiten stock. roboforex Direkter Zugang von 100 USD an die reale Börse. QuotRebates (Cashback) - Programm Handel und erhalten monatliche Rabatte auf Ihr Konto Bis zu 10 auf Kontostand Erhalten Sie zusätzlichen Gewinn für das Handelsvolumen, das Sie machen. Risiko-Warnung Bei der Handhabung von Leveraged-Produkten wie ForexCFDs besteht ein hohes Risiko. Sie sollten nicht mehr riskieren, als Sie sich leisten können, zu verlieren, es ist möglich, dass Sie den gesamten Betrag Ihres Kontostandes verlieren können. Sie sollten nicht handeln oder investieren, es sei denn, Sie verstehen das wahre Ausmaß Ihrer Exposition gegenüber dem Risiko des Verlustes. Wenn Sie handeln oder investieren, müssen Sie immer das Niveau Ihrer Erfahrung berücksichtigen. Kopierhandelsdienste implizieren zusätzliche Risiken für Ihre Investition aufgrund der Natur solcher Produkte. Wenn die damit verbundenen Risiken für Sie unklar sind, wenden Sie sich bitte an einen externen Spezialisten für einen unabhängigen Rat. 30. November 2016, 12:34 Uhr Vor ein paar Monaten zeigt mir ein Leser diese neue Art der Verbindung von R und Excel. Ich weiß nicht, wie lange das schon gewesen ist, aber ich habe nie darauf gekommen und ich habe nie einen Blog-Post oder Artikel darüber gesehen. Also habe ich beschlossen, einen Beitrag zu schreiben, da das Tool es wirklich wert ist und bevor jemand fragt, I8217m nicht mit dem Unternehmen in irgendeiner Weise verwandt. BERT steht für Basic Excel R Toolkit. It8217s kostenlos (lizenziert unter der GPL v2) und wurde von Structured Data LLC entwickelt. Zum Zeitpunkt des Schreibens der aktuellen Version von BERT ist 1.07. Weitere Informationen finden Sie hier. Aus technischer Sicht ist BERT entworfen, um laufende R-Funktionen aus Excel-Tabellenkalkulationen zu unterstützen. In Excel-Begriffen, it8217s für das Schreiben von benutzerdefinierten Funktionen (UDFs) in R. In diesem Beitrag I8217m nicht zeigen, wie R und Excel über BERT interagieren. Es gibt hier sehr gute Tutorials. Hier und hier Stattdessen möchte ich dir zeigen, wie ich BERT benutzt habe, um einen 8220control tower8221 für meinen Handel zu bauen. Meine Trading-Signale werden mit einer langen Liste von R-Dateien generiert, aber ich brauche die Flexibilität von Excel, um Ergebnisse schnell und effizient anzuzeigen. Wie oben gezeigt, kann BERT dies für mich tun, aber ich möchte auch die Anwendung auf meine Bedürfnisse anpassen. Durch die Kombination der Power von XML, VBA, R und BERT kann ich eine gut aussehende und dennoch leistungsstarke Anwendung in Form einer Excel-Datei mit minimalem VBA-Code erstellen. Letztlich habe ich eine einzige Excel-Datei, die alle notwendigen Aufgaben sammelt, um mein Portfolio zu verwalten: Datenbank-Update, Signalerzeugung, Auftragsvorlage etc8230 Mein Ansatz könnte in den folgenden 3 Schritten abgebaut werden: Verwenden Sie XML, um benutzerdefinierte Menüs und Schaltflächen in einem Excel zu erstellen Datei. Die oben genannten Menüs und Tasten sind im Wesentlichen Anrufe an VBA-Funktionen. Diese VBA-Funktionen werden um R-Funktionen, die mit BERT definiert sind, umbrochen. Mit diesem Ansatz kann ich eine klare Unterscheidung zwischen dem Kern meines Codes, der in R, SQL und Python gehalten wird, und alles, was verwendet wird, um Ergebnisse anzuzeigen und zu formatieren, die in Excel, VBA amp XML gespeichert sind. In den folgenden Abschnitten stelle ich die Voraussetzung für die Entwicklung eines solchen Ansatzes und eine Schritt für Schritt Anleitung, die erklärt, wie BERT verwendet werden könnte, um einfach Daten von R nach Excel mit minimalem VBA-Code zu übergeben. 1 8211 BERT von diesem Link herunterladen und installieren. Sobald die Installation abgeschlossen ist, sollten Sie ein neues Add-Ins-Menü in Excel mit den Schaltflächen wie unten gezeigt haben. Dies ist, wie BERT in Excel materialisiert. 2 8211 Herunterladen und Installieren des benutzerdefinierten UI-Editors. Der benutzerdefinierte UI-Editor ermöglicht das Erstellen von benutzerdefinierten Menüs und Schaltflächen im Excel-Band. Hier finden Sie eine Schritt-für-Schritt-Prozedur. Schritt für Schritt Anleitung 1 8211 R Code: Die untenstehende R-Funktion ist ein sehr einfaches Stück Code zur Veranschaulichung nur. Es berechnet und gibt die Residuen aus einer linearen Regression zurück. Das wollen wir in Excel abrufen. Speichern Sie diese in einer Datei namens myRCode. R (jeder andere Name ist in Ordnung) in einem Verzeichnis Ihrer Wahl. 2 8211 funktionen. R in BERT. Wählen Sie aus Excel das Add-Ins - gt Home Directory aus und öffnen Sie die Datei function. R. Fügen Sie in dieser Datei den folgenden Code ein. Stellen Sie sicher, dass Sie den richtigen Pfad einfügen. Dies ist nur Sourcing in BERT die R-Datei, die Sie oben erstellt. Dann speichern und schließen Sie die Datei function. R. Sollten Sie die in Schritt 1 erstellte R-Datei ändern wollen, müssen Sie sie mit dem BERT-Button 8220Reload Startup File8221 aus dem Add-Ins-Menü in Excel 3 8211 in Excel neu laden: Eine Datei mit dem Namen myFile. xslm erstellen und speichern (Jeder andere name ist gut). Dies ist eine Makro-fähige Datei, die Sie im Verzeichnis Ihrer Wahl speichern. Sobald die Datei gespeichert ist, schließen Sie es. 4 8211 Öffnen Sie die oben erstellte Datei im Custom UI Editor: Sobald die Datei geöffnet ist, fügen Sie den folgenden Code ein. Sie sollten so etwas im XML-Editor haben: Im Wesentlichen erstellt dieses Stück XML-Code ein zusätzliches Menü (RTrader), eine neue Gruppe (Meine Gruppe) und eine benutzerdefinierte Schaltfläche (New Button) im Excel-Band. Sobald you8217re getan ist, öffnen Sie myFile. xslm in Excel und schließen Sie den benutzerdefinierten Benutzeroberteil-Editor. Du solltest so etwas sehen 5 8211 VBA-Editor öffnen In myFile. xlsm füge ein neues Modul ein. Fügen Sie den Code unten in das neu erstellte Modul ein. Dadurch werden die bisherigen Ergebnisse im Arbeitsblatt gelöscht. 6 8211 Klicken Sie auf Neue Schaltfläche. Gehen Sie nun wieder in die Kalkulationstabelle und klicken Sie im RTrader-Menü auf die Schaltfläche 8220New Button8221. Du solltest so etwas wie das unten erscheinen lassen. Der Leitfaden oben ist eine sehr grundlegende Version dessen, was mit BERT erreicht werden kann, aber es zeigt Ihnen, wie Sie die Kraft von mehreren spezifischen Werkzeugen kombinieren können, um Ihre eigene benutzerdefinierte Anwendung zu erstellen. Aus meiner Perspektive ist das Interesse eines solchen Ansatzes die Fähigkeit, zusammen R und Excel offensichtlich zusammenzukleben, aber auch über XML (und Batch) Stücke von Code von Python, SQL und mehr einzuschließen. Das ist genau das, was ich brauchte Schließlich wäre ich neugierig zu wissen, ob jemand irgendwelche Erfahrungen mit BERT hat. 19. August 2016, 9:26 Uhr Beim Testen von Handelsstrategien ist ein gemeinsamer Ansatz, den Anfangsdatensatz in die Beispieldaten aufzuteilen: den Teil der Daten, der entworfen ist, um zu kalibrieren Das Modell und aus den Beispieldaten: der Teil der Daten, die verwendet werden, um die Kalibrierung zu validieren und sicherzustellen, dass die Leistung, die in der Probe erstellt wird, in der realen Welt reflektiert wird. Als Faustregel können etwa 70 der Anfangsdaten für die Kalibrierung (d. h. in der Probe) und 30 für die Validierung (d. h. aus der Probe) verwendet werden. Dann hilft ein Vergleich der In und Out von Beispieldaten zu entscheiden, ob das Modell robust genug ist. Dieser Beitrag zielt darauf ab, einen Schritt weiter zu gehen und stellt eine statistische Methode zur Verfügung, um zu entscheiden, ob die aus den Beispieldaten im Einklang mit dem war, was in der Stichprobe erstellt wurde. In der Grafik unterhalb der blauen Bereich stellt die aus der Probe Leistung für eine meiner Strategien. Eine einfache visuelle Inspektion zeigt eine gute Passform zwischen der in und aus der Probe Leistung aber welchen Grad des Vertrauens habe ich in diesem In diesem Stadium nicht viel und das ist das Problem. Was wirklich benötigt wird, ist ein Maß für die Ähnlichkeit zwischen dem In und aus den Beispieldatensätzen. In statistischer Hinsicht könnte dies als die Wahrscheinlichkeit, dass die in und aus der Probe Leistung Zahlen aus der gleichen Verteilung übersetzt werden übersetzt werden. Es gibt einen nicht parametrischen statistischen Test, der genau das tut: der Kruskall-Wallis Test. Eine gute Definition dieses Tests konnte auf R-Tutor gefunden werden 8220A Sammlung von Datenproben sind unabhängig, wenn sie aus nicht verwandten Populationen kommen und die Proben sich nicht gegenseitig beeinflussen. Mit dem Kruskal-Wallis-Test. Können wir entscheiden, ob die Populationsverteilungen identisch sind, ohne davon auszugehen, dass sie der Normalverteilung folgen.8221 Der zusätzliche Vorteil dieses Tests nimmt keine normale Verteilung an. Es gibt andere Tests der gleichen Art, die in diesen Rahmen passen könnte. Der Mann-Whitney-Wilcoxon-Test oder die Kolmogorov-Smirnov-Tests passen perfekt zu dem Rahmen, der hier beschrieben wird, aber das geht über den Rahmen dieses Artikels hinaus, um die Vor - und Nachteile von jedem dieser Tests zu besprechen. Eine gute Beschreibung zusammen mit R-Beispielen finden Sie hier. Hier ist der Code, der verwendet wird, um das obige Diagramm und die Analyse zu erzeugen: Im obigen Beispiel ist die Abtastperiode länger als die aus der Stichprobenperiode, daher habe ich zufällig 1000 Teilmengen der in Beispieldaten erstellt, die jeweils dieselbe Länge haben wie die aus Der Beispieldaten. Dann habe ich jede in Probe Teilmenge gegen die aus der Probe Daten getestet und ich habe die p-Werte aufgezeichnet. Dieser Prozess schafft nicht einen einzigen p-Wert für den Kruskall-Wallis-Test, sondern eine Verteilung, die die Analyse robuster macht. In diesem Beispiel liegt der Mittelwert der p-Werte weit über null (0,478), was anzeigt, dass die Nullhypothese akzeptiert werden sollte: Es gibt starke Hinweise darauf, dass die Ein - und Ausstiegsproben aus derselben Verteilung stammen. Wie üblich, was in diesem Beitrag präsentiert wird, ist ein Spielzeugbeispiel, das nur die Oberfläche des Problems kratzt und auf individuelle Bedürfnisse zugeschnitten werden sollte. Allerdings denke ich, dass es einen interessanten und rationalen statistischen Rahmen vorschlägt, um die Ergebnisse der Ergebnisse zu bewerten. Dieser Beitrag wird von den folgenden zwei Beiträgen inspiriert: Vigier Alexandre, Chmil Swann (2007), Auswirkungen verschiedener Optimierungsfunktionen auf die Out-of-Sample-Performance von genetisch entwickelten Handelsstrategien, Prognose der Finanzmärkte Konferenz Vigier Alexandre, Chmil Swann (2010), An Optimierungsprozess zur Verbesserung der Stichprobenkonsistenz, ein Börsenkoffer, JP Morgan Cazenove Equity Quantitative Konferenz, London Oktober 2010 13. Dezember 2015, 14:03 Uhr Die quantitative Forschung impliziert viel Daten knirscht und man braucht saubere und zuverlässige Daten zu Dies erreichen. Was wirklich benötigt wird, ist saubere Daten, die leicht zugänglich sind (auch ohne Internetverbindung). Der effizienteste Weg, dies für mich zu tun, war, einen Satz von csv-Dateien zu pflegen. Offensichtlich kann dieser Prozess in vielerlei Hinsicht behandelt werden, aber ich fand sehr effiziente und einfache Überstunden, um ein Verzeichnis zu pflegen, in dem ich csv-Dateien speichere und aktualisiere. Ich habe eine csv datei pro instrument und jede datei benannt nach dem instrument es enthält. Der Grund, warum ich das tue, ist zweifach: Zuerst möchte ich keine Daten von Yahoo, Google etc8230 herunterladen, jedes Mal, wenn ich eine neue Idee testen möchte, aber noch wichtiger, sobald ich ein Problem erkannt und behoben habe, muss ich das auch nicht haben Mach das mal wieder das nächste Mal, wenn ich das gleiche Instrument brauche. Einfach und doch sehr effizient. Der Prozess ist in der folgenden Tabelle zusammengefasst. In allem, was folgt, nehme ich an, dass Daten von Yahoo kommen. Der Code muss für Daten von Google, Quandl etc8230 geändert werden. Darüber hinaus stelle ich den Prozess der Aktualisierung der täglichen Preisdaten vor. Das Setup wird für höhere Frequenzdaten und andere Arten von Datensätzen unterschiedlich sein (d. h. abweichend von den Preisen). 1 8211 Erstmaliges Herunterladen (listOfInstruments. R amp historicData. R) Die Datei listOfInstruments. R ist eine Datei, die nur die Liste aller Instrumente enthält. Wenn ein Instrument nicht Teil meiner Liste ist (d. h. keine csv-Datei in meinem Datenordner) oder wenn Sie es zum ersten Mal tun, müssen Sie den ursprünglichen historischen Datensatz herunterladen. Das Beispiel unten lädt eine Reihe von ETFs Tagespreise von Yahoo Finance zurück bis Januar 2000 und speichern Sie die Daten in einer CSV-Datei. 2 8211 Aktualisieren vorhandener Daten (updateData. R) Der untenstehende Code startet von vorhandenen Dateien im dedizierten Ordner und aktualisiert sie alle nacheinander. Ich laufe diesen Prozeß jeden Tag, außer wenn ich im Urlaub bin. Um ein neues Instrument hinzuzufügen, führen Sie einfach Schritt 1 oben für dieses Instrument allein. 3 8211 Erstellen einer Batch-Datei (updateDailyPrices. bat) Ein weiterer wichtiger Teil des Jobs ist die Erstellung einer Batch-Datei, die den Aktualisierungsprozess oben automatisiert (I8217m ein Windows-Benutzer). Dies vermeidet das Öffnen von RRStudio und führt den Code von dort aus. Der Code unten ist auf einer. bat-Datei platziert (der Pfad muss mit dem reader8217s Setup geändert werden). Beachten Sie, dass ich eine Ausgabedatei (updateLog. txt) hinzugefügt habe, um die Ausführung zu verfolgen. Der Prozess oben ist extrem einfach, weil er nur beschreibt, wie man tägliche Preisdaten aktualisiert. Ich habe das schon seit einiger Zeit benutzt und es hat mich schon sehr gut für mich gearbeitet. Für fortgeschrittenere Daten und höhere Frequenzen können die Dinge viel schwieriger werden. Wie üblich alle Kommentare willkommen 15. August 2015, 21:03 Die Asset Management-Branche steht kurz vor einer großen Veränderung. In den letzten Jahren sind Robots Advisors (RA) als neue Spieler aufgetaucht. Der Begriff selbst ist schwer zu definieren, da er eine Vielzahl von Dienstleistungen umfasst. Einige sind entworfen, um traditionellen Beratern zu helfen, ihre Kunden besser zuzuteilen und einige sind echte 8220black box8221. Der Benutzer gibt einige Kriterien ein (Alterseinkommen, Kinder etc8230) und der Roboter schlägt eine maßgeschneiderte Zuordnung vor. Zwischen diesen beiden Extremen steht eine ganze Reihe von Angeboten zur Verfügung. Ich fand die Wikipedia-Definition ziemlich gut. 8220Die sind eine Klasse von Finanzberater, die Portfolio-Management online mit minimalen menschlichen Intervention8221 bietet. Genauer gesagt verwenden sie algorithmorientiertes Portfoliomanagement, um das gesamte Leistungsspektrum anzubieten, das ein traditioneller Berater anbieten würde: Dividendenerneuerung, Compliance-Berichte, Portfolio-Rebalancing, steuerliche Ernte usw8230 (na, das ist die quantitative Investitionsgemeinschaft seit Jahrzehnten). Die Industrie ist noch in den Kinderschuhen mit den meisten Spielern noch verwalten eine kleine Menge an Geld, aber ich habe nur realisiert, wie tief die Veränderung war, als ich in NYC war vor ein paar Tagen. Wenn RA ihre Namen auf TV-Hinzufügungen oder auf dem Dach des NYC-Kabels bekommt, weißt du etwas Großes passiert8230 wird es immer mehr Aufmerksamkeit von den Medien und vor allem macht es viel Sinn aus einer Investor-Perspektive. Es gibt tatsächlich zwei Hauptvorteile bei der Verwendung von RA: Deutlich niedrigere Gebühren für traditionelle Berater Investition wird transparenter und einfacher, was für Menschen mit eingeschränktem finanziellen Wissen attraktiver ist. In diesem Beitrag ist R nur eine Entschuldigung, um schön zu präsentieren, was ein großer Trend ist Die Vermögensverwaltungsbranche. Die nachstehende Grafik zeigt die Marktanteile der beliebtesten RA ab Ende 2014. Der Code, der verwendet wird, um das untenstehende Diagramm zu erzeugen, findet sich am Ende dieses Beitrags und die Daten sind hier. Diese Zahlen sind ein bisschen veraltet, wie schnell diese Branche entwickelt, aber immer noch sehr informativ sind. Nicht überraschend dominiert der Markt von US-Anbietern wie Wealthfront und Betterment, aber RA taucht auf der ganzen Welt auf: Asien (8Now), Schweiz (InvestGlass), Frankreich (Marie Quantier) 8230. Es fängt an, die Art und Weise zu beeinflussen, wie traditionelle Vermögensverwalter Geschäfte machen. Ein prominentes Beispiel ist die Partnerschaft zwischen Treue und Besserung. Seit Dezember 2014 Besserung an der 2 Milliarde AUM-Marke. Trotz allem oben, denke ich, ist die wirkliche Veränderung vor uns. Weil sie weniger Vermittler und niedrige Provisionsprodukte (wie ETFs) verwenden, berechnen sie viel niedrigere Gebühren als herkömmliche Berater. RA wird sicherlich erhebliche Marktanteile gewinnen, aber sie werden auch die Gebühren belasten, die von der Industrie als Ganzes erhoben werden. Letztlich wird es die Art und Weise beeinflussen, wie traditionelle Investmentfirmen Geschäfte machen. Das aktive Portfoliomanagement, das seit einigen Jahren eine harte Zeit hat, wird noch mehr leiden. Die hohen Gebühren, die es verlangt, werden noch schwerer zu rechtfertigen, wenn es sich nicht neu erfindet. Ein weiterer potenzieller Einfluss ist der Anstieg der ETFs und der Provisionsfinanzprodukte im Allgemeinen. Offensichtlich hat das schon vor einer Weile angefangen, aber ich denke, der Effekt wird in den kommenden Jahren noch stärker ausgeprägt sein. Neue Generationen von ETFs verfolgen komplexere Indizes und maßgeschneiderte Strategien. Dieser Trend wird unweigerlich stärker. Wie üblich alle Kommentare willkommen 7. Juli 2015, 8:04 Uhr Es gibt viele R-Zeitreihen-Tutorials, die sich im Web herumschwimmen. Dieser Beitrag ist nicht entworfen, um einer von ihnen zu sein. Stattdessen möchte ich eine Liste der nützlichsten Tricks vorstellen, die ich im Umgang mit finanziellen Zeitreihen in R gegeben habe. Einige der hier vorgestellten Funktionen sind unglaublich mächtig, aber leider in der Dokumentation begraben, also mein Wunsch, einen eigenen Beitrag zu schaffen. Ich spreche nur die tägliche oder niedrigere Frequenz mal Serie. Der Umgang mit höherfrequenten Daten erfordert spezifische Werkzeuge: data. table oder Hochfrequenzpakete sind einige davon. Xts Das xts-Paket ist das Muss haben, wenn es um die Serien in R. geht. Das folgende Beispiel lädt das Paket und schafft eine tägliche Zeitreihe von 400 Tagen normal verteilte Rücksendungen merge. xts (Paket xts): Das ist unglaublich mächtig, wenn es darum geht Binden zwei oder mehr mal zusammen, ob sie die gleiche Länge haben oder nicht. Das Verknüpfungsargument macht die Magie bestimmt, wie die Bindung durchgeführt wird. Sie müssen sich genau bewerben. Monatlich (Paket xts): Wenden Sie eine bestimmte Funktion an jede einzelne Periode in einem gegebenen Zeitreihenobjekt an. Im folgenden Beispiel werden die monatlichen und jährlichen Renditen der zweiten Serie im tsInter-Objekt berechnet. Beachten Sie, dass ich die Summe der Renditen (keine Compoundierung) Endpunkte (Paket xts) verwendet: Extrahieren Sie Indexwerte eines gegebenen xts-Objekts, das den letzten Beobachtungen entspricht, die mit einer Periode angegeben sind, die von on angegeben wird. Das Beispiel gibt den letzten Tag des Monats zurück für jede Serie im tsInter-Objekt mit Endpunkt, um das Datum auszuwählen. Na. locf (Paketzoo): Generische Funktion zum Ersetzen jeder NA mit der letzten Nicht-NA vor ihr. Extrem nützlich beim Umgang mit einer Zeitreihe mit einigen 8220holes8221 und wenn diese Zeitreihe anschließend als Eingabe für eine R-Funktion verwendet wird, die keine Argumente mit NAs akzeptiert. Im Beispiel schaffe ich eine Zeitreihe von zufälligen Preisen, dann künstlich ein paar NAs in sie und ersetzen sie mit dem jüngsten Wert. Charts. PerformanceSummary (Paket PerformanceAnalytics): Für eine Reihe von Renditen, erstellen Sie eine Reichtum Index-Diagramm, Bars für Per-Periode Leistung und Unterwasser-Diagramm für Drawdown. Dies ist unglaublich nützlich, da es auf einem einzigen Fenster alle relevanten Informationen für eine schnelle visuelle Inspektion einer Handelsstrategie zeigt. Das folgende Beispiel verwandelt die Preisreihe in ein xts-Objekt und zeigt dann ein Fenster mit den oben beschriebenen 3 Diagrammen an. Die obige Liste ist keineswegs erschöpfend, aber sobald man die Funktionen in diesem Beitrag beschreibt, macht es die Manipulation von finanziellen Zeitreihen viel einfacher, der Code kürzer und die Lesbarkeit des Codes besser. Wie üblich alle Kommentare begrüßen 23. März 2015, 20:55 Uhr Wenn es darum geht, ein Portfolio von Aktien zu versichern, ist ein Problem, dass es sich um eine absolute Rückkehrstrategie handelt. In der ehemaligen muss man mehr Aktien halten als in den späteren, wo überhaupt keine Aktien vorhanden sind, wenn es nicht gut genug gibt. Der Grund dafür ist der Tracking Error. Dies ist definiert als die Standardabweichung der Portfolio-Rendite abzüglich der Benchmark-Rendite. Je weniger Bestände gegenüber einem Benchmark gehalten werden, desto höher ist der Tracking-Error (z. B. höheres Risiko). Die nachfolgende Analyse ist weitgehend durch das Buch 8220Active Portfolio Management8221 von Grinold amp Kahn inspiriert. Dies ist die Bibel für alle, die daran interessiert sind, ein Portfolio gegen einen Benchmark zu führen. Ich ermutige jeden mit einem Interesse an dem Thema, das Buch von Anfang bis Ende zu lesen. It8217s sehr gut geschrieben und legt die Grundlagen des systematischen aktiven Portfoliomanagements (ich habe keine Zugehörigkeit zum Redakteur oder den Autoren). 1 8211 Faktoranalyse Hier versuchen wir, die Bestände im Anlageuniversum so genau wie möglich auf eine Forward-Return-Basis zu richten. Viele Menschen kamen mit vielen Werkzeugen und unzählige Varianten dieser Werkzeuge wurden entwickelt, um dies zu erreichen. In diesem Beitrag konzentriere ich mich auf zwei einfache und weit verbreitete Metriken: Information Coefficient (IC) und Quantiles Return (QR). 1.1 8211 Informationskoeffizient Der Horizont für die Forward Return muss vom Analytiker und it8217s eine Funktion der Strategie8217s Umsatz und der Alpha-Zerfall definiert werden (dies wurde Gegenstand umfangreicher Forschung). Offensichtlich müssen ICs in absoluten Zahlen so hoch wie möglich sein Für den scharfen Leser, im Buch von Grinold amp Kahn, wird eine Formel verknüpft Information Ratio (IR) und IC gegeben: mit der Breite ist die Anzahl der unabhängigen Wetten (Trades). Diese Formel ist als Grundgesetz des aktiven Managements bekannt. Das Problem ist, dass oft, definieren Breite genau ist nicht so einfach wie es klingt. 1.2 8211 Quantile Rückkehr Um eine genauere Schätzung der Faktor-Vorhersagekraft zu erhalten, ist es notwendig, einen Schritt weiter zu gehen und Gruppenbestände durch Quantil von Faktorwerten zu analysieren und dann die durchschnittliche Vorwärtsrendite (oder jede andere zentrale Tendenzmetrik) von jedem zu analysieren Quantile Die Nützlichkeit dieses Werkzeuges ist einfach. Ein Faktor kann einen guten IC haben, aber seine prädiktive Kraft könnte auf eine kleine Anzahl von Aktien begrenzt sein. Das ist nicht gut, da ein Portfoliomanager innerhalb des gesamten Universums Aktien auswählen muss, um seinen Tracking-Fehler-Constraint zu erfüllen. Gute Quantile Rückkehr sind durch eine monotone Beziehung zwischen den einzelnen Quantilen und Forward Returns gekennzeichnet. Alle Bestände im SampP500 Index (zum Zeitpunkt des Schreibens). Offensichtlich gibt es eine Überlebensschifffahrt: Die Liste der Bestände im Index hat sich zwischen dem Beginn und dem Ende der Stichprobenperiode deutlich verändert, aber es ist nur für die Veranschaulichung gut genug. Der Code unten lädt einzelne Aktienkurse im SampP500 zwischen Jan 2005 und heute (es dauert eine Weile) und verwandelt die Rohpreise in den letzten 12 Monaten und im letzten Monat. Der erstere ist unser Faktor, dieser wird als Vorwärtsrückmeldung verwendet. Unten ist der Code zur Berechnung von Information Coefficient und Quantiles Return. Beachten Sie, dass ich in diesem Beispiel Quintile verwendet habe, aber jede andere Gruppierungsmethode (Terciles, Deciles etc8230) verwendet werden kann. Es hängt wirklich von der Stichprobengröße ab, was Sie erfassen möchten und ob Sie einen breiten Überblick haben oder sich auf Vertriebsschwänze konzentrieren möchten. Für die Schätzung der Renditen innerhalb jedes Quintils wurde Median als zentraler Tendenzschätzer verwendet. Diese Maßnahme ist viel weniger empfindlich gegenüber Ausreißern als arithmetisches Mittel. Und schließlich der Code, um die Quantiles Return Chart zu produzieren. 3 8211 Wie man die oben genannten Informationen ausnutzt In der Grafik oben Q1 ist die letzte nach 12 Monaten Rückkehr und Q5 am höchsten. Es gibt eine fast monotone Zunahme der Quantile Rückkehr zwischen Q1 und Q5, die deutlich zeigt, dass Aktien, die in Q5 fallen, übertreffen diejenigen, die in Q1 um etwa 1 pro Monat fallen. Dies ist sehr wichtig und mächtig für solch einen einfachen Faktor (nicht wirklich eine Überraschung though8230). Daher gibt es größere Chancen, den Index zu übertreffen, indem sie die Bestände, die in Q5 fallen, überlagern und die im Vergleich zum Benchmark in Q1 fallenden Personen untergewichten. Ein IC von 0,0206 könnte nicht viel in sich selbst bedeuten, aber es8217s signifikant von 0 und zeigt eine gute prädiktive Macht der letzten 12 Monate Rückkehr insgesamt. Formale Signifikanztests können ausgewertet werden, aber das geht über den Rahmen dieses Artikels hinaus. 4 8211 Praktische Einschränkungen Das obige Rahmenwerk eignet sich hervorragend für die Bewertung von Investitionen Faktor8217s Qualität jedoch gibt es eine Reihe von praktischen Einschränkungen, die für die Umsetzung des realen Lebens angegangen werden müssen: Rebalancing. In der obigen Beschreibung hat it8217s davon ausgegangen, dass das Portfolio am Ende eines jeden Monats vollständig ausgeglichen wird. Dies bedeutet, dass alle Aktien, die in Q1 fallen, untergewichtet sind und alle Aktien, die in Q5 fallen, im Vergleich zur Benchmark übergewichtet sind. Dies ist aus praktischen Gründen nicht immer möglich: manche Bestände könnten aus dem Anlageuniversum ausgeschlossen werden, es bestehen Einschränkungen für die Industrie oder das Sektorgewicht, es bestehen Einschränkungen für den Umsatz usw8230 Transaktionskosten. Dies ist bei der obigen Analyse nicht berücksichtigt worden. Dies ist eine ernsthafte Bremse für die Umsetzung des realen Lebens. Umsatzüberlegungen werden in der Regel im realen Leben in Form einer Strafe auf Faktorqualität umgesetzt. Übertragungskoeffizient Dies ist eine Erweiterung des Grundgesetzes des aktiven Managements und es entspannt die Annahme von Grinold8217s Modell, dass Manager keine Einschränkungen, die sie von der Übersetzung ihrer Investitionen Einblicke direkt in Portfolio-Wetten auszuschließen. Und schließlich, I8217m erstaunt, was in weniger als 80 Zeilen Code mit R8230 erreicht werden kann Wie üblich alle Kommentare welcomeOur Forex-Roboter haben über einen Forex-Roboter gefunden (aka Experten-Berater) ist Software, die ein Forex-System für Sie handelt. Sie laufen in deinem Devisenterminal und können an jede beliebige Währung angeschlossen werden. Mit fortgeschrittenen Berechnungen öffnen und verwalten sie Forex Trades für Sie nach einer Forex-Strategie. Jeder EA ist anders. Verwenden Sie mehr als eine zur gleichen Zeit für beste Ergebnisse. Keine Erfahrung ist erforderlich und Setup ist einfach. Mit einem Forex-Roboter ist der einzige Weg, um Ihren Handel sofort zu verbessern. Mit einem Fachberater können Sie sofort mit dem Handel ein funktionierendes System beginnen, unabhängig von Ihrem eigenen Skill Level. Schwierige Berechnungen und sicheres Geldmanagement werden für Sie abgewickelt. Sie schlafen nie und können für Trades 24 Stunden am Tag5 Tage pro Woche suchen. 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