R Packages Blotter и Quantstrat: Расширены ли рамки для реализации сигнала на основе фундаментальных данных?

Question

Я ищу способ расширить Quantstrat, чтобы получать данные из Bloomberg с помощью пакета rbbg и тестировать стратегии на основе индикаторов, которые рассчитываются с использованием фундаментальных данных.

Есть ли документация о том, как лучше всего расширить пакеты соответственно? Я имею в виду точки входа, уже реализованные расширения и т. Д.? Я не ищу пошаговые инструкции, а скорее указатели на то, с чего начать, чтобы я мог интегрировать функциональность настолько гладко, насколько это возможно (или, как предполагали авторы оригинала).

Спасибо заранее

Answer 1

Я бы сказал, что презентация R in Finance 2013 года по пакету Quantstrat - хорошее начало. На странице 8 вы четко видите, что Quantstrat является одним из многих строительных блоков в исследовательской / торговой производственной среде.

Как также показывает презентация, есть много способов получить ежедневные данные бесплатно с помощью QuantMod и т. Д. (См. Страницу 8 снова). Но чтобы ответить на ваш вопрос, лучший способ получить рыночные данные в Quantstrat от Bloomberg - это использовать наш пакет RbbgExtension (я знаю, что это бесстыдная самореклама), который является более интуитивно понятной оболочкой для пакета Rbbg. Я, конечно, предвзято отношусь к своей рекомендации, но считаю, что стоит попробовать с вашей стороны.

Вы устанавливаете RbbgExtension, как это...

требуют (DevTools)

install_github ("pgarnry / RbbgExtension")

Ниже приведен пример, который имитирует пример GBPUSD в презентации на странице 16.

требуют (RbbgExtension) требуют (количественно)

GBPUSD<- BarData (tickers = "GBPUSD", type = "Curncy", start.date = "2015-03-02", start.time = "00:00:00", end.date = "2015-03- 30 ", end.time =" 00:00:00 ", интервал =" 30 ")

GBPUSD <- GBPUSD [, 1: 4]

ChartSeries(GBPUSD)

Вот график GBPUSD за март.

Источник: Bloomberg

С помощью этого объекта XTS вы можете поместить в движок Quantstrat и строить свои сигналы и т. Д.