Генерация индикаторов разной периодичности в квантрате
Я хотел бы использовать индикаторы таймфреймов, отличающихся от данных, которые я использую. Я видел это просили несколько раз, но пока нет решений (по крайней мере, для меня в любом случае).
В приведенном ниже примере используются ежедневные данные о запасах, однако в реальном проекте используются внутридневные данные о валюте. У меня есть простой способ обойти импорт внутридневных CSV-данных, поэтому пример и реальный мир должны быть достаточно взаимозаменяемыми.
library(quantstrat)
initDate="2000-01-01"
from="2003-01-01"
to="2016-12-31"
#set account currency and system timezone
currency('USD')
Sys.setenv(TZ="UTC")
#get data
symbols <- "SPY"
getSymbols(symbols, from=from, to=to, src="yahoo", adjust=TRUE)
stock(symbols, "USD")
#trade sizing and initial equity settings
tradeSize <- 100000
initEq <- tradeSize*length(symbols)
#set up the portfolio, account and strategy
strategy.st <- portfolio.st <- account.st <- "mtf.strat"
rm.strat(strategy.st)
initPortf(portfolio.st, symbols=symbols, initDate=initDate, currency='USD')
initAcct(account.st, portfolios=portfolio.st, initDate=initDate, currency='USD',initEq=initEq)
initOrders(portfolio.st, initDate=initDate)
strategy(strategy.st, store=TRUE)
#SMA length
nSMA <- 14
Добавление SMA, так как, в этом случае ежедневный индикатор работает удовольствие
add.indicator(strategy.st, name="SMA",
arguments=list(x=quote(Cl(mktdata)), n=nSMA, maType = "SMA"),
label="SMA")
test <- applyIndicators(strategy.st, mktdata=OHLC(SPY))
Еще пытаюсь добавить, в данном случае, еженедельную SMA
add.indicator(strategy.st, name="SMA",
arguments=list(x=quote(to.period(Cl(mktdata), period = "weeks", k = 1, indexAt = "startof")), n=nSMA, maType = "SMA"),
label="SMAw1")
## Or this
add.indicator(strategy.st, name="SMA",
arguments=list(x=quote(to.weekly(Cl(mktdata))), n=nSMA, maType = "SMA"),
label="SMAw1")
test <- applyIndicators(strategy.st, mktdata=OHLC(SPY))
# Error in runSum(x, n) : ncol(x) > 1. runSum only supports univariate 'x'
Вызов столбца Close напрямую без Cl(x)
приводит к той же ошибке. Я сделал это как TTR:::runSum
выдаст вышеуказанную ошибку, если дано более одного столбца данных.
Я не совсем уверен, в чем проблема, поэтому некоторая помощь была бы отличной.
1 ответ
Проблема в том, что to.period
(и поэтому to.weekly
) возвращать объекты OHLC, а не одномерные ряды типа TTR::SMA
надеется. Так что вам нужно обернуть вывод to.period
в Cl
,
add.indicator(strategy.st, name="SMA",
arguments=list(x=quote(Cl(to.weekly(Cl(mktdata)))), n=nSMA, maType = "SMA"),
label="SMAw1")
test <- applyIndicators(strategy.st, mktdata=OHLC(SPY))
Теперь этот код выполняется, но он все еще может быть проблемой для вашей стратегии. Там будет много NA
когда этот индикатор объединен с дневным mktdata
,
R> tail(merge(SPY, test$SMA))
SPY.Open SPY.High SPY.Low SPY.Close SPY.Volume SPY.Adjusted SMA.SMAw1
2016-11-25 221.10 221.56 221.01 221.52 37861800 221.52 215.0720
2016-11-28 221.16 221.48 220.36 220.48 70284100 220.48 NA
2016-11-29 220.52 221.44 220.17 220.91 67079400 220.91 NA
2016-11-30 221.63 221.82 220.31 220.38 99783700 220.38 NA
2016-12-01 220.73 220.73 219.15 219.57 77230500 219.57 NA
2016-12-02 219.67 220.25 219.26 219.68 70863400 219.68 215.3207
Поэтому неплохо создать собственную функцию-оболочку SMA для выполнения всех этих шагов. Тогда позвони add.indicator
используя вашу функцию-обертку.
mySMA <- function(x, on = "days", k = 1, n = 10) {
agg <- x[endpoints(x, on, k)]
sma <- SMA(agg, n)
# merge with zero-width xts object w/original index, filling NA
result <- merge(sma, xts(,index(x)), fill = na.locf)
return(result)
}
add.indicator(strategy.st, name = "mySMA",
arguments = list(x = quote(Cl(mktdata)),
on = "weeks",
n = nSMA),
label = "SMAw1")
test <- applyIndicators(strategy.st, mktdata = OHLC(SPY))
Теперь индикатор будет иметь значение для каждого наблюдения в mktdata
когда это объединено.
> tail(merge(SPY, test$SMA))
SPY.Open SPY.High SPY.Low SPY.Close SPY.Volume SPY.Adjusted SMA.SMAw1
2016-11-25 221.10 221.56 221.01 221.52 37861800 221.52 215.0720
2016-11-28 221.16 221.48 220.36 220.48 70284100 220.48 215.0720
2016-11-29 220.52 221.44 220.17 220.91 67079400 220.91 215.0720
2016-11-30 221.63 221.82 220.31 220.38 99783700 220.38 215.0720
2016-12-01 220.73 220.73 219.15 219.57 77230500 219.57 215.0720
2016-12-02 219.67 220.25 219.26 219.68 70863400 219.68 215.3207