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崧鸯贾
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1 第四届中国 R 语言会议报告 R 与现代金融分析五个示例邓一硕 dengyishuo@163.com

2 示例 1: R 与金融时间序列建模

4 示例 1:R 与金融时间序列建模 1.1 波动率模型 Garch 族 Garch egarch gjrgarch aparch igarch TGARCH AVGARCH 等多元 Garch 族 BEKK 等 SV 模型 R 都能搞定么? 是的 rgarch 包,mgarchBEKK 包,SV 包

5 示例 1:R 与金融时间序列建模 1.2 rarch 包指定模型类型 ugarchspec() 下面的代码复杂么? 不要害怕! ugarchspec(variance.model = list(model = "sgarch", garchorder = c(1, 1), submodel = NULL, external.regressors = NULL, variance.targeting = FALSE), mean.model = list(armaorder = c(1, 1), include.mean = TRUE, garchinmean = FALSE, inmeantype = 1, arfima = FALSE, external.regressors = NULL), distribution.model = "norm", start.pars = list(), fixed.pars = list(),...)

6 示例 1:R 与金融时间序列建模 1.2 rarch 包拟合模型 ugarchfit() 这个很简单, 要特别注意 solver 和 fit.control ugarchfit(spec, data, out.sample = 0, solver = "solnp", solver.control = list(), fit.control = list(stationarity = 1, fixed.se = 0, scale = 0),...)

7 示例 1:R 与金融时间序列建模 1.2 rgarch 包提取模型结果 :as.data.frame(,which= ) 模型预测 : ugarchforecast() 滚动分析 :ugarchroll() Bootstrap: ugarchboot() 模拟 :ugarchsim() 还有,VaR 和 CVaR

8 示例 2: R 与金融风险度量

9 示例 2:R 与金融风险度量 2.1 在险价值 (Valut at Risk) 定义 : : 资产价值变化量的累积分布函数核心 : 满足内条件的最小实数算法 : 历史模拟法蒙特卡罗模拟法方差 - 协方差法

10 示例 2:R 与金融风险度量 R 包 :PerformanceAnalytics R 代码 : >library(performanceanalytics) >VaR(test, clean= boudt, portfolio_method= component,weights=weights) $MVaR [,1] [1,] $contribution Convertible.Arbitrage CTA.Global Distressed.Securities Emerging.Markets $pct_contrib_mvar Convertible.Arbitrage CTA.Global Distressed.Securities Emerging.Markets

11 示例 2:R 与金融风险度量 2.2 条件在险价值 (Conditional Valut at Risk) 定义 : R 代码 : > ES(test, clean="boudt", portfolio_method="component",weights=weights) $MES [,1] [1,] $contribution Convertible.Arbitrage CTA.Global Distressed.Securities Emerging.Markets $pct_contrib_mes Convertible.Arbitrage CTA.Global Distressed.Securities Emerging.Markets

12 示例 3: R 与技术分析

13 示例 3:R 与技术分析 3.1 计算技术分析指标包 :TTR ADX(): 平均趋向指标 OBV(): 平衡交易量指标 CMF ():Chaikin 资金流量指标 RSI(): 相对强弱指标 Bbands(): 布林线等等但是, 有什么用呢?

14 示例 3:R 与技术分析 3.2 用平衡交易量指标获利理论基础 : 市场价格的变化必须有成交量的配合算法 : 以某日为基期, 逐日累计每日总成交量, 若隔日指数或股票上涨, 则基期 OBV 加上本日成交量为本日 OBV 隔日指数或股票下跌, 则基期 OBV 减去本日成交量为本日 OBV 交易策略 : 日 : 日 :

15 示例 3:R 与技术分析 R 代码 : getsymbols("^ssec") obv=obv(cl(ssec), Vo(SSEC)) obvma=sma(obv, n=10) Mm=merge(Cl(SSEC),obv,obvma,signal) for(i in 25:dim(Mm)[1]){ if(mm[i-1,2]<mm[i-1,3]&&mm[i,2]>mm[i,3]){ Mm[i,4]=-1 } if(mm[i-1,2]>mm[i-1,3]&&mm[i,2]<mm[i,3]){ Mm[i,4 ]= 1 } }

16 示例 3:R 与技术分析部分结果 ( 理论研究, 谨慎模仿 ): SSEC.Close obv obvma obv.1 signal

17 示例 3:R 与技术分析 3.3 作图 quantmod 强大的作图

18 示例 3:R 与技术分析 3.4 附注获取股票数据 ( 单因子模型 ) 获取股息数据 ( 调整股价 ) 获取财务数据 ( 多因子模型 ) 直接建立模型, 很强大 buildmodel(x, method, training.per,...) method 参数中的选项有 : lm, glm, loess, step, ppr, rpart[rpart], tree[tree], randomforest[randomforest], mars[mda], polymars[polspline], lars[lars], rq[quantreg], lqs[mass], rlm[mass], svm[e1071], and nnet[nnet]

19 示例 4: R 与期权

20 示例 4:R 与期权 4.1 foptions CRRBinomialTreeOption () JRBinomialTreeOption () TIANBinomialTreeOption() BinomialTreeOption() Binomial Tree Plot() 功能强大但图形有点丑.. 别急!!!

21 示例 4:R 与期权 4.2 RQuantLib option value option delta QuantLib 本是是个开源软件 RQuantLib 是二者的桥梁 example(europeanoptionarrays) 够美观么? 还有更好的!!! option gamma option vega Strike is 100, maturity 1 year, riskless rate 0.03 Underlying price from 10 to 180 Volatility from 0.1 to

22 示例 4:R 与期权 4.3 QuantLab QuantLab 更强大 pf=function(x,y) Call.BS(spot=x,vol=y)$Delta Persp("pf(x,y)",xlim=c(0,2),ylim=c(0,1),xlab="spot",p hi=30,theta=-50,ylab="vol",zlab="delta") delta vol spot

23 示例 5: R 与投资组合 fassets fportfolio fportfoliosolver quantstrat 系列

24 示例 5:R 与投资组合 5.1 fassets 基本统计量分析 assetsbasicstatsplot(lpp, title = "", description = "")

25 示例 5:R 与投资组合 5.1 fassets assetstreeplot(lpp)

26 示例 5:R 与投资组合 5.1 fassets assetsdendrogramplot(lpp)

27 示例 5:R 与投资组合 5.2 一个典型的分析流程

28 示例 5:R 与投资组合 5.2 一个典型的分析流程策略 : 买 :monthly price > 10-month SMA. 卖 : monthly price > 10-month SMA. 美国数据 ( 避免误导大家 )

29 示例 5:R 与投资组合 5.2 一个典型的分析流程 currency('usd') symbols = c("xlf", "XLP", "XLE", "XLY", "XLV", "XLI", "XLB", "XLK", "XLU") for(symbol in symbols){ stock(symbol, currency="usd",multiplier=1) } getsymbols(symbols, src='yahoo', index.class=c("posixt","posixct"),from=' ') for(symbol in symbols) { x<get(symbol);x<to.monthly(x,indexat='lastof',drop.time=true) colnames(x)<gsub("x",symbol,colnames(x));assign(symbol,x) } initportf('longtrend', symbols=symbols, initdate=' '); initacct('longtrend', portfolios='longtrend', initdate=' ') initorders(portfolio='longtrend', initdate=' ') s <strategy("longtrend") s <add.indicator(strategy = s, name = "SMA", arguments = list(x =quote(cl(mktdata)), n=10), label="sma10") s <add.signal(s, name="sigcrossover", arguments = list(data=quote(mktdata), columns=c("close","sma"), relationship="gt"), label="cl.gt.sma") s <add.signal(s,name="sigcrossover", arguments = list(data=quote(mktdata), columns=c("close","sma"), relationship="lt"),label="cl.lt.sma") s <add.rule(s, name='rulesignal', arguments = list(data=quote(mktdata), sigcol="cl.gt.sma", sigval=true, orderqty=100, ordertype='market', orderside=null, threshold=null), type='enter') s <add.rule(s, name='rulesignal', arguments = list(data=quote(mktdata), sigcol="cl.lt.sma", sigval=true, orderqty='all', ordertype='market', orderside=null, threshold=null), type='exit') out <try(applystrategy(strategy='s', portfolios='longtrend')) updateportf(portfolio='longtrend')

30 示例 5:R 与投资组合 5.2 一个典型的分析流程

31 结语最重要的是什么? 独立思考用量化交易代替主观判断的核心是 : 以机器理性克服人性的贪婪和恐惧!

Microsoft Word - 第一篇第三章_3.doc

Microsoft Word - 第一篇第三章_3.doc 第三章生产环境与健康生产劳动是人类获得健康的必要条件之一, 良好的生产环境和劳动条件不仅对劳动者的健康有利, 也是促进生产顺利发展的有利因素但在不良的劳动条件下, 由于生产环境存在着各种职业危害因素, 则可使职业人