利用R语言编写量化投资策略
用 R 语言进行高级量化投资
II
波动率对冲策略
III
有量化经验的用户实现：量邦天语与R
IV
无经验的普通用户实现：微量网
量邦天语
• 天语是证券期货交易的“量语者”，致力于解决程序化交易投资者关心的最核心问
题，比如高质量数据、便捷式研究、无中转快捷交易等
★ 天语开发过程中，对国内外程序化交易系统进行了大量调研，立足程序化交易的经 典技术，积极融合各种最新技术 ★ 天语作为互联网时代的程序化交易平台，视每一个用户为天语产品的共同缔造者， 在不断收集用户体验反馈的基础上，最求最极致的用户体验
R engine
Interface
.NET环境
信号处理模块
• • • R(D)COM：DCOM组件； statconnDCOM： R(D)COM的后继版本； ：开源；
研究评测模块
交易风控模块
天语与R
应用实例
1) 数据实时“流入”； 2) 触发策略代码；
myStrategy.R
50ETF
期权策略
波动率对冲策略 • 波动率策略中，不同CTA策略持仓权重对应的表现
波动率对冲策略 • 波动率对冲方案：dollar neutral（CTA策略权重：25%） • 夏普比：6.34（CTA夏普比：4.33；期权策略夏普比：4.47）
波动率对冲策略表现
1.6 1.5 1.4 1.3 1.2 1.1 1 0.9 0.8 0.7 20150209 20150216 20150302 20150309 20150316 20150323 20150330
★ 天语是程序化交易者的发烧级装备！
• 安全高，策略本地运行，信 号无中转 • 速度快，极速交易 • 方便用，一件补仓 • 容量大，数百策略同时运行 • 全自动，7*24小时自动交易
量化投资R语言TTR包TDI趋势预测指标王樱洁、云金杞
趋势预测指标Trend Detection Index（TDI）由M. H. Pee发明，用于识别一个趋势开始和结束的时机。
函数定义：
TDI(price, n = 20, multiple = 2)
参数列表：
price：价格
n：期限
multiple：计算倍数
举例：
获得上证指数今年以来的数据，并画出TDI。
getSymbols("^SSEC")
chartSeries(SSEC, TA = "addTDI ()", subset = "2015", theme=chartTheme('white'))
图5-19 TDI趋势预测指标
表5-1 34种函数
注：这是一本即将出版的量化投资与R语言的书，现在免费分享一些章节，供大家学习。
作者：王樱洁、云金杞
王樱洁：
新浪微博：
二维码：
云金杞：
新浪微博：
二维码：
公众平台：
量化投资以VBA和R和Python等为工具
二维码：
欢迎关注作者的微信和我们的公众号，新书发布，我们将在公众号和微博第一时间分享给大家。
R投资决策原理
R投资决策原理引言投资决策是指投资者在确定是否投资某种资产或工程时所进行的思考和分析过程。
在金融领域，投资决策的目标是最大化投资回报并降低风险。
在本文中，我们将介绍R投资决策原理。
R是一种流行的统计计算和数据分析软件，被广泛应用于金融领域的投资决策过程中。
R语言简介R语言是一种开源的编程语言和环境，专门用于数据分析和统计计算。
它提供了丰富的数据处理和可视化工具，使得分析师可以很方便地处理大量的数据并进行统计分析。
R语言还提供了各种机器学习和人工智能算法的实现，可以帮助投资者进行更准确的预测和决策。
R在投资决策中的应用R语言在投资决策中有多种应用。
下面我们将介绍R在投资组合优化、风险管理和市场预测等方面的原理和方法。
1. 投资组合优化投资组合优化是指在给定的投资标的和约束条件下，寻找一个最优的资产组合，以最大化投资回报或最小化风险。
在R语言中，可以利用优化算法和线性规划模型来解决投资组合优化问题。
通过设定不同的目标函数和约束条件，可以得到不同的投资组合方案。
2. 风险管理风险管理是投资决策中非常重要的一环。
R语言提供了多种风险管理工具和模型，可以帮助投资者分析和控制风险。
常用的风险管理方法包括价值-at-风险〔VaR〕、条件风险模型〔CVaR〕和风险敞口分析等。
借助R语言的风险管理工具，投资者可以更好地理解和管理投资风险。
3. 市场预测市场预测是投资决策中的另一个重要方面。
R语言提供了多种统计模型和机器学习算法，可以用来进行市场趋势预测和股票价格预测。
常用的市场预测方法包括时间序列分析、回归分析和支持向量机等。
通过使用R语言的预测工具，投资者可以更准确地预测市场走势和股票价格，从而做出更明智的投资决策。
R投资决策实例分析为了更好地理解R在投资决策中的应用，我们将介绍一个实例分析。
假设我们要选择一个最正确的股票投资组合，以最大化投资回报并控制风险。
我们可以使用R语言的优化工具和风险管理工具来解决这个问题。
基于R语言的均线量化策略分析
基于R语言的均线量化策略分析作者：屈长杰来源：《经营者》2016年第16期摘要随着IT技术的不断进步，基于新型电子化交易的量化投资也得到了飞速发展，计算机科学和股票技术分析的大力发展和融合，使开源的R语言集成了多种数据分析与可视化算法，具备良好的可扩展性，适用于策略分析及数量化分析。
本文根据上海医药历史数据，研究了买卖信号突破日期及买卖执行期，测算了10日简单移动平均线下交易策略的累计收益率及买卖点获胜率，并通过比较得出，以R语言为工具的移动平均线策略具有较高的收益率，得到了可供实际股票操作的R语言控制模型，为股票分析提供了技术参考。
关键词 R语言移动平均线收益率量化分析一、引言技术分析在股票市场的投资中被广泛应用，其中，均线系统分析是实践中最常采用的也是准确率最高的技术评价体系。
R语言具有灵活性、开放性，而它最具魅力的地方在于其自带了多种统计学及数字分析功能。
移动平均线具有滞后性。
对于短期投资者来说，能否提前预测到平均线的走势，进而判断股价的买卖点，意义就显得尤为重要。
因此，本文在寻找上海医药的买卖点时，借助R语言强大的预测统计功能，将均线策略与其结合，从而达到提前预测及稳定获利的目标。
二、R语言介绍R语言是由新西兰奥克兰大学的Ross Ihaka与Robert Gentlemen一起开发的面向对象的编程语言。
R语具有一套完整的数据处理、计算和制图软件系统，同时它是一个开源软件，它的主程序小巧，有着丰富的数据包。
正是因为拥有这些特征，使得R语言在金融量化投资领域应用广泛，并且具有良好的预测功能。
本文以R语言为工具，对上海医药股价进行以均线系统为策略的量化投资分析。
三、R语言策略模型R语言要实现均线策略，首先需要提取数据，再将其转换为时间序列，接着进行平稳性检验、白噪声检验，当序列满足平稳性且自相关条件时，方可进行策略建模，直到策略实现。
四、均线系统策略实现第一，本文主要利用简单移动平均线对上海医药的股价进行预测分析，在此之前，对相关概念做一个简要的介绍。
基于R语言的金融市场预测模型构建与实践
基于R语言的金融市场预测模型构建与实践金融市场一直是人们关注的焦点之一，投资者们希望通过各种手段来预测市场走势，以获取更多的收益。
而R语言作为一种强大的数据分析工具，被广泛运用于金融领域，帮助分析师们构建有效的预测模型。
本文将介绍基于R语言的金融市场预测模型构建与实践，帮助读者更好地了解如何利用R语言进行金融市场预测。
1. R语言在金融领域的应用R语言作为一种开源的数据分析工具，具有丰富的数据处理和统计分析功能，被广泛应用于金融领域。
投资者可以利用R语言对金融数据进行清洗、分析和可视化，从而更好地理解市场走势和风险。
同时，R语言还提供了丰富的金融数据包，如quantmod、PerformanceAnalytics等，方便用户获取和处理金融数据。
2. 金融市场预测模型构建步骤在构建金融市场预测模型时，通常需要经历以下几个步骤：2.1 数据获取与清洗首先，需要获取所需的金融数据，可以通过API接口、数据库查询等方式获取。
然后对数据进行清洗和处理，包括缺失值处理、异常值检测等，确保数据质量。
2.2 特征工程特征工程是构建预测模型的关键步骤，通过选择合适的特征和进行特征变换、组合等操作，可以提高模型的预测能力。
在金融领域，常用的特征包括技术指标、基本面数据等。
2.3 模型选择与训练在选择预测模型时，可以尝试不同的算法，如线性回归、支持向量机、随机森林等。
通过交叉验证等方法选择最优的模型，并利用历史数据进行训练。
2.4 模型评估与优化完成模型训练后，需要对模型进行评估和优化。
可以使用各种指标如均方误差、准确率等评估模型性能，并根据评估结果对模型进行调参和优化。
3. 基于R语言的金融市场预测实践接下来我们将通过一个简单的案例来演示如何基于R语言构建金融市场预测模型。
3.1 数据准备首先我们使用quantmod包获取股票数据，并对数据进行初步处理和可视化。
示例代码star：编程语言：Rlibrary(quantmod)getSymbols("AAPL", from = "2010-01-01", to = "2020-01-01")chartSeries(AAPL)示例代码end3.2 特征工程接着我们提取技术指标如移动平均线、相对强弱指标等作为特征，并进行特征缩放和处理。
利用R语言编写量化投资策略
利用R语言编写量化投资策略选取一股票，利用R语言进行分析，同时构建通道突破，双均线交叉和MACD策略,进行回测。
library（xts）library(xtsExtra)library（quantmod）library（FinTS)library(forecast）library（TSA)library（TTR）library(fGarch）library（rugarch）library（tseries)setSymbolLookup（MHXX=list(name='0696。
hk',src='yahoo’））getSymbols（"MHXX”,from=”2013—01—01”，to=”2015—09—30"）＃显示K线图，如图明显发现股价呈现递增趋势，价格序列是非平稳的. chartSeries（MHXX)＃考虑对数收益率＃获取收盘价cp = MHXX[，4]lgcp=log(MHXX[,4］）＃tdx =c(1：456）/365+2014＃计算日收益率ret=dailyReturn(MHXX)chartSeries（ret，theme=”white"，TA=NULL)#plot(tdx,cp，xlab="year”,ylab=”close price”,type=’l'）#计算对数收益率,如图课件，股价在15年左右有一个跳跃，15年第二季度的股价增长导致#之后股价有较大的下降,这些特征给后续的分析带来一些较大的异常值lgret = log（ret+1)chartSeries(lgret，theme="white”，TA=NULL）＃由ACF和PACF图可以看出,该股1股价的日收益率序列即使存在某种相关性,该自相关性也＃很小par（mfcol=c(2，1))acf（lgret，lag=30)pacf（lgret,lag=30）＃为了验证该收益率序列有没有序列相关性，使用Ljung—Box检验,结果对应的P值0。
巴塞尔III_量化金融R语言高级教程_[共2页]
![巴塞尔III_量化金融R语言高级教程_[共2页]](https://img.taocdn.com/s3/m/002ffae643323968001c92b5.png)
12.1 巴塞尔协议的原则 231国际资本充足率评估过程（International Capital Adequacy Assessment Process，ICAAP）意味着保证银行操作一种适当复杂的风险管理系统，它测度、量化、总结并监测所有的潜在发生风险。
此外，它必须监督银行是否持有足够的内部模型决定的资本，能够覆盖所有提到的风险。
监管审查评估过程（Supervisory Review Evaluation Process，SREP）定义为一种检查机构的风险和资本充足性，并由本地监管者执行的过程。
此外，考虑到支柱II，监管者必须定期监测依据支柱I的资本充足性，并为了保证资本的可持续水平而进行干预。
透明性巴塞尔II的支柱Ⅲ关注银行披露的要求。
它主要关心上市机构，它们被要求分享相关信息，关于支柱I和II的应用范围，风险评估过程，风险敞口以及资本充足性的相关信息（Basel Committee on Banking Supervisions (1999): A New Capital Adequacy Framework; Consultative paper; June 1999; /publ/bcbs50.pdf）。
12.1.3 巴塞尔III即使在金融危机之前，巴塞尔II框架对审查和基础加强的需要日益显著。
在危机期间，很明显银行缺乏流动性头寸还有杠杆太多。
风险管理过去强度不足，而信用风险和流动性风险常常定价错误。
巴塞尔协议的第三期开发于2010年，其目的是为金融部门提供更稳定和安全的操作框架。
预计巴塞尔Ⅲ和相关的资本要求政策（CRD IV）在2019年可以落实到各国的法规。
尽管这种落实需要几个步骤执行，在期限到来之前的几年中，金融机构已经开始被要求做好应用新资本标准的准备。
与巴塞尔III监管有关的领域如下：•要求资本的组成部分—实施资本留存缓冲和逆周期缓冲；•引入杠杆比率；•实施流动性指标；•测度交易对手风险；•信用机构和投资公司的资本要求；。
用R语言做量化分析
43
参考资料
R的极客理想系统列文章 (http://blog.fens.me/series-r/) 用IT技术玩金融系列文章 (http://blog.fens.me/series-it-finance/) R 语 言 为 量 化 而 生 (http://blog.fens.me/r-finance/) R语言量化投 资常用包总结 (http://blog.fens.me/r-quant-packages/) R语言时间序列基础库zoo (http://blog.fens.me/r-zoo/) 可扩展的时间序列xts (http://blog.fens.me/r-xts/) 超高性能数据处理包data.table (http://blog.fens.me/r-data-table/) 掌握R语言中的apply函数族 (http://blog.fens.me/r-apply/) R语言解读一元线性回归模型 (http://blog.fens.me/r-linear-regression) R语言解读多元线性回归模型 (http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression) R语言解读自回归模型 (http://blog.fens.me/r-ar)
8
1.2 金融数据
• 金融行业本身就是玩数据的行业。金融量化上，我们会有各种 数据处理的需求。 • 技术指标，计算某个金融产品的5日移动平均线。
9
1.2 上证综指数据集
• 上证综指数据集包括2列，时间序列索引列和每日收盘价，已存 储在SSE 变量中。
10
1.2 技术指标计算
• 计算5日平均线，10日平均线，合并到数据框
44
14
1.4 R语言易学易上手
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利用R语言编写量化投资策略
量化投资是利用计算机算法和数据分析方法进行投资决策的一种投资
策略。
R语言是一种功能强大的数据分析和统计编程语言，广泛应用于量
化投资领域。
在本文中，我们将探讨如何利用R语言编写量化投资策略。
首先，量化投资策略的核心是数据分析和模型建立。
R语言提供了丰
富的数据处理和统计函数，可以帮助我们在量化投资过程中进行数据分析。
例如，我们可以使用R语言读取金融市场的历史价格数据，并进行数据清
洗和处理，以便后续的模型建立和分析。
在量化投资中，常用的模型包括趋势跟踪模型、均值回归模型、套利
模型等。
趋势跟踪模型用于捕捉市场价格的上升或下降趋势，均值回归模
型用于利用价格的波动来获取投资机会，套利模型则利用市场价格的不一
致性来获取收益。
在R语言中，我们可以使用统计分析的方法和包括quantmod、TTR等量化投资专用的R包来实现这些模型。
接下来，我们需要将模型应用到实际的交易策略中。
在R语言中，我
们可以利用R语言提供的量化交易框架进行交易策略的编写和回测。
量化
交易框架提供了一种简单便捷的方式来模拟投资策略在实际交易过程中的
表现，并进行回测和优化。
在编写量化交易策略时，我们可以利用R语言的条件语句、循环、函
数等编程特性来实现策略的具体逻辑。
例如，我们可以根据其中一种技术
指标的信号进行买入或卖出决策，同时可以设置止损和止盈条件来管理风险。
除了交易策略的编写，R语言还提供了丰富的可视化功能，可以帮助我们对策略的性能进行分析和评估。
我们可以利用R语言的绘图函数来画出策略的资金曲线、收益率分布图等，以便更全面地了解策略的表现。
最后，在实际的量化投资过程中，数据的质量和实时性是关键因素。
R语言提供了许多功能强大的数据源接口，如quantmod包可以直接从雅虎财经、谷歌财经等获取金融数据，以保证我们在建立模型和进行交易策略时使用的数据的准确性和实时性。
综上所述，利用R语言编写量化投资策略是一种强大的工具。
R语言提供了丰富的数据分析和统计函数、量化交易框架、可视化功能以及强大的数据源接口，可以帮助我们实现量化投资策略的建立、回测和优化，最大限度地提高投资效益。
当然，编写量化投资策略需要对金融市场和量化方法有一定的了解，并且需要不断地进行策略的优化和改进，以应对不断变化的市场环境。