D & M ระบบ การซื้อขาย

ดัชนีทิศทางเฉลี่ย ADX ดัชนีค่าเฉลี่ยทิศทาง ADX ดัชนีค่าเฉลี่ยทิศทาง ADX ตัวชี้วัดที่มีค่าลดลง - DI และตัวบ่งชี้ทิศทางบวก DI หมายถึงกลุ่มของตัวบ่งชี้ทิศทางทิศทางที่เป็นระบบการซื้อขายที่พัฒนาโดย Welles Wilder Wilder ซึ่งออกแบบ ADX พร้อมสินค้าและราคารายวัน ดัชนีชี้วัดค่าเฉลี่ย (Average Directional Index) ADX วัดความแรงของแนวโน้มโดยไม่คำนึงถึงทิศทางแนวโน้ม 2 ตัวบ่งชี้อื่น ๆ ได้แก่ ตัวบ่งชี้ทิศทางบวกและดัชนีชี้วัดที่มีค่าลดลง - DI เสริม ADX โดยการกำหนดทิศทางแนวโน้มใช้ร่วมกัน, Chartists สามารถกำหนดทั้งทิศทางและความแรงของ trend. Wilder มีตัวบ่งชี้การเคลื่อนไหว Directional ใน 1,976 หนังสือของเขาแนวคิดใหม่ในระบบการค้าทางเทคนิคหนังสือเล่มนี้ยังรวมถึงรายละเอียดเกี่ยวกับ Average True Range ATR ระบบ Parabolic SAR และ RSI แม้จะมีการพัฒนาก่อน อายุของเครื่องคอมพิวเตอร์ตัวบ่งชี้ของ Wilder มีรายละเอียดที่ไม่น่าเชื่อใน ir การคำนวณและได้ยืนการทดสอบของเวลาการเคลื่อนไหวทิศทาง Movement. Plus ทิศทาง DM และการเคลื่อนไหวทิศทางลบ - DM ฟอร์มกระดูกสันหลังของดัชนีทิศทางเฉลี่ย ADX Wilder กำหนดทิศทางการเคลื่อนไหวโดยการเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่างสองต่ำติดต่อกันกับความแตกต่างระหว่างเสียงสูง . การเคลื่อนไหวเชิงทิศทางเป็นบวกบวกเมื่อสูงในปัจจุบันลบสูงก่อนสูงกว่าก่อนต่ำลบปัจจุบันต่ำนี้เรียกว่าพลวัตทิศทาง DM แล้วเท่ากับปัจจุบันสูงลบก่อนสูงให้เป็นบวกค่าลบจะ เพียงแค่ป้อนเป็นศูนย์การเคลื่อนไหวเชิงลบเป็นลบลบเมื่อก่อนต่ำต่ำลบปัจจุบันต่ำกว่าสูงในปัจจุบันลบสูงก่อนหน้านี้สิ่งที่เรียกว่า Minus Directional Movement - DM เท่ากับต่ำก่อนก่อนลบปัจจุบันต่ำให้เป็น บวกค่าลบจะถูกป้อนเป็นศูนย์แผนภูมิข้างบนแสดงสี่ตัวอย่างการคำนวณสำหรับการเคลื่อนไหวทิศทาง t pairing แสดงให้เห็นความแตกต่างในแง่บวกระหว่างความคิดฟุ้งซ่านของ DM ที่มีการเคลื่อนไหวแบบบวก DM การจับคู่ครั้งที่สองแสดงให้เห็นถึงวันภายนอกที่มีการเคลื่อนที่ของทิศทาง Minus Directional Movement - DM การจับคู่ครั้งที่สามแสดงให้เห็นถึงความแตกต่างระหว่างระดับต่ำสุดกับการเคลื่อนที่ Minus Directional Movement - DM การจับคู่ครั้งสุดท้ายแสดงให้เห็นถึงภายในวันซึ่งไม่ถึงทิศทางการเคลื่อนที่ของทิศทางใด ๆ ทั้งการเคลื่อนไหวทิศทางบวก DM และการเคลื่อนที่ที่มีทิศทางลบ - DM เป็นค่าลบและยกเลิกออกจากกันค่าลบจะเปลี่ยนเป็นศูนย์ทุกวันภายในจะมีการเคลื่อนที่เป็นศูนย์ ขั้นตอนสำหรับ ADX ดัชนีทิศทางเฉลี่ยมีรายละเอียดในแต่ละขั้นตอน Average True Range เฉลี่ย ATR ไม่ละเอียดเนื่องจากมีบทความ ChartSchool ทั้งหมดนี้โดยทั่วไป ATR เป็นเวอร์ชัน Wilder ของช่วงการซื้อขายช่วงที่สอง Smoothed เวอร์ชันของ Movement Plus Directional DM และ Minus ทิศทางการเคลื่อนที่ - DM ถูกหารด้วยค่าเฉลี่ย True Range ATR แบบเรียบเพื่อสะท้อนให้เห็นถึงความจริงของโม ตัวอย่างด้านล่างนี้ขึ้นอยู่กับการคำนวณ ADX 14 วัน 1. คำนวณ True Range TR, Plus Directional Movement DM และ Minus Directional Movement - DM สำหรับแต่ละช่วงเวลา 2. ใช้ค่าความสมูทตามค่าต่างๆเป็นระยะ ๆ โดยใช้เทคนิคการเรียบของ Wilder ซึ่งจะอธิบายใน รายละเอียดในส่วนถัดไป 3 แบ่งการเคลื่อนไหวพลัสทิศทาง DM 14 วันโดยทรีทรูเพื่อทรีทเมนต์ 14 วันแบบเรียบเพื่อหาตัวบ่งชี้ทิศทางบวก DI14 14 วันคูณด้วย 100 เพื่อย้ายจุดทศนิยมสองตำแหน่ง DI14 เป็นเครื่องหมายบวก Directional Indicator เส้นสีเขียวที่วางแผนไว้พร้อมกับ ADX.4 แบ่ง 14 วันเรียบรัศมีการเคลื่อนไหว Minus ทิศทาง - DM โดย 14 วันเรียบ True Range เพื่อหาตัวบ่งชี้ทิศทางการลบ Minus 14 วัน - DI14 คูณด้วย 100 เพื่อย้ายจุดทศนิยม สองตำแหน่งนี้ - DI14 เป็นเส้นสีแดงตัวบ่งชี้ทิศทางการลบที่ถูกวางแผนร่วมกับ ADX.5 ดัชนีการเคลื่อนไหว Directional DX เท่ากับค่าสัมบูรณ์ของ DI14 น้อยกว่า DI14 หารด้วยผลรวมของ DI14 และ DI14 คูณผลลัพธ์ b y 100 เพื่อย้ายจุดทศนิยมในตำแหน่งที่สอง 6 หลังจากทำตามขั้นตอนทั้งหมดนี้เป็นเวลาในการคำนวณ Average Directional Index ADX ค่า ADX แรกเป็นค่าเฉลี่ยของค่า DX DX ในเวลา 14 วันโดยให้คูณด้วยค่า 14 ก่อนหน้า วันค่า ADX โดย 13 เพิ่มค่า DX ล่าสุดและหารยอดรวมนี้ด้วย 14.Above เป็นตัวอย่างสเปรดชีตที่มีขั้นตอนทั้งหมดที่เกี่ยวข้องมีช่องว่างในการคำนวณ 119 วันเนื่องจากต้องใช้ระยะเวลาประมาณ 150 รอบในการดูดซับเทคนิคการทำให้เรียบผู้ที่ชื่นชอบ ADX สามารถ คลิกที่นี่เพื่อดาวน์โหลดสเปรดชีตนี้และดูรายละเอียดที่เต็มไปด้วยเลือดแผนภูมิด้านล่างแสดงตัวอย่างของ ADX โดยใช้ Nasdaq 100 ETF QQQQ. Wilder s Smoothing ตามที่เห็นในการคำนวณ ADX มีจำนวนมากราบเรียบเกี่ยวข้องและเป็นสิ่งสำคัญที่จะเข้าใจ ผลกระทบเนื่องจากเทคนิคการทำให้ราบเรียบของ Wilder สามารถใช้ข้อมูลประมาณ 150 ช่วงเพื่อให้ได้ค่า ADX ที่แท้จริงไวล์เดอร์ใช้เทคนิคการทำให้เรียบแบบเดียวกันกับการคำนวณค่า RSX และ Average True Range ของค่า ADX โดยใช้ ข้อมูลที่ผ่านมา 30 ครั้งจะไม่ตรงกับค่า ADX โดยใช้ค่าข้อมูลย้อนหลัง 150 ค่าในอดีตข้อมูล ADX ที่มีข้อมูลมากกว่า 150 วันจะยังคงอยู่ต่อไปเทคนิคแรกใช้เพื่อราบรื่นระยะเวลา DM1, - DM1 และ TR1 เกิน 14 งวด เช่นเดียวกับการคำนวณค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ที่คำนวณได้จะเริ่มต้นที่ไหนสักแห่งดังนั้นค่าแรกก็คือผลรวมของ 14 งวดแรกดังที่แสดงด้านล่างการเริ่มเรียบจะเริ่มต้นด้วยการคำนวณระยะเวลา 14 ครั้งที่สองและดำเนินต่อไปตลอดไปเทคนิคที่สองจะใช้เพื่อให้เรียบ ระยะเวลาของค่า DX ให้เสร็จสิ้นด้วย Average Directional Index ADX ก่อนคำนวณค่าเฉลี่ยสำหรับ 14 วันแรกเป็นจุดเริ่มต้นการคำนวณที่สองและต่อมาใช้เทคนิคการปรับให้เรียบด้านล่างนี้ Average Directional Index ADX ใช้ในการวัดจุดแข็งหรือจุดอ่อน ของทิศทางไม่ใช่ทิศทางที่แท้จริงการเคลื่อนที่ของทิศทางถูกกำหนดโดย DI และ - DI โดยทั่วไปวัวมีขอบเมื่อ DI มีค่ามากกว่า - DI ขณะที่หมีมีขอบที่ en-DI เป็นเครื่องหมาย Crosses ของตัวบ่งชี้ทิศทางเหล่านี้สามารถใช้ร่วมกับ ADX สำหรับระบบการซื้อขายที่สมบูรณ์ได้ก่อนที่จะมองหาสัญญาณบางอย่างเกี่ยวกับตัวอย่างโปรดจำไว้ว่า Wilder เป็นผู้ค้าสินค้าโภคภัณฑ์และสกุลเงินตัวอย่างในหนังสือของเขาอยู่บนพื้นฐานของเครื่องมือเหล่านี้ ไม่หุ้นไม่ได้หมายความว่าตัวบ่งชี้ของเขาไม่สามารถใช้กับหุ้นบางหุ้นมีลักษณะราคาคล้ายกับสินค้าโภคภัณฑ์ซึ่งมีแนวโน้มผันผวนมากขึ้นและมีแนวโน้มในระยะสั้นหุ้นที่มีความผันผวนต่ำอาจไม่สร้างสัญญาณตามตัวแปร Wilder จำเป็นต้องปรับการตั้งค่าตัวบ่งชี้หรือพารามิเตอร์สัญญาณตามลักษณะของการรักษาความปลอดภัยความแรงของการให้คะแนนโดยพื้นฐานแล้วค่าเฉลี่ยดัชนี ADX สามารถใช้เพื่อกำหนดว่าการรักษาความปลอดภัยมีแนวโน้มหรือไม่การกำหนดนี้ช่วยให้ผู้ค้าเลือกระหว่างแนวโน้ม ระบบต่อไปนี้หรือระบบที่ไม่เป็นไปตามแนวโน้ม Wilder แสดงให้เห็นว่ามีแนวโน้มที่ดีเมื่อ ADX อยู่เหนือ 25 และไม่มีแนวโน้ม เป็นปรากฏการณ์เมื่อต่ำกว่า 20 ดูเหมือนว่าจะมีบริเวณสีเทาอยู่ระหว่าง 20 ถึง 25 ตามที่ระบุไว้ข้างต้น chartists อาจต้องปรับการตั้งค่าเพื่อเพิ่มความไวและสัญญาณ ADX ยังมีความล่าช้าเนื่องจากเทคนิคการราบเรียบนักวิเคราะห์ทางเทคนิคหลายคนใช้ 20 เป็นระดับที่สำคัญสำหรับ ADX แผนภูมิข้างต้นแสดงให้เห็นถึง Nordstrom JWN ที่มี SMA 50 วันและดัชนีเฉลี่ยในระยะเวลา 14 วัน ADX หุ้นปรับตัวลงจากแนวโน้มขาขึ้นที่แข็งแกร่งไปสู่ขาลงที่แข็งแกร่งในช่วงเดือนเมษายนถึงพฤษภาคม แต่ ADX ยังคงสูงกว่า 20 เพราะ แนวโน้มขาขึ้นอย่างรวดเร็วเปลี่ยนเป็นแนวโน้มขาลงที่แข็งแกร่งมีสองช่วงที่ไม่ใช่แนวโน้มเป็นหุ้นที่เกิดขึ้นด้านล่างในเดือนกุมภาพันธ์และสิงหาคมมีแนวโน้มแข็งแกร่งขึ้นหลังจากที่จุดต่ำสุดของเดือนสิงหาคมเป็น ADX ย้ายเหนือ 20 และยังคงสูงกว่า 20.DI Crossover System. Wilder ใส่ เป็นระบบที่ง่ายสำหรับการซื้อขายกับตัวบ่งชี้ทิศทางการเคลื่อนไหวเหล่านี้ความต้องการแรกคือสำหรับ ADX ที่จะซื้อขายสูงกว่า 25 เพื่อให้แน่ใจว่าราคามีแนวโน้มผู้ค้ารายย่อยจำนวนมากใช้ 20 เป็นคีย์ที่ซื้อมา Nal เกิดขึ้นเมื่อ DI ข้ามข้างต้น - DI Wilder ใช้จุดเริ่มต้นในช่วงต่ำของสัญญาณวันสัญญาณยังคงมีผลตราบใดที่ระดับต่ำสุดนี้ยังคงอยู่แม้ว่า DI จะข้ามกลับด้านล่าง - D รอให้ระดับต่ำสุดนี้ถูกเจาะก่อนที่จะละทิ้ง สัญญาณสัญญาณรั้นนี้จะเสริมถ้าเมื่อ ADX เปิดขึ้นและแนวโน้มแข็งแกร่งขึ้นเมื่อแนวโน้มการพัฒนาและกลายเป็นผลกำไรผู้ค้าจะต้องรวมการหยุดการสูญเสียและหยุดต่อเนื่องควรมีแนวโน้มต่อสัญญาณขายจะเรียกเมื่อ - DI ข้ามเหนือ DI สูงในวันที่สัญญาณการขายจะกลายเป็นจุดเริ่มต้นของการหยุดขาดทุนแผนภูมิข้างต้นแสดง Medco Health Solutions พร้อมด้วยตัวบ่งชี้ทิศทางสามทิศทางหมายเหตุว่า 20 ใช้แทนค่า 25 เพื่อให้ได้สัญญาณ ADX การตั้งค่าต่ำกว่าหมายถึงสัญญาณที่เป็นไปได้มากขึ้นจุดสีเขียว เส้นแสดงสัญญาณการซื้อและเส้นสีแดงแสดงเครื่องหมายขาย Wilders เริ่มต้นหยุดไม่ได้รวมเพื่อเน้นสัญญาณตัวบ่งชี้เป็นแผนภูมิแสดงให้เห็นชัดเจนมี pl enty ของ DI และ DI - ข้ามบางส่วนเกิดขึ้นกับ ADX เหนือ 20 ตรวจสอบสัญญาณอื่น ๆ เกิดขึ้นเพื่อทำให้สัญญาณเช่นเดียวกับส่วนใหญ่ระบบดังกล่าวจะมี whipsaws สัญญาณที่ดีและสัญญาณไม่ดีกุญแจสำคัญเช่นเคยคือการรวมด้านอื่น ๆ ของการวิเคราะห์ทางเทคนิค ตัวอย่างเช่นกลุ่มแรกของ whipsaws ในเดือนกันยายน 2009 เกิดขึ้นในระหว่างการรวมบัญชีนอกจากนี้การควบรวมนี้ดูเหมือนธงซึ่งเป็นการควบรวมกิจการแบบรั้นที่เกิดขึ้นหลังจากการปรับตัวลงอย่างรอบคอบการระมัดระวังในการเพิกเฉยต่อสัญญาณขาลงที่มีรูปแบบการฟื้นตัวต่อเนื่อง สัญญาณการซื้อของในเดือนมิถุนายน 2553 เกิดขึ้นบริเวณบริเวณแดนกลางซึ่งมีการสนับสนุนโดยหักและเส้นค่าเฉลี่ยระยะสั้น 50-62 น่าจะเพิกเฉยต่อสัญญาณการซื้อที่อยู่ใกล้กับแนวต้านดังกล่าวแผนภูมิข้างบนแสดง ATT โดยมีสัญญาณ 3 ตัวตั้งแต่ 12 ระยะเวลาสามเดือนสัญญาณทั้งสามนี้ดีมากทำให้กำไรถูกยึดและหยุดการใช้งาน Wilders Parabolic SAR อาจถูกนำมาใช้เพื่อตั้งค่าการสูญเสียจากจุดต่อท้าย สังเกตว่าไม่มีสัญญาณการขายระหว่างสัญญาณการซื้อของเดือนมีนาคมและกรกฎาคมเนื่องจาก ADX ไม่ได้สูงกว่า 20 เมื่อ - DI ทะลุไปข้างต้น DI ในปลายเดือนเมษายนการคำนวณตัวบ่งชี้ทิศทางทิศทางมีความสลับซับซ้อนการตีความหมายตรงไปตรงมาและการใช้งานที่ประสบความสำเร็จ DI และ - DI crossovers ค่อนข้างบ่อยและแผนภูมิต้องกรองสัญญาณเหล่านี้ด้วยการวิเคราะห์เพิ่มเติมการตั้งค่าความต้องการของ ADX จะลดสัญญาณ แต่ตัวบ่งชี้ที่เรียบขึ้นนี้มีแนวโน้มที่จะกรองสัญญาณที่ดีมากเป็นไม่ดีในคำอื่น ๆ chartists อาจพิจารณาย้าย ADX ไปยังเครื่องเผาไหม้ด้านหลังและมุ่งเน้นที่ Directional Indicators เพื่อสร้างสัญญาณสัญญาณครอสโอเวอร์เหล่านี้จะคล้ายกับที่สร้างขึ้นโดยใช้โมเมนตัม oscillators ดังนั้น chartists ต้องดูที่อื่น ๆ เพื่อช่วยยืนยันตัวบ่งชี้ปริมาณตามการวิเคราะห์แนวโน้มขั้นพื้นฐานและรูปแบบแผนภูมิสามารถช่วยแยกแยะความแข็งแกร่ง สัญญาณครอสโอเวอร์จากสัญญาณครอสโอเวอร์ที่อ่อนแอตัวอย่างเช่นผู้ชาตินิยมสามารถมุ่งเน้นไปที่การซื้อ DI สัญญาณเมื่อมีแนวโน้มมากขึ้นและ - DI ขายสัญญาณเมื่อมีแนวโน้มลดลงผู้ใช้ SharpCharts สามารถทำเครื่องหมายตัวบ่งชี้ทิศทางทิศทางได้โดยการเลือก Average Directional Index ADX จากรายการแบบเลื่อนลง indicator โดยค่าเริ่มต้น ADX จะเป็นสีดำ ตัวบ่งชี้ทิศทางบวก DI สีเขียวและตัวบ่งชี้ทิศทางการลบ - DI เป็นสีแดงทำให้ง่ายต่อการระบุตัวบ่งชี้ทิศทางขณะที่ ADX สามารถวางแผนด้านบนด้านล่างหรือด้านหลังพล็อตราคาหลักขอแนะนำให้ทำพล็อตด้านบนหรือด้านล่างเนื่องจากมี สามบรรทัดที่เกี่ยวข้องสามารถเพิ่มเส้นแนวนอนเพื่อช่วยในการระบุการเคลื่อนไหว ADX ตัวอย่างแผนภูมิด้านล่างแสดง SMA 50 วันและพาราโบลา SAR ที่วางแผนไว้หลังพล็อตราคาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่จะถูกใช้เพื่อกรองสัญญาณสัญญาณซื้อเฉพาะจะใช้เมื่อซื้อขายที่ด้านบน ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ 50 วันเมื่อเริ่มต้นแล้วค่า Pararolic SAR สามารถใช้เพื่อตั้งค่าการหยุดคลิกที่นี่เพื่อดูตัวอย่างแบบสดของ ADXSuggested Scans. Overall Uptrend กับ DI Crossing ด้านบน - DI การสแกนนี้ tarts กับหุ้นที่มีปริมาณซื้อขายเฉลี่ย 100,000 หุ้นต่อวันและมีราคาปิดเฉลี่ยเหนือ 10 ขึ้นขาขึ้นเมื่อซื้อขายเหนือ SMA 50 วันซื้อสัญญาณเป็นไปได้เมื่อ ADX อยู่เหนือ 20 สัญญาณนี้จะเกิดขึ้นเมื่อ DI เคลื่อนไปด้านบน - DI. Overall แนวรับกับ - DI ข้ามด้านบน DI การสแกนนี้เริ่มต้นด้วยหุ้นที่มีปริมาณการซื้อขายเฉลี่ย 100,000 หุ้นต่อวันและมีราคาปิดเฉลี่ยเหนือ 10 ขาลงมีการซื้อขายเมื่อต่ำกว่า SMA 50 วันสัญญาณการขายจะเป็นไปได้เมื่อ ADX อยู่เหนือ 20 สัญญาณนี้ materializes เมื่อ - DI ย้ายไปด้านบน DI. Stocks สินค้าโภคภัณฑ์บทความนิตยสาร 30 พฤศจิกายน 2016, 12 34 pm ไม่กี่เดือนที่ผ่านมาผู้อ่านชี้ให้ฉันออกวิธีการใหม่ในการเชื่อมต่อ R และ Excel ฉัน don t ทราบว่าระยะเวลานี้ได้รับรอบ แต่ฉันไม่เคยเจอมันและฉันไม่เคยเห็นโพสต์บล็อกใด ๆ หรือบทความเกี่ยวกับเรื่องนี้ดังนั้นฉันจึงตัดสินใจที่จะเขียนโพสต์เป็นเครื่องมือที่มีค่าจริงๆและก่อนใครจะถามผมไม่เกี่ยวข้องกับ บริษัท ในทางใดทางหนึ่งเบอร์ ย่อมาจาก Basic Excel R Toolk มันฟรีภายใต้ GPL v2 และได้รับการพัฒนาโดยโครงสร้างข้อมูล LLC ในขณะที่เขียนรุ่นปัจจุบันของ BERT เป็น 1 07 ข้อมูลเพิ่มเติมสามารถพบได้ที่นี่จากมุมมองทางเทคนิคเพิ่มเติม BERT ถูกออกแบบมาเพื่อสนับสนุนการทำงาน R ฟังก์ชั่นจาก Excel spreadsheet cells ในแง่ของ Excel มันใช้สำหรับการเขียน User Defined Functions UDFs ใน R ในโพสต์นี้ฉันจะไม่แสดงให้คุณเห็นว่า R และ Excel มีปฏิสัมพันธ์ผ่านทาง BERT มี tutorials ดีมากที่นี่ที่นี่และนี่ฉันต้องการ เพื่อแสดงวิธีการที่ฉันใช้ BERT เพื่อสร้างหอควบคุมสำหรับการซื้อขายของฉันสัญญาณการซื้อขายของฉันถูกสร้างโดยใช้รายการยาวของไฟล์ R แต่ฉันต้องการความยืดหยุ่นของ Excel เพื่อแสดงผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพดังที่แสดงไว้ข้างต้น BERT สามารถทำเช่นนี้ได้สำหรับฉัน แต่ฉันยังต้องการปรับแต่งโปรแกรมประยุกต์เพื่อตอบสนองความต้องการของฉันโดยการรวมพลังของ XML, VBA, R และ BERT ฉันสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ดูดี แต่มีประสิทธิภาพในรูปแบบไฟล์ Excel ที่มีรหัส VBA ต่ำสุดในที่สุดฉันมีไฟล์ Excel ตัวเดียว รวบรวมอัล l งานที่จำเป็นในการจัดการการอัปเดตฐานข้อมูลพอร์ตโฟลิโอของฉันการสร้างสัญญาณการส่งใบสั่ง ฯลฯ แนวทางของฉันอาจถูกแบ่งออกเป็น 3 ขั้นตอนด้านล่างใช้ XML เพื่อสร้างเมนูและปุ่มที่ผู้ใช้กำหนดไว้ในไฟล์ Excel ด้านบนเมนูและปุ่มต่างๆ เรียกฟังก์ชัน VBA ฟังก์ชัน VBA มี wrapup รอบฟังก์ชัน R กำหนดโดยใช้ BERT ด้วยวิธีนี้ฉันสามารถเก็บความแตกต่างชัดเจนระหว่างหลักของรหัสของฉันเก็บไว้ใน R, SQL และ Python และทุกอย่างใช้ในการแสดงผลและจัดรูปแบบเก็บไว้ใน Excel , VBA XML ในส่วนถัดไปฉันจะนำเสนอสิ่งที่จำเป็นสำหรับการพัฒนาแนวทางดังกล่าวและคำแนะนำทีละขั้นตอนที่อธิบายว่า BERT สามารถใช้สำหรับการส่งผ่านข้อมูลจาก R ไปยัง Excel โดยใช้รหัส VBA ที่น้อยที่สุด 1 ดาวน์โหลดและติดตั้ง BERT จากลิงก์นี้ เมื่อการติดตั้งเสร็จสิ้นคุณควรจะมีเมนู Add-Ins ใหม่ใน Excel ด้วยปุ่มดังที่แสดงด้านล่างนี่คือสิ่งที่ BERT มีอยู่ใน Excel 2 ดาวน์โหลดและติดตั้ง Custom UI editor ตัวแก้ไข UI แบบกำหนดเองจะอนุญาตให้ t o สร้างเมนูและปุ่มที่ผู้ใช้กำหนดเองใน Excel ribbon ขั้นตอนการดำเนินการตามขั้นตอนนี้มีอยู่ที่นี่ขั้นตอนการดำเนินการตามขั้นตอนที่ 1 R รหัสฟังก์ชัน R ด้านล่างเป็นโค้ดที่เรียบง่ายมากสำหรับวัตถุประสงค์ในการอธิบายเท่านั้นคำนวณและส่งคืนส่วนที่เหลือจาก การถดถอยเชิงเส้นนี่คือสิ่งที่เราต้องการเรียกใช้ใน Excel บันทึกข้อมูลนี้ในไฟล์ชื่อ myRCode R ชื่ออื่น ๆ จะใช้ได้ดีในไดเร็กทอรีที่คุณเลือกไว้ 2 ฟังก์ชัน R จาก BERT จาก Excel เลือก Add-Ins - Home Directory และเปิดไฟล์ที่เรียกว่า ฟังก์ชั่น R ในไฟล์นี้วางรหัสต่อไปนี้ตรวจดูให้แน่ใจว่าคุณใส่พา ธ ที่ถูกต้องนี่เป็นเพียงการจัดหาไฟล์ BERT ที่ R ที่คุณสร้างไว้ด้านบนแล้วบันทึกและปิดฟังก์ชั่นไฟล์ R ถ้าคุณต้องการเปลี่ยนไฟล์ R ที่สร้างขึ้นมา ขั้นตอนที่ 1 คุณจะต้องโหลดใหม่โดยใช้ปุ่ม BERT Reload Startup File จากเมนู Add-Ins ใน Excel3 ใน Excel สร้างและบันทึกไฟล์ที่เรียกว่าชื่ออื่น ๆ ได้ดีนี่เป็นไฟล์ที่เปิดใช้งานมาโครที่คุณบันทึกไว้ใน ไดเรกทอรีที่คุณเลือก ไฟล์จะถูกบันทึกไว้ปิดมัน 4 เปิดไฟล์ที่สร้างขึ้นข้างต้นในโปรแกรมแก้ไข UI แบบกำหนดเองเมื่อไฟล์ถูกเปิดวางโค้ดด้านล่างคุณควรมีบางอย่างเช่นนี้ในตัวแก้ไข XML โดยอ้างว่าชิ้นส่วนของรหัส XML นี้จะสร้างเมนูเพิ่มเติม RTrader, กลุ่มใหม่ My Group และผู้ใช้กำหนดปุ่ม New Button ใน Ribbon Excel เมื่อคุณดำเนินการเสร็จแล้วให้เปิด Excel และปิด Custom UI Editor คุณจะเห็นสิ่งต่างๆเช่นนี้ Open VBA editor ในการใส่โมดูลใหม่วางโค้ดด้านล่าง ในโมดูลที่สร้างขึ้นใหม่นี้จะลบผลก่อนหน้าในแผ่นงานก่อนที่จะจัดการกับคนใหม่ 6 คลิกปุ่ม New ตอนนี้กลับไปที่กระดาษคำนวณและในเมนู RTrader คลิกปุ่มปุ่มใหม่คุณจะเห็นสิ่งที่ต้องการด้านล่างปรากฏคู่มือ ข้างต้นเป็นรุ่นพื้นฐานของสิ่งที่สามารถทำได้โดยใช้ BERT แต่จะแสดงวิธีการรวมพลังของเครื่องมือที่เฉพาะเจาะจงหลายตัวเพื่อสร้างแอพพลิเคชันที่กำหนดเองของคุณจากมุมมองของฉันความสนใจของวิธีการดังกล่าวคือความสามารถในการกาวด้วยกัน และ Excel ชัด แต่ยังรวมถึง XML และชุดชิ้นส่วนของโค้ดจาก Python, SQL และอื่น ๆ นี่คือสิ่งที่ฉันต้องการในที่สุดฉันอยากรู้ว่าใครมีประสบการณ์กับ BERT. August 19, 2016, 9 26 น. เมื่อทดสอบกลยุทธ์การซื้อขายวิธีการทั่วไปคือการแบ่งข้อมูลเริ่มแรกที่ตั้งไว้ในตัวอย่างข้อมูลส่วนหนึ่งของข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อปรับเทียบแบบจำลองและจากข้อมูลตัวอย่างข้อมูลส่วนหนึ่งที่ใช้ในการตรวจสอบการสอบเทียบและตรวจสอบให้แน่ใจว่าประสิทธิภาพที่สร้างขึ้น ตัวอย่างจะสะท้อนให้เห็นในโลกจริงตามกฎของหัวแม่มือประมาณ 70 ของข้อมูลเริ่มต้นสามารถใช้สำหรับการสอบเทียบเช่นในตัวอย่างและ 30 สำหรับการตรวจสอบเช่นจากตัวอย่างแล้วการเปรียบเทียบของในและนอกของข้อมูลตัวอย่างช่วยในการตัดสินใจว่า โมเดลมีประสิทธิภาพเพียงพอโพสต์นี้มีจุดมุ่งหมายที่จะก้าวไปไกลกว่าและเป็นวิธีการทางสถิติในการตัดสินใจว่าข้อมูลตัวอย่างจะสอดคล้องกับสิ่งที่สร้างขึ้นในตัวอย่างในแผนภูมิด้านล่างพื้นที่สีน้ำเงินหมายถึงตัวอย่างจากตัวอย่าง erformance สำหรับหนึ่งในกลยุทธ์ของฉันการตรวจสอบภาพที่เรียบง่ายเผยให้เห็นพอดีระหว่างระหว่างและออกจากการปฏิบัติตัวอย่าง แต่สิ่งที่ระดับความเชื่อมั่นของฉันมีในนี้ในขั้นตอนนี้ไม่มากและนี่คือปัญหาสิ่งที่จำเป็นอย่างแท้จริงคือการวัด ความคล้ายคลึงกันระหว่างชุดข้อมูลตัวอย่างและในชุดคำศัพท์ทางสถิติอาจแปลเป็นความเป็นไปได้ว่าตัวเลขประสิทธิภาพการทำงานในและนอกของตัวเลขตัวอย่างมาจากการแจกจ่ายเดียวกันมีการทดสอบทางสถิติที่ไม่ใช่พารามิเตอร์ที่ทำอย่างนี้ Kruskall - Wallis Test ความหมายที่ดีของการทดสอบนี้สามารถพบได้ใน R-Tutor ตัวอย่างของตัวอย่างข้อมูลมีความเป็นอิสระหากมาจากประชากรที่ไม่เกี่ยวข้องกันและตัวอย่างเหล่านี้ไม่ส่งผลกระทบต่อกันการใช้การทดสอบ Kruskal-Wallis เราสามารถตัดสินใจได้ว่าการกระจายของประชากรเป็นอย่างไร ผลประโยชน์เพิ่มเติมของการทดสอบนี้ไม่ได้สมมติว่าการแจกแจงแบบปกติมีการทดสอบอื่น ๆ ที่มีลักษณะเดียวกันกับที่ c การทดสอบ Mann-Whitney-Wilcoxon หรือการทดสอบ Kolmogorov-Smirnov จะเหมาะกับกรอบการทำงานนี้อย่างสมบูรณ์ แต่นี่เป็นเรื่องที่เกินขอบเขตของบทความนี้เพื่อหารือเกี่ยวกับข้อดีและข้อเสียของการทดสอบแต่ละครั้งคำอธิบายที่ดีพร้อมกับ R ตัวอย่างสามารถพบได้ที่นี่ที่นี่มีรหัสที่ใช้ในการสร้างแผนภูมิข้างต้นและการวิเคราะห์ในตัวอย่างข้างต้นในช่วงตัวอย่างมีค่าเกินกว่าระยะเวลาตัวอย่างดังนั้นฉันสุ่มสร้าง 1000 ส่วนย่อยของข้อมูลตัวอย่างในแต่ละ พวกเขามีความยาวเช่นเดียวกับข้อมูลตัวอย่างจากนั้นฉันทดสอบแต่ละชุดย่อยในตัวอย่างกับข้อมูลตัวอย่างและฉันบันทึกค่า p กระบวนการนี้จะสร้างค่า p เดียวสำหรับการทดสอบ Kruskall - Wallis แต่การกระจายการ การวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในตัวอย่างนี้ค่าเฉลี่ยของ p-values ​​สูงกว่าศูนย์ 0 478 ซึ่งบ่งชี้ว่าสมมุติฐานที่เป็นค่าลบควรได้รับการยอมรับมีหลักฐานที่ชัดเจนว่าข้อมูลในตัวอย่างจะมาจากข้อมูลเดียวกัน distribution. As ปกติสิ่งที่นำเสนอในบทความนี้เป็นตัวอย่างของเล่นที่เฉพาะรอยขีดข่วนพื้นผิวของปัญหาและควรจะปรับให้เหมาะสมกับความต้องการของแต่ละบุคคล แต่ฉันคิดว่ามันเสนอกรอบสถิติที่น่าสนใจและมีเหตุผลในการประเมินผลจากตัวอย่าง results. This โพสต์นี้ แรงบันดาลใจจากเอกสารสองฉบับต่อไปนี้ Victorias Alexandre, Chmil Swann 2007 ผลกระทบของฟังก์ชันการเพิ่มประสิทธิภาพต่างๆในการสร้างผลงานตัวอย่างของกลยุทธ์การซื้อขายพันธุกรรมที่มีการพัฒนาโดยการคาดการณ์การประชุมตลาดการเงิน Victorias Alexandre, Chmil Swann 2010 กระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพในการปรับปรุง ของตัวอย่างความสม่ำเสมอกรณี Stock Market, การประชุมเชิงปริมาณ JP Morgan Cazenove Equity, London October 2010 วันที่ 13 ธันวาคม 2015 2 15 pm การวิจัยเชิงปริมาณหมายถึงการขูดรีดข้อมูลจำนวนมากและเราต้องการข้อมูลที่สะอาดและเชื่อถือได้เพื่อให้บรรลุสิ่งนี้ จำเป็นจริงๆคือข้อมูลที่สะอาดที่สามารถเข้าถึงได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการทำเช่นนี้สำหรับฉันมี b een เพื่อรักษาชุดของไฟล์ csv แน่นอนกระบวนการนี้สามารถจัดการในหลาย ๆ แต่พบว่ามีประสิทธิภาพมากและง่ายทำงานล่วงเวลาเพื่อรักษาไดเรกทอรีที่ฉันเก็บและปรับปรุงไฟล์ csv ฉันมีหนึ่งไฟล์ csv ต่อตราสารและแต่ละไฟล์มีชื่อหลังจาก ฉันไม่ต้องการดาวน์โหลดข้อมูลราคาจาก Yahoo, Google ฯลฯ ทุกครั้งที่ฉันต้องการทดสอบแนวคิดใหม่ ๆ แต่ที่สำคัญกว่าเมื่อฉันระบุและแก้ไขปัญหาแล้วฉันไม่ต้องการ ต้องทำอีกครั้งในครั้งต่อไปฉันต้องการเครื่องมือแบบเดียวกันเรียบง่าย แต่มีประสิทธิภาพมากกระบวนการนี้สรุปไว้ในแผนภูมิด้านล่างในทุกอย่างที่ตามมาฉันสมมติว่าข้อมูลมาจาก Yahoo รหัสจะต้องได้รับการแก้ไขสำหรับข้อมูล จาก Google, Quandl เป็นต้นนอกจากนี้ฉันยังเสนอขั้นตอนการอัปเดตข้อมูลราคารายวันการตั้งค่าจะแตกต่างกันไปสำหรับข้อมูลความถี่สูงและประเภทข้อมูลอื่น ๆ ที่แตกต่างจากราคา 1 ข้อมูลการดาวน์โหลดเบื้องต้น ListInstitution R historicalData R. Th ไฟล์ e listOfInstruments R เป็นไฟล์ที่มีเพียงรายการเครื่องมือทั้งหมดถ้าเป็นตราสารไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของรายการของฉันคือไม่มีไฟล์ csv ในโฟลเดอร์ข้อมูลของฉันหรือถ้าคุณทำมันเป็นครั้งแรกที่คุณต้องดาวน์โหลดข้อมูลย้อนหลังเริ่มต้น set ตัวอย่างด้านล่างดาวน์โหลดชุด ETFs ราคารายวันจาก Yahoo Finance กลับไปที่มกราคม 2000 และจัดเก็บข้อมูลในไฟล์ csv 2 อัปเดตข้อมูลที่มีอยู่ updateData R ด้านล่างโค้ดเริ่มต้นจากไฟล์ที่มีอยู่ในโฟลเดอร์เฉพาะและอัปเดตทั้งหมดของ ETFs หนึ่งหลังจากที่อื่น ๆ ฉันมักจะใช้กระบวนการนี้ทุกวันยกเว้นเมื่อฉัน m ในวันหยุดเพื่อเพิ่มเครื่องมือใหม่เพียงใช้ขั้นตอนที่ 1 ข้างต้นสำหรับเครื่องนี้เพียงอย่างเดียว 3 สร้างไฟล์แบทช์อีกส่วนหนึ่งที่สำคัญของงานคือการสร้างไฟล์แบทช์ที่ โดยอัตโนมัติกระบวนการปรับปรุงข้างต้นฉัน ma ผู้ใช้ Windows นี้จะหลีกเลี่ยงการเปิด R RStudio และใช้รหัสจากที่นั่นรหัสด้านล่างจะอยู่ในไฟล์เส้นทางจะต้องมีการแก้ไขด้วยการตั้งค่าของผู้อ่านทราบว่าฉันเพิ่มไฟล์ที่ส่งออกเพื่อติดตามการดำเนินการ กระบวนการข้างต้นเป็นเรื่องง่ายมากเพราะจะอธิบายเฉพาะวิธีการอัพเดตข้อมูลราคารายวันที่ฉันเคยใช้มาเป็นระยะเวลาหนึ่งแล้วและทำงานได้อย่างราบรื่นสำหรับฉันจนถึงตอนนี้สำหรับข้อมูลขั้นสูงและความถี่ที่สูงขึ้นสิ่งต่างๆจะยุ่งยากมากขึ้น เป็นปกติความเห็นใด ๆ welcome. Gust 15, 2015, 9 03 pm อุตสาหกรรมการจัดการสินทรัพย์อยู่ในหมิ่นของการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญกว่าคู่สุดท้ายของปี Robots ที่ปรึกษา RA ได้กลายเป็นผู้เล่นใหม่คำตัวเองเป็นเรื่องยากที่จะกำหนดเป็น มันครอบคลุมความหลากหลายของบริการบางอย่างถูกออกแบบมาเพื่อช่วยให้ที่ปรึกษาแบบดั้งเดิมที่ดีกว่าการจัดสรรเงินของลูกค้าของพวกเขาและบางส่วนเป็นกล่องสีดำจริงผู้ใช้ป้อนรายได้ไม่กี่เกณฑ์อายุเด็ก ฯลฯ และหุ่นยนต์เสนอการจัดสรรที่กำหนดขึ้นระหว่างสองขั้ว มีข้อเสนอครบถ้วนสามารถใช้ได้ฉันพบคำนิยามของวิกิพีเดียที่ดีงามพวกเขาเป็นชั้นเรียนของที่ปรึกษาทางการเงินที่ให้การจัดการพอร์ตออนไลน์ด้วยการแทรกแซงของมนุษย์ที่น้อยที่สุดอย่างแม่นยำมากขึ้นพวกเขาใช้แอลจี การจัดการพอร์ตโฟลิทที่อิงกับ orithm เพื่อให้บริการเต็มรูปแบบแก่ที่ปรึกษาแบบดั้งเดิมจะนำเสนอการลงทุนใหม่การรายงานการปฏิบัติตามกฎระเบียบการปรับสมดุลพอร์ตการลงทุนการเสียการสูญเสียภาษี ฯลฯ เป็นสิ่งที่ชุมชนการลงทุนเชิงปริมาณทำมานับหลายสิบปี ผู้เล่นส่วนใหญ่ยังคงจัดการเงินจำนวนเล็กน้อย แต่ฉันรู้ว่าการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้เป็นอย่างไรเมื่อฉันอยู่ในนิวยอร์คเมื่อสองสามวันที่ผ่านมา RA ได้รับชื่อในทีวีเพิ่มหรือบนหลังคารถ NYC ซึ่งคุณรู้ว่ามีอะไรเกิดขึ้นบ้าง จะได้รับความสนใจมากขึ้นจากสื่อและเหนือมันทำให้รู้สึกมากจากมุมมองของนักลงทุนมีจริงสองข้อดีหลักในการใช้ RA ลดลงอย่างมีนัยสำคัญค่ากว่าที่ปรึกษาแบบดั้งเดิมการลงทุนจะทำโปร่งใสมากขึ้นและง่ายซึ่งน่าสนใจมากขึ้น เพื่อคนที่มีความรู้ทางการเงิน จำกัด ในโพสต์นี้ R เป็นเพียงข้ออ้างที่จะนำเสนออย่างเป็นสิ่งที่เป็นแนวโน้มสำคัญในอุตสาหกรรมการจัดการสินทรัพย์แผนภูมิเป็น ต่ำแสดงส่วนแบ่งตลาดของความนิยมมากที่สุด RA ณ สิ้นปี 2014 รหัสที่ใช้ในการสร้างแผนภูมิด้านล่างสามารถพบได้ที่ส่วนท้ายของบทความนี้และข้อมูลอยู่ที่นี่ตัวเลขเหล่านี้เป็นบิตวันที่กำหนดวิธีการอย่างรวดเร็วอุตสาหกรรมนี้วิวัฒนาการ แต่ก็ยังมีข้อมูลมากไม่น่าแปลกใจที่ตลาดถูกครอบงำโดยผู้ให้บริการของสหรัฐฯเช่น Wealthfront และ Betterment แต่ RA จะเกิดขึ้นทั่วโลกเอเชีย 8 ประเทศสวิสเซอร์แลนด์ InvestGlass, France Marie Quantier จะเริ่มมีผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อวิธีการที่ผู้จัดการสินทรัพย์แบบดั้งเดิมกำลังทำธุรกิจ ตัวอย่างที่โดดเด่นคือการเป็นหุ้นส่วนระหว่าง Fidelity กับ Betterment ตั้งแต่เดือนธันวาคมปี 2014 การปรับปรุงโดยใช้เครื่องหมาย AUM ถึง 2 พันล้านเหรียญถึงแม้ว่าจะมีการเปลี่ยนแปลงที่แท้จริงอยู่ข้างหน้าเราก็ตามเพราะพวกเขาใช้ตัวกลางน้อยลงและผลิตภัณฑ์ที่มีค่าคอมมิชชั่นต่ำเช่น ETFs พวกเขาเรียกเก็บค่าธรรมเนียมต่ำกว่ามาก กว่าที่ปรึกษาแบบดั้งเดิม RA จะได้รับส่วนแบ่งการตลาดอย่างมีนัยสำคัญ แต่พวกเขายังจะช่วยลดค่าธรรมเนียมที่เรียกเก็บโดยอุตสาหกรรมโดยรวมในที่สุดก็จะ ส่งผลกระทบต่อวิธีการลงทุนแบบดั้งเดิมของ บริษัท ที่ทำธุรกิจการจัดการพอร์ตโฟลิโอที่ใช้งานอยู่ซึ่งกำลังมีช่วงเวลาที่ยากลำบากสำหรับบางปีตอนนี้จะประสบปัญหามากยิ่งขึ้นค่าใช้จ่ายสูงที่คิดค่าใช้จ่ายก็ยิ่งยากที่จะปรับตัวให้ดีขึ้นเว้นแต่จะมีการ reinvents ตัวเองอีกผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นคือการเพิ่มขึ้นของ ETFs และต่ำ แต่ฉันคิดว่าผลจะยิ่งเด่นชัดขึ้นในปีที่ผ่านมารุ่นใหม่ของ ETFs ติดตามดัชนีที่ซับซ้อนมากขึ้นและกลยุทธ์การทำที่กำหนดเองแนวโน้มนี้จะได้รับมากขึ้นย่อมเป็นตามปกติความคิดเห็นใด ๆ welcome. july 7, 2015, 8 04 am. There มีหลาย R tutorials ชุดเวลาลอยรอบบนเว็บโพสต์นี้ไม่ได้ออกแบบมาให้เป็นหนึ่งในพวกเขา แต่ฉันต้องการที่จะแนะนำรายการของเทคนิคที่มีประโยชน์มากที่สุดที่ฉันมาข้ามเมื่อการซื้อขาย กับชุดเวลาทางการเงินใน R บางส่วนของฟังก์ชันที่นำเสนอที่นี่มีประสิทธิภาพอย่างไม่น่าเชื่อ แต่น่าเสียดายที่ฝังอยู่ในเอกสารจึงความปรารถนาของฉันในการสร้างโพสต์ทุ่มเทฉัน onl y address ทุกวันหรือความถี่ต่ำกว่า times series การจัดการกับข้อมูลความถี่สูงต้องใช้เครื่องมือเฉพาะหรือแพ็กเกจ highfrequency คือบางส่วนของ them. xts แพคเกจ xts คือต้องมีเมื่อกล่าวถึงชุดเวลาใน R ตัวอย่างด้านล่างโหลดแพคเกจและสร้างรายวัน time 400 วันปกติส่งกลับ xts แพคเกจนี้มีประสิทธิภาพอย่างไม่น่าเชื่อเมื่อมันมาถึงการผูกสองครั้งหรือมากกว่าชุดด้วยกันว่าพวกเขามีความยาวเดียวกันหรือไม่อาร์กิวเมนต์เข้าร่วมไม่เวทมนตร์จะกำหนดวิธีการผูกจะทำ package xts ใช้ฟังก์ชันที่ระบุกับแต่ละช่วงเวลาที่แตกต่างกันในชุดข้อมูลชุดเวลาตัวอย่างด้านล่างคำนวณผลตอบแทนรายเดือนและรายปีของชุดที่สองในอ็อบเจ็กต์ tsInter โปรดทราบว่าฉันใช้ผลรวมของผลตอบแทน no compounding. endpoints package xts ดึงข้อมูลค่าดัชนีของ วัตถุ xts ที่กำหนดให้สอดคล้องกับข้อสังเกตสุดท้ายที่ระบุช่วงเวลาที่ระบุโดยในตัวอย่างให้วันสุดท้ายของเดือนที่ส่งคืนสำหรับแต่ละชุดในออบเจกต์ tsInter โดยใช้ปลายทางเพื่อเลือกวันที่ package zoo ฟังก์ชั่นทั่วไปสำหรับการแทนที่ NA แต่ละครั้งที่ไม่ใช่ NA ก่อนหน้านี้มีประโยชน์อย่างมากเมื่อต้องรับมือกับชุดข้อมูลเวลาที่มีรูน้อย ๆ และเมื่อชุดข้อมูลเวลานี้ถูกใช้เป็นข้อมูลสำหรับฟังก์ชัน R ที่ไม่ยอมรับอาร์กิวเมนต์ด้วย NAs ในตัวอย่างที่ฉันสร้างชุดเวลาแบบสุ่มของราคาแล้วเทียมมี NAC สองสามตัวอยู่ในนั้นและแทนที่ด้วยค่าล่าสุด packageActiveAnalytics สำหรับชุดของผลตอบแทนให้สร้างดัชนีความมั่งคั่งแถบสำหรับประสิทธิภาพต่อรอบระยะเวลาและแผนภูมิใต้น้ำสำหรับการเบิกเงินนี้มีประโยชน์อย่างเหลือเชื่อเนื่องจากจะแสดงในหน้าต่างเดียวทั้งหมดข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับการตรวจสอบอย่างรวดเร็วภาพของกลยุทธ์การค้า ตัวอย่างด้านล่างเปลี่ยนชุดราคาให้เป็นวัตถุ xts แล้วแสดงหน้าต่างที่มีแผนภูมิ 3 ที่อธิบายข้างต้นรายการด้านบนไม่ได้หมายความว่าหมดแรง แต่เมื่อคุณทำหน้าที่หลักในการอธิบายตำแหน่งนี้จะทำให้การจัดการชุดข้อมูลทางการเงินเป็นจำนวนมาก ง่ายขึ้นรหัสที่สั้นกว่าและสามารถอ่านได้ดีขึ้นตามปกติความคิดเห็นใด ๆ เมื่อวันที่ 23 มี.ค. 2558 8 55 น. เมื่อพิจารณาถึงการจัดการพอร์ตโฟลิโอของหุ้นเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานปัญหาจะแตกต่างจากการกำหนดผลตอบแทนที่แน่นอน กลยุทธ์ในอดีตต้องถือหุ้นมากกว่าในภายหลังซึ่งไม่มีหุ้นที่สามารถจัดขึ้นหากมีโอกาสไม่ดีพอเหตุผลที่เป็นข้อผิดพลาดในการติดตามนี้ฉัน หมายถึงค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของผลตอบแทนของพอร์ตการลงทุนโดยหักด้วยผลตอบแทนจากการลงทุน (benchmark return) หุ้นที่มีการลงทุนน้อยกว่าเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานมากขึ้นความผิดพลาดในการติดตามเช่นความเสี่ยงที่สูงขึ้นการวิเคราะห์ต่อไปนี้ได้รับแรงบันดาลใจมาจากการบริหารจัดการพอร์ตโฟลิโอที่ใช้งานโดย Grinold Kahn พระคัมภีร์สำหรับทุกคนที่สนใจในการทำงานพอร์ตโฟลิโอกับมาตรฐานฉันขอสนับสนุนให้ทุกคนที่มีความสนใจในหัวข้อการอ่านหนังสือตั้งแต่ต้นจนจบมันเขียนได้เป็นอย่างดีและวางรากฐานของการจัดการพอร์ตโฟลิโอที่ใช้งานอย่างเป็นระบบฉันมีความร่วมมือใด ๆ กับ บรรณาธิการหรือผู้เขียน 1 การวิเคราะห์ปัจจัยที่นี่เราพยายามที่จะจัดอันดับเป็นอย่างถูกต้องที่สุดหุ้นในจักรวาลการลงทุนบนพื้นฐานการส่งกลับหลายคนมากับเครื่องมือจำนวนมากและรูปแบบที่นับไม่ถ้วนของเครื่องมือเหล่านั้นได้รับการพัฒนาเพื่อให้บรรลุนี้ ในบทความนี้ผมเน้นสองตัวชี้วัดที่เรียบง่ายและใช้กันอย่างแพร่หลายค่าสัมประสิทธิ์ข้อมูล IC และ Quantiles Return QR.1 1 ค่าสัมประสิทธิ์ข้อมูล IC ให้ ภาพรวมของความสามารถในการคาดการณ์ของปัจจัยได้อย่างแม่นยำมากขึ้นนี่คือการวัดว่าปัจจัยการจัดอันดับของสต็อกในระดับตอบแทนที่สูงขึ้นอย่างไร IC หมายถึงความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยการวัดเช่นปัจจัยและผลตอบแทนในอนาคต a nonparametric measure of dependance between two variables For a sample of size n the n raw scores are converted to ranks , and is computed from. The horizon for the forward return has to be defined by the analyst and it sa function of the strategy s turnover and the alpha decay this has been the subject of extensive research Obviously ICs must be as high as possible in absolute terms. For the keen reader, in the book by Grinold Kahn a formula linking Information Ratio IR and IC is given with breadth being the number of independent bets trades This formula is known as the fundamental law of active management The problem is that often, defining breadth accurately is not as easy as it sounds.1 2 Quantiles Re turn. In order to have a more accurate estimate of the factor predictive power it s necessary to go a step further and group stocks by quantile of factor values then analyse the average forward return or any other central tendency metric of each of those quantiles The usefulness of this tool is straightforward A factor can have a good IC but its predictive power might be limited to a small number of stocks This is not good as a portfolio manager will have to pick stocks within the entire universe in order to meet its tracking error constraint Good quantiles return are characterised by a monotonous relationship between the individual quantiles and forward returns. All the stocks in the S P500 index at the time of writing Obviously there is a survival ship bias the list of stocks in the index has changed significantly between the start and the end of the sample period, however it s good enough for illustration purposes only. The code below downloads individual stock prices in the S P500 bet ween Jan 2005 and today it takes a while and turns the raw prices into return over the last 12 months and the last month The former is our factor, the latter will be used as the forward return measure. Below is the code to compute Information Coefficient and Quantiles Return Note that I used quintiles in this example but any other grouping method terciles, deciles etc can be used it really depends on the sample size, what you want to capture and wether you want to have a broad overview or focus on distribution tails For estimating returns within each quintile, median has been used as the central tendency estimator This measure is much less sensitive to outliers than arithmetic mean. And finally the code to produce the Quantiles Return chart.3 How to exploit the information above. In the chart above Q1 is lowest past 12 months return and Q5 highest There is an almost monotonic increase in the quantiles return between Q1 and Q5 which clearly indicates that stocks falling into Q5 outperform those falling into Q1 by about 1 per month This is very significant and powerful for such a simple factor not really a surprise though Therefore there are greater chances to beat the index by overweighting the stocks falling into Q5 and underweighting those falling into Q1 relative to the benchmark. An IC of 0 0206 might not mean a great deal in itself but it s significantly different from 0 and indicates a good predictive power of the past 12 months return overall Formal significance tests can be evaluated but this is beyond the scope of this article.4 Practical limitations. The above framework is excellent for evaluating investments factor s quality however there are a number of practical limitations that have to be addressed for real life implementation. Rebalancing In the description above, it s assumed that at the end of each month the portfolio is fully rebalanced This means all stocks falling in Q1 are underweight and all stocks falling in Q5 are overweight relative to the benchmar k This is not always possible for practical reasons some stocks might be excluded from the investment universe, there are constraints on industry or sector weight, there are constraints on turnover etc. Transaction Costs This has not be taken into account in the analysis above and this is a serious brake to real life implementation Turnover considerations are usually implemented in real life in a form of penalty on factor quality. Transfer coefficient This is an extension of the fundamental law of active management and it relaxes the assumption of Grinold s model that managers face no constraints which preclude them from translating their investments insights directly into portfolio bets. And finally, I m amazed by what can be achieved in less than 80 lines of code with R. As usual any comments welcome. If you concentrate on these three secrets, which 95 of all traders and investors totally ignore, then you can vault yourself into a class that only a few have been able to achieve.1 You must concentrate on the most important task of system development If you do it properly, it will take at least half of your time during the development process When you learn what it is, you ll say, Of course, it s important, but you ll still probably spend very little time on it. That critical task is developing sound objectives. Jack Schwager, after writing two Market Wizard books, concluded that the most important characteristic of the top traders and investors he interviewed was that they had adopted a trading system to fit them But to develop a system that fits you, you need to really think about what you want There are at least 30 questions you need to address when you develop a trading system It s not a trivial task. Your objective is your goal, your target It is the things that you want your system to accomplish. Objectives set the roadmap for the entire system development process How would one know how to get someplace if they didn t know where they were going first It is easy enough to see that if one trader had an objective such as I want a system that trades long-term stocks, that requires my attention only once each week and makes 20 per year compared to a trader s objectives of I want to actively trade my mother s retirement account for four hours each day, without holding overnight positions two completely different systems would be required The objectives or goals are very different There are endless configurations of objectives The point is, you need to specifically know what it is that you are trying to attain and only then can you develop a trading system that will help you attain it. I have to tell you how thrilled and excited I am about the systems course I was recently certified in I believe that course was designed especially for me, I got so much out of it You did a great job presenting the course material You were fabulous, amazing, energetic and your enthusiasm was contagious I also appreciate your personal availability between the scheduled meetings It was an extra bonus to have some one on one conversations specifically about my trading system, testing methodology and personal coaching on how to overcome our problems with actually trading our system. Of course, I must give some credit to my fellow attendees They were great, and played all out, further enhancing the value of the course But without your expert facilitation to encourage more participation it would not have occurred in the way that it did. Since I left North Carolina, I have had an opportunity to spend a week with my client to re-create what I learned in the course We got down and listed our core beliefs, our objectives, and looked long and hard at our biases From this information we designed an entry, exit and simple position sizing strategy that fit our objectives Actually, we have a working system and it turns out that just a little modification to that existing system is what we really want to meet our objectives Now I m all excited, I can hardly sleep, because Chuck handed me the tools and methodology I needed to effectively verify and back test this new system I just need to type faster to keep up with my enthusiasm B Cupps.2 A good trading system has 10 key components Most people ignore six or seven of them when they do their research In fact, you ll rarely see a book on systems development that covers more than six of them That s the limitation the average trader has in doing research You want big profits with a s little risk as possible, so you want every advantage possible when you start to develop such a system. You should be able to take advantage of 8 of these components easily after the workshop And, with a little more effort, you ll be able to use all 10 If you use all 10 with competence, you ll be among the top 0 1 of all traders and investors in the world.3 Most people concentrate on the least important element in trading system design entry They also ignore the most important element position sizing strategies At the How to Develop A Winning Trading System That Fits You Workshop you ll learn at least three types of position sizing systems that will help you lower your overall risk, while at the same time, helping you achieve more consistent performance. If you re more adventurous, we ll show you how to go for really big returns using the market s money When you use these super moneymaking techniques, you could make 1,000 on your money each year, risking only the money that the market h as given you. You ll learn exactly how one trader turned 10,000 into 1 1 million in less than a year In addition, we ll also show you how a group of traders have taken over 100 million out of the market over the last 10 years Learn the advantages and disadvantages of both these styles. Six more reasons why you ll want to attend this workshop.1 You ll get specific ideas for making better market entry and exit decisions You ll also get specific position sizing principles Your workshop notebook will contain lots of information you ll want to review over and over again.2 You ll be introduced to the psychological pitfalls that hold back so many people Just knowing about them will help you avoid them. In March 2005, I attended his first course that he hosted in London on System Development I was just starting up trading and was steadily losing money as were the three others in my group We four were quite new to trading whilst everyone seemed to be professional traders I still trade and sometime s wonder what would have happened if I hadn t attended that course Did it make me an instantly successful trader No - of course not, but what it did do was to almost instantly stop me being a losing trader and that was a part of the battle won because it meant I could continue to work on my trading knowledge without having sleepless nights Prior to that course I really was waking up sweating wondering what I was getting myself into I don t have that problem any longer though I don t mind admitting that I do lie in bed sometimes thinking whether I was a bit hasty in putting on a trade When Dr Tharp talked about the psychology of trading, I didn t really fully appreciate it at the time but I do now M Campling.3 You ll learn new approaches to the markets and new techniques for analyzing them There are many concepts behind most systems Most of them, including some of the most popular, are meaningless But you ll learn about the ones that work best.4 You ll get practical trading ideas, talk with fellow traders to compare notes, exchange ideas, and make new friends who share your interests This kind of networking alone can be worth thousands of dollars Some great trading teams have developed through contacts made at these workshops.5 You ll learn the ten elements of a good trading system In addition, you ll go through trading games that will teach you the relative importance of the various components and how to apply them to your situation These market games really drive home the important points about system development In addition, they re fun.6 You ll be assigned to a group to work on trading system development exercises to enhance your learning experience. Dr Tharp s Secrets. Dr Tharp discovered certain little-known secrets about doing research that you need to know if you want to develop an effective system that s right for you. Dr Van K Tharp is a trader, author, modeler of peak performance results, and most importantly, a peak performance coach willing to help you make more money and lead a more effective life He s collected psychological profiles from over 4,000 traders and investors He s personally interviewed hundreds of top people in the field to determine what makes them excel and how they make immense profits. In 1988, Jack Schwager interviewed 16 of the world s best traders and investors for his best-selling financial book, Market Wizards Dr Tharp was also interviewed as a peak performance coach in that book. Dr Tharp has been studying top traders and investors for over 20 years In his research, he s learned how the best traders and investors achieve peak performance All of these traders and investors developed a sound methodology and one key portion of their success came from doing the right sort of research. To duplicate their success, you must focus on the essential elements of system design while meeting your objectives. This class really provided the mechanics and practical methods of how to create a workable system G Kapraun. Our team had a great experience in learning how important it is to lock in large R-multiple profits This was a great lesson wit real-world applications Rick Freeman. Intense and very challenging Good structure and focus Jordi Llobet Serra. A very valuable experience that drove home the importance of knowing risks, expectancy, position sizing and profit protection Roman Franko. Excellent Even better than the first time I took it 8 years ago No one does it better Best information for real world system development and trading giving us the best tools equipment Robert De Boer. I feel energized Trading game has shown me for the first time what happens to other traders as they trade, what emotions and thought processes they go through As a results, I am no longer scared of them those who are on the opposite side of my trades L Valls. Incredible weekend I was a kid in a candy store with so many like-minded people committed to trading and personal excellence Warren Beam. The course exceeded my expectations It was very worthwhile It put into perspective the steps required to design a workable system Sessions on exits, entries and money management were particularly interesting for me I made some new friends that I will stay in contact with I received excellent value for my time and money Mike McMinn. Excellent I wish I had taken this course before I started trading The instructors have shown me lots of practical ideas to take home Pat Fong. I was very pleased As a novice investor trader this course did an excellent job of laying out the pieces of the trading puzzle C D Indiana. Well thought out and well presented Tremendously informative IITM presenters have only the best interests of their audience at heart This is plainly evident in their enthusiasm, willingness to share and competence R F New York. Excellent Games really honed in for me the importance of objectives and how they drive my trading system development and that there are really several types of systems needed trading, accounting, etc D H Ohio. Very useful and quite enlightening due to the emphasis on goals and objectives, which work as a great filter on making decisions D M South Africa. Many intricate complications became defined and simplistic T S Bahamas. I feel like I m going home with bags of gold It s a goldmine of information B C Utah. Superb Every section of the seminar was stuffed with information I couldn t take notes fast enough so I opted to just listen Lots of creative ideas worthy of further research R W Colorado. Super The cost of the seminar was nothing in comparison to the value received J D Georgia. Excellent I never thought of how many separate elements went into a system I now have the knowledge and confidence to develop a system for myself B F New York. Very useful to see first hand the real risks of ruin, over-trading, etc The seminar was very helpful to me in laying out the specific tasks I must complete B C Ontario, Canada. It was the most practical and best seminar I ve attended in the last 10 years Enjoyable too W R Illinois. The seminar helped me put things in perspective I came away very satisfied I have a new calm, yet resolve to improve my trading, and the confidence to know I can J A Illinois. This helped me to understand the proper steps to take in my system development I thought it was a good balance between the technical Chuck and the theory Van A C Florida. Overall I found the seminar to be on the cutting edge of trading psychology and system development L M Louisiana. Hugely informative, it has everything from the necessary basics to the very complex Tania Northey, Australia. I believe it easily has the best most valuable content of any course I have done Peter Deck, Australia. Gave us what we could not achieve by reading books David Sanders, Australia. Excellent Very productive and stimulating Worth traveling a long way for Richard Luke, Australia. Very good Gave me a thorough grounding and many new ideas David Blissett, UK. It was just what I needed to help me understand the comprehensive nature of a systems it isn t just entry and exit procedure I can use my creativity and enjoy the process of developing my strategy I learned to dig in a try something Craig Jorgensen, MI. Any trader who does not participate in this course has already made a major trading mistake The principles of a successful trading plan are very rarely, if ever, explained fully except by Van Tharp S Redgrave, Australia. Is this workshop right for you. Are you willing to roll up your sleeves and work at designing objectives and risk parameters for yourself If you are, and you re willing to apply the principles we teach you, then you ll love this workshop You ll leave with the keys to a system that s just right for you. We ll teach you one of the real secrets of success how to use all the system building blocks to design a trading system in such a way that it fits your personality and style of trading or investing In the process of learning how to do this, you ll probably come up with dozens of winning systems that will work because they ll be based on criteria that fit your situation. The concepts and ideas you will learn in this workshop could easily improve your trading overnight Most i mportantly, the information you learn, once it s properly applied, could easily vault you into a new superstar wealth and success status within a few years You ll understand why super traders continue to make money while everyone else is losing their shirts. If you re a success-driven person who is willing to really take the building blocks plus the model given to create a masterpiece, then I m willing to guarantee that you will be totally satisfied with the workshop In fact, I m willing to offer the best guarantee that anyone has probably ever offered you in a trading workshope to the How to Develop a Winning Trading System That Fits You Workshop listen to the discussions and participate in the trading exercises Then, if by noon on the second day you are not totally satisfied with the course, just return the workshop materials to a staff member and we ll refund every penny of your tuition You ll get the benefit of the first half of the course and we won t charge you a cent That s a tot ally risk-free opportunity for you. Why such a guarantee. When we absorb all of the initial risk, you ll be more likely to come Our objective is to really help you As a result, Dr Tharp is willing to make it very easy for you to attend. Dr Tharp can afford to take all the risk because he knows the quality of the course and the quality of the materials that will be presented Consequently, he knows that chances are you ll be delighted with it That means you ll be happy and you ll want more of our products and services. Most traders who are really committed to doing research will probably spend a significant amount of money and time just to find the same information that will be presented at this workshop. This workshop will teach you everything you need to know to design a consistent, top performing system that is just right for you. Registration for the workshop begins at 8 30 am on the first day and the workshop starts at 9 00 am It is therefore best to arrive the evening before the workshop begins The workshop will end at approximately 5 00 pm on the last day. Dr Tharp has done the hard part for you. The research has already been done for you Think how much time, energy, and money you can save by coming to this workshop You ll focus on the more important aspects of trading system development and Dr Tharp s model Most of you will probably save tens of thousands of dollars certainly many times the cost of the workshop. Call right now while you re thinking about it We re at 919-466-0043 or you can fax us at 919-466-0408 We ll be happy to answer your questions. Remember, the workshop is a risk-free proposition to you If that makes sense to you, enroll now It s that simple. These are the type of individuals who have come literally from all over the world to attend our workshops Imagine the synergy of results one could realize from the networking, ideas, and experience at this workshop. Q Can I talk to prior attendees before I make my final decision. Yes We d be happy to let you talk with people who have attended in the past They ll tell you our workshops are of the highest quality and packed with information Our attendees tell us our workshops have transformed their lives and increased their profits. Words fail me perhaps second-to-none A must for any novice and master trader alike B M S Africa. It was an outstanding event and most educational My goal is to become a world-class trader and I know with your guidance that reality is inevitable V B TX. System Development Articles. What Can we Expect from a Trading System. Exits - Are Your Stops Too Large or Too Small. System Performance, Part One, Part Two, Part Three, Part Four. Don t Take Just Any Ol Entry Click here to read all.