トレーディング戦略をRでバックテストする方法 - My Life as a Mock Quant
なかなか面白い＆有用な記事を見つけたので日本語に翻訳します。意訳がいっぱいあったり、完訳ではない点ご勘弁。ちなみにバックテストってのは「あるトレーディング戦略が過去どの程度有効だったのかを確かめる事」という意味。この記事で紹介されているステップ１をRFinanceYJを使って日本のデータを取得するようにして、ステップ２をSVMなりに変えてみれば日本市場での機械学習を使ったトレーディング戦略を作ったりできるわけです。 【引用元】 FOSS Trading: How to backtest a strategy in R 【訳者注意】 本家のサイトではどうも開発版のパッケージにのみ存在する関数を使用しているようですが、それだと簡単にサンプル動かせないんでここではその点適当に改変しています。その関係で記事・コードに修正を入れています。著作権は向こう持ちで。 【以下翻訳】 この記事は「Excelと
「第1回 Japan.R 午後の部」の金融系セッション（資料＆プログラム） - My Life as a Mock Quant
第1回 Japan.R 午後の部で金融系セクションを設けていただいて話した。 当日使った資料 PDF版が欲しいという奇特な方はコチラ(PDF)から落として下さい。 以下、上記資料を作成するために使用したコード。 パッケージは適当にinstall.packages()関数でインストールしておいてください。 時系列解析 例1:S&P500リターン時系列をGARCHモデルで分析 #Garchモデルによる時系列分析パッケージ library(fGarch) #各種webサイトからデータを取ってこれるパッケージ library(fImport) #S&P500 Indexデータを取得 & リターン系列(算術・日次)に変換 sp500.index <- fredSeries("SP500",from = "2008-01-01") sp500.return <- sp500.index / lag(s
やっぱりテクニカル分析は楽しいんじゃなイカ？ - とあるMetaTraderの備忘秘録
べき分布0.0017%の猫 2011/09/14 00:32 faiさんこんばんは。 為替もそうなのかわかりませんが、株先の場合、切りのいい価格、前日の代表的な価格、 メジャーな指数などでは、価格がとりあえず止まるなんてことはよくあるように感じます。 そうなんですよね。感覚的には複数の安定価格帯を移動するように思えるので、マーケット・プロファイルや、階段状近似に興味があったのです。ただ、安定価格帯への斜めの動きも無視できないので、今日は「価格は斜めに動くに違いない」と仮定する人（線形トレンドが有意に継続する…ことにベットする人）のための記事です。 とある人からトレンドラインは線形回帰で引くのが正しいと伺ったのは数年前のことです。 ↑ところが、単純に計算期間を固定して当てはめると、本当にそれでいいのか怪しく思える時が多いですよね。 過去10年のバックテストで60期間が最も成績が良かったとして
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