Mudança Média R Código

A média móvel não conseguiu ler os dados que você postou, tente a saída na próxima vez. Se é apenas uma média móvel de 2 dias, experimente a função de filtro: gt x lt - 1:20 gt x 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 gt filtro (x, C (.5, .5)) Série de tempo: Início 1 Fim 20 Frequência 1 1 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5 8,5 9,5 10,5 11,5 12,5 13,5 14,5 15,5 16,5 17,5 18,5 19,5 NA gt Jim Holtman Dados Munger Guru Qual é o problema que Você está tentando resolver. Diga-me o que você quer fazer e não como você quer fazê-lo. No domingo, 28 de dezembro de 2014, às 6:56, Rolf Edberg enviou um e-mail. Gt escreveu: versão HTML alternativa excluída lista de discussão de e-mail escondida - PARA DESSUBRIMAR e mais, veja stat. ethz. chmailmanlistinfor-help POR FAVOR, leia o guia de publicação R - project. orgposting-guide. html e forneça um código comentado, mínimo, autônomo e reprodutível. Gt x lt - read. csv (texto quotDate, Open, High, Low, Close, Volume, Adj Close 2014-12-26,162.27,163.09,162.01,162.34,1212200,162.34 2014-12-24,162.88,162.99,161.61,161.82, 1868100,161.82 2014-12-23,162.23,162.90,161.61,162.24,4043300,162,24 2014-12-22,158,33,161.91,158,33,161.44,4682500,161.44quot, como é TRUE) gt requer (lubridate) gt xDate lt-ymd (XDate) converter para um campo de data gt x lt-xorder (xDate), classificar por data gt xtwoday lt-filter (xClose, c (0.5, 0.5)) calcular média móvel gt x Data Abrir Alto Baixo Fechar Volume Adj. Fechar twoday 4 2014-12-22 158,33 161,91 158,33 161,44 4682500 161,44 161,84 3 2014-12-23 162,23 162.90 161,61 162,24 4043300 162,24 162,03 2 2014-12-24 162,88 162.99 161,61 161,82 1868100 161,82 162,08 1 2014-12-26 162,27 163,09 162,01 162,34 1912200 162.34 NA Jim Holtman Dados Munger Guru Qual é o problema que você está tentando resolver Diga-me o que você quer fazer, não como você quer fazê-lo. No domingo, 28 de dezembro de 2014, às 8:31, Rolf Edberg enviou um e-mail. Gt escreveu: gt. Obrigado por tentar ajudar. Gt gt gt gt Eu sou muito novo no código R. Então, precise de ajuda para cada passo. Gt gt gt gt O objetivo é usar a análise técnica sobre os preços das ações. Não só MA, mas se eu entender o princípio com isso, espero poder usar as outras técnicas também. Gt gt gt gt Encontrei R-adams, mas não sei como usá-lo. Gt gt gt gt Eu baixei 4 dias dos preços da IBM do yahoo em um arquivo csv. Gt gt Eu não sei o que é dput. Gt gt gt gt Aqui estão os preços da IBM em uma cadeia de texto: gt gt Data, Abrir, Alto, Baixo, Fechar, Volume, Adj Fechar gt gt 2014-12-26,162.27,163.09,162.01,162.34,1912200,162.34 gt gt 2014 -12-24,162,88,162.99,161.61,161.82,1868100,161.82 gt gt 2014-12-23,162.23,162.90,161.61,162.24,4043300,162,24 gt gt 2014-12-22,158,33,161.91,158,33,161.44,4682500,161,44 gt gt Gt gt Gostaria que a data fosse classificada com a mais antiga no topo. Gt gt gt gt Gostaria de adicionar uma coluna com o indicador técnico, neste caso gt 2-days MA of Close. Gt gt gt gt E eu gostaria de ter o resultado em um arquivo csv. Eu usarei o arquivo em outro programa. Gt gt gt gt obrigado. Gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt De: jim holtman mailto: email escondido gt Enviado: domingo, 28 de dezembro de 2014 4:45 PM gt Para: Rolf Edberg gt Cc: R lista de discussão gt Assunto: Re: R Mudança média gt Gt gt gt não conseguiu ler os dados que você publicou, tente a próxima vez. Gt gt gt gt Se é apenas uma média móvel de 2 dias, experimente a função de filtro: gt gt gt gt gt x lt - 1:20 gt gt gt x gt gt 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 gt gt gt filtro (x, c (.5, .5)) gt gt Série de tempo: gt gt Início 1 gt gt Fim 20 gt gt Freqüência 1 gt gt 1 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5 7,5 8,5 9,5 10,5 11,5 12,5 13,5 14,5 gt 15,5 16,5 17,5 18,5 19,5 NA gt gt gt gt gt gt gt gt gt Jim Holtman gt Data Munger Guru gt gt Qual é o problema que você está tentando resolver gt Diga-me o que você quer fazer, Não como você quer fazer isso. Gt gt gt gt On Sun, 28 de dezembro de 2014 às 6:56, Rolf Edberg, ltidden email gt escreveu: gt gt gt gt Como eu adiciono uma nova coluna com média móvel de 2 dias (de gt r-adamant (githubTotallyBullshitradamant) ) Nos preços da IBM em um arquivo gt csv (ibm. csv) e depois salve tudo em um novo arquivo csv (ibm2.csv) gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt gt Baixo gt gt Fechar gt gt Volume gt gt Adj Fechar gt gt gt 26 de dezembro de 2014 gt gt 162,27 gt gt 163,09 gt gt 162,01 gt gt 162,34 gt gt 1,912,200 gt gt 162,34 gt gt gt 24 de dezembro de 2014 gt gt 162,88 gt gt 162.99 gt Gt 161,61 gt gt 161,82 gt gt 1,868,100 gt gt 161,82 gt gt gt 23 de dezembro de 2014 gt gt 162,23 gt gt 162.90 gt gt 161,61 gt gt 162,24 gt gt 4,043,300 gt gt 162,24 gt gt gt 22 de dezembro de 2014 gt gt 158,33 gt gt 161,91 gt Gt 158,33 gt gt 161,44 gt gt 4,682,500 gt gt 161,44 gt gt gt 19 de dezembro de 2014 gt gt 157,49 gt gt 160,41 gt gt 157,49 gt gt 158,51 gt gt 8,864,900 gt gt 158,51 gt gt gt gt versão HTML alternativa excluída gt gt gt email escondido Mailing li St - PARA NÃO ESCREVER e mais, veja gt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gt POR FAVOR, leia o guia de publicação gt R-project. orgposting-guide. html gt e forneça um código comentado, mínimo, autônomo e reprodutível. Gt gt gt versão HTML alternativa excluída lista de endereços de e-mail escondido - PARA DESSUBRIMAR e mais, veja stat. ethz. chmailmanlistinfor-help POR FAVOR, leia o guia de publicação R-project. orgposting-guide. html e forneça comentários, mínimos e autônomos Código reprodutível. No dia 30 de dezembro de 2014, jim holtman escreveu: gt Experimente: gt gtgt x lt - read. csv (texto quotDate, Open, High, Low, Close, Volume, Adj Close gt 2014-12-26,162.27,163.09,162.01, 162,34,1912200,162,34 gt 2014-12-24,162,88,162.99,161.61,161.82,1868100,161.82 gt 2014-12-23,162.23,162.90,161.61,162.24,4043300,162,24 gt 2014-12-22,158,33,161.91,158,33,161.44, 4682500,161.44quot, as. is TRUE) gtgt requer (lubridate) gtgt xDate lt - ymd (xDate) converte para um campo de data gtgt x lt - xorder (xDate), classifique por data gtgt xtwoday lt-filter (xClose, c ( 0,5, 0,5)) calcular a média móvel gtgt x gt Data Abrir Alto Baixo Fechar Volume Ajustar fechar dois dias gt 4 2014-12-22 158,33 161,91 158,33 161,44 4682500 161,44 161,84 gt 3 2014-12-23 162,23 162.90 161,61 162,24 4043300 162,24 162,03 gt 2 2014-12-24 162,88 162.99 161,61 161,82 1868100 161,82 162,08 gt 1 2014-12-26 162,27 163,09 162,01 162,34 1912200 162,34 NA Uma abordagem em lata para leitura e filtragem dos dados também está disponível no pacote quotzooot. A função read. zoo () pode criar diretamente um objeto quotzooot time series com quotDatequot índice de tempo: Rgt z lt - read. zoo (texto quotDate, Open, High, Low, Close, Volume, Adj Close 2014-12-26,162.27,163.09 162,01,162,34,1912200,162,34 2014-12-24,162,88,162.99,161.61,161.82,1868100,161.82 2014-12-23,162.23,162.90,161.61,162,24,4043300,,162,24 2014-12-22,158,33,161.91,158,33,161.44, 4682500,161.44quot, cabeçalho TRUE, quot, quot, format quotY-m-dquot) E, em seguida, rollmean () pode calcular os meios de rolamento para todas as variáveis ​​colunas: Rgt rollmean (z, 2) Abrir Alto Baixo Fechar Volume Adj. Fechar 2014- 12-22 160,280 162.405 159,97 161,84 4362900 161,84 2014-12-23 162,555 162,945 161,61 162,03 2955700 162,03 2014-12-24 162,575 163,040 161,81 162,08 1890150 162,08 Você pode, adicionalmente, fornecer o argumento de preenchimento de NA se desejar ANs de arrasto para 2014-12-26 . Gt gt Jim Holtman gt Data Munger Guru gt gt Qual é o problema que você está tentando resolver gt Diga-me o que você quer fazer, não como você quer fazê-lo. Gt gt On Sun, 28 de dezembro de 2014 às 8:31, Rolf Edberg, um e-mail escrito gt escreveu: gt gtgt Obrigado por tentar ajudar. Gtgt gtgt gtgt gtgt Eu sou muito novo no código R. Então, precise de ajuda para cada passo. Gtgt gtgt gtgt gtgt O objetivo é usar a análise técnica sobre os preços das ações. Não só MA, mas se eu entender o princípio com isso, espero poder usar as outras técnicas também. Gtgt gtgt gtgt gtgt Encontrei R-adjetivo, mas não sei como usá-lo. Gtgt gtgt gtgt gtgt Eu baixei 4 dias dos preços da IBM do yahoo em um arquivo csv. Gtgt gtgt Eu não sei o que é dput. Gtgt gtgt gtgt gtgt Aqui estão os preços da IBM em uma cadeia de texto: gtgt gtgt Date, Open, High, Low, Close, Volume, Adj Close gtgt gtgt 2014-12-26,162.27,163.09,162.01,162.34,1912200,162.34 gtgt gtgt 2014 -12-24,162.88,162.99,161.61,161.82,1868100,161.82 gtgt 2014-12-23,162.23,162.90,161.61,162.24,4043300,162,24 gtgt 2014-12-22,158,33,161.91,158,33,161.44,4682500,161,44 gtgt gtgt Gtgt gtgt Gostaria que a data fosse classificada com a mais antiga no topo. Gtgt gtgt gtgt gtgt Gostaria de adicionar uma coluna com o indicador técnico, neste caso gtgt 2-days MA of Close. Gtgt gtgt gtgt gtgt E eu gostaria de ter o resultado em um arquivo csv. Vou usar o arquivo no gtgt outro programa. Gtgt gtgt gtgt gtgt Obrigado. Gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt De: jim holtman mailto: email escondido gtgt Enviado: domingo, 28 de dezembro de 2014 4:45 PM gtgt Para: Rolf Edberg gtgt Cc: R mailing list gtgt Assunto: Re: R Moving average gtgt Gtgt gtgt gtgt não conseguiu ler os dados que você publicou, tente a próxima vez. Gtgt gtgt gtgt gtgt Se é apenas uma média móvel de 2 dias, experimente a função de filtro: gtgt gtgt gtgt gt x lt - 1:20 gtgt gtgt gt x gtgt gtgt 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 gtgt gtgt gt filtro (x, c (.5, .5)) gtgt gtgt Série de tempo: gtgt gtgt Start 1 gtgt gtgt End 20 gtgt gtgt Frequência 1 gtgt gtgt 1 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5 7,5 8,5 9,5 10,5 11,5 12,5 13,5 14,5 gtgt 15,5 16,5 17,5 18,5 19,5 Gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt Qual é o problema que você está tentando resolver gtgt Diga-me o que você quer fazer, Não como você quer fazer isso. Gtgt gtgt gtgt gtgt On Sun, 28 de dezembro de 2014 às 6:56, Rolf Edberg lthidden email gt escreveu: gtgt gtgt gtgt gtgt Como adiciono uma nova coluna com média móvel de 2 dias (de gtgt r-adamant (githubTotallyBullshitradamant) ) Nos preços da IBM em um arquivo gtgt csv (ibm. csv) e, em seguida, salve tudo em um novo arquivo csv (ibm2.csv) gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt low gtgt gtgt Fechar gtgt gtgt gtgt Volume gtgt Adj Fechar gtgt gtgt gtgt 26 de dezembro de 2014 gtgt gtgt 162,27 gtgt gtgt 163,09 gtgt gtgt 162,01 gtgt gtgt 162,34 gtgt gtgt 1.912.200 gtgt gtgt 162,34 gtgt gtgt gtgt 24 de dezembro de 2014 gtgt gtgt 162,88 gtgt gtgt 162.99 gtgt gtgt 161,61 gtgt gtgt 161,82 gtgt gtgt 1868100 gtgt gtgt 161,82 gtgt gtgt gtgt 23 de dezembro de 2014 gtgt gtgt 162,23 gtgt gtgt 162,90 gtgt gtgt 161,61 gtgt gtgt 162,24 gtgt gtgt 4043300 gtgt gtgt 162,24 gtgt gtgt gtgt 22 de dezembro de 2014 gtgt gtgt 158.33 gtgt gtgt 161,91 gtgt Gtgt 158,33 gtgt 161,44 gtgt 4,682,500 gtgt 161,4 4 gtgt gtgt gtgt 19 de dezembro de 2014 gtgt 157,49 gtgt 160,41 gtgt 157,49 gtgt 158,51 gtgt gtgt 8,864,900 gtgt 158,51 gtgt gtgt gtgt gtgt gtgt alternativa versão HTML excluída gtgt gtgt gtgt lista de discussão de e-mail escondida - PARA DESSUBRIMAR e mais, consulte Gtgt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gtgt POR FAVOR, leia o guia de publicação gtgt R-project. orgposting-guide. html gtgt e forneça um código comentado, mínimo, autônomo e reprodutível. Gtgt gtgt gtgt gt gt alternativa versão HTML excluída gt gt gt lista de endereços de e-mail escondido - PARA DESSUBRIMAR e mais, veja gt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gt POR FAVOR, leia o guia de publicação R-project. orgposting-guide. html gt e Fornecer um código comentado, mínimo, autônomo e reprodutível. Lista de discussão de e-mail escondida - PARA DESSUBRIMAR e mais, veja stat. ethz. chmailmanlistinfor-help POR FAVOR, leia o guia de publicação R-project. orgposting-guide. html e forneça um código comentável, mínimo, autônomo e reprodutível. No qua, 31 de dezembro de 2014 às 11:24, John Sorkin ltidden email gt escreveu: gt Windows 7 gt gt Colegas, gt Eu usei a função fix () para editar uma função existente ao usar o RStudio. Depois de editar a função, tenho a opção de salvar a função modificada. Gostaria de saber (1) onde a função modificada é armazenada (o botão Salvar não possui uma opção para especificar onde a função modificada será salva) e (2) como posso acessar a função modificada em outro RStudio ou R Sessões e (3) como posso tornar a função acessível às sessões R e RStudio executadas em outros computadores. Eu não uso o RStudio, então não tenho idéia se ele sobrescreve a função base fix (). Mas se o fizer, este é o lugar errado para perguntar sobre isso, então heres a resposta R básica. Fix () salva a função editada no seu espaço de trabalho. Ou seja, se você digitar ls () em um prompt R depois de executar a correção (), ele mostrará sua nova função editada. Os métodos usuais para exportar algo de R para o disco rígido funcionarão, como save () e load (). Você também pode colocar sua função em um arquivo de texto myfun. R e usar fonte () para lê-lo em R. Depois de usar uma dessas opções para salvar seu arquivo no disco, ele é portátil entre as sessões R e os computadores. Eu acho muito mais conveniente usar um editor de texto e fonte (), pessoalmente, em vez de corrigir (). Isso facilita a transição para fazer pacotes também. Lista de discussão de e-mail escondida - PARA DESSUBRIMAR e mais, veja stat. ethz. chmailmanlistinfor-help POR FAVOR, leia o guia de publicação R-project. orgposting-guide. html e forneça um código comentável, mínimo, autônomo e reprodutível. Abra esta postagem na exibição threaded Relate Conteúdo como Reimporâneo inapropriado: Salvando uma função R editada - RStudio e R Em resposta a esta postagem por John Sorkin Em 31.12.2014 17:24, John Sorkin escreveu: gt Windows 7 gt gt Colegas, gt I Usou a função fix () para editar uma função existente ao usar o RStudio. Depois de editar a função, tenho a opção de salvar a função modificada. Gostaria de saber (1) onde a função modificada é armazenada (o botão Salvar não possui uma opção para especificar onde a função modificada será salva) e (2) como posso acessar a função modificada em outro RStudio ou R Sessões e (3) como posso tornar a função acessível às sessões R e RStudio executadas em outros computadores. Não tenho certeza do que isso tem a ver com o RStudio, mas essencialmente essa é a abordagem errada, uma vez que salvar em um nome diferente não tornará a função disponível em R então. Se você realmente quer mudar alguma função, pegue a versão original e edite-a diretamente e depois guarde-a em algum nome explícito, então faça a fonte para R. Best, Uwe Ligges, gt. Obrigado, John John Gt John John Stlein MD Ph. D. Gt Professor de Medicina gt Chefe, Bioestadística e Informática gt Faculdade de Medicina da Universidade de Maryland Divisão de Gerontologia e Medicina Geriátrica gt Baltimore VA Medical Center gt 10 North Greene Street gt GRECC (BT18GR) gt Baltimore, MD 21201-1524 gt (Telefone) 410 -605-7119 gt (Fax) 410-605-7913 (Por favor, ligue para o número de telefone acima antes do envio de fax) gt gt Declaração de confidencialidade: gt Esta mensagem de e-mail, incluindo quaisquer anexos, é para uso exclusivo do (s) destinatário (s) pretendido (s) e Pode conter informações confidenciais e privilegiadas. É proibido qualquer uso, divulgação ou distribuição não autorizado. Se você não é o destinatário pretendido, entre em contato com o remetente por email de resposta e destrua todas as cópias da mensagem original. Gt gt lista de discussão de e-mail escondida - PARA DESSUBRIMAR e mais, veja gt stat. ethz. chmailmanlistinfor-help gt POR FAVOR, leia o guia de publicação R-project. orgposting-guide. html gt e forneça comentários, mínimos, autônomos e reprodutíveis código. Lista de endereços de e-mail escondida gt - PARA DESSUBRIMAR e mais, veja stat. ethz. chmailmanlistinfor-help POR FAVOR, leia o guia de publicação R-project. orgposting-guide. html e forneça um código comentado, mínimo, autônomo e reprodutível. Série Horária Análise e Aplicações: com exemplos R Este é o site para a segunda edição do texto e não é mais mantido. Siga este link se você estiver procurando o site da 4ª edição. Código R usado no texto (Capítulos 1-5) Tudo o que você vê em uma caixa abaixo é código R. Você pode copiar e colar qualquer linha (ou várias linhas) em R. Verifique se os arquivos de dados estão no diretório mydata (ou altere o código de acordo). O código R para o Capítulo 6 tem sua própria página e também temos algum código para o Capítulo 7. Melhoramos, corrigimos ou simplificamos alguns dos códigos abaixo, então há alguns casos em que o código aqui difere ligeiramente do que está no texto . Exemplo 1.1 Exemplo 1.5 Exemplo 1.6 Exemplo 1.4 Exemplo 1.9 Exemplo 1.10 Exemplo 1.11 Exemplo 1.12 Exemplo 1.24 Exemplo 1.25 Não é necessário ler novamente os dados se você já o fez para o Exemplo 1.5 e salvou o seu espaço de trabalho. Isso vale para o resto dos exemplos. Digite objetos () para ver uma lista de seus objetos. Exemplo 2.1 Exemplo 2.2 Exemplos 2.3 e 2.4 Exemplo 2.6 Você pode baixar uma função chamada lag. plot2 que fará a segunda parte deste exemplo aqui. Exemplo 2.8 Exemplo 2.10 Exemplo 2.11 Exemplo 2.12 Exemplo 3.1 Exemplo 3.3 Exemplo 3.9 Exemplo 3.10 Exemplo 3.14 Exemplo 3.16 Exemplo 3.26 Exemplo 3.29 Exemplo 3.33 Exemplo 3.35 Exemplo 3.36 Exemplo 3.37 Exemplo 3.39 Exemplo 3.41 Exemplo 3.43 Exemplo 4.1 Exemplo 4.2 Exemplo 4.7 Exemplo 4.9 Exemplo 4.10 Exemplo 4.11 Exemplo 4.12 Exemplo 4.13 Exemplo 4.16 Exemplo 4.17 Exemplo 4.19 Exemplo 4.20 Exemplo 4.21 Exemplo 4.22 Os Exemplos 4.23 e 4.24 Doug Wiens, da Universidade de Alberta, contribuíram com o código R para estes exemplos. Exemplo 5.1 Exemplo 5.3 NB: O código dos exemplos 5.3 e 5.4 é ligeiramente diferente do que está em texto porque o pacote tseries mudou. Além disso, pode ser possível ajustar a média ARMA simultânea e modelos de variância GARCH usando garchFit () da embalagem fSeries. Infelizmente, não consegui-lo funcionar com este exemplo (não que eu tentei muito). Exemplo 5.4 Exemplo 5.7 Este código não aparece no texto onde os resultados foram obtidos usando ASTSA. Aqui usamos gls () do pacote nlme. Os erros dos gls cabem, digamos e (t), são da forma e (t) .3848530 e (t-1) .4326282 e (t-2) w (t). A declaração do filtro fica no w (t), que deve ser branco. Exemplos 5.9 e 5.10 Análise Técnica com R Nesta postagem, dê uma olhada em como um comerciante poderia usar R para calcular alguns indicadores básicos de Análise Técnica. R é um ambiente livre de análise estatística de código aberto e linguagem de programação. Está disponível para sistemas operacionais Windows, Mac OS e Linux. A instalação é fácil e rápida. Para baixar e instruções de instalação, vá para: cran. r-project. org. Ao desenvolver uma estratégia comercial, é útil analisar e visualizar dados e testar suas regras de geração de comércio e suas variações e modelos de forma rápida e mínima. Enquanto muitas plataformas de negociação, como Brokers Interativos, etc., fornecem acesso a dados históricos via API ou download direto de arquivos, 8211 analisando que as estratégias de negociação de dados e protótipos muitas vezes exigem a escrita de centenas de linhas de código em linguagens de programação, como Java ou C, ou a escrita Fórmulas complicadas difíceis de testar no Excel. Isso requer um investimento de tempo significativo, independentemente de como o programador de experiência você é. Em contraste, uma linguagem de programação de nível superior, como R ou Matlab, juntamente com seus ambientes de programação interativos, permite que seus usuários façam fatias, dados e analise dados em uma fração de tempo que leva com C, C ou Java. A quantidade de código necessária para desenvolver uma estratégia de negociação em R também é tipicamente uma ordem de grandeza. Neste exemplo, use um simples arquivo separado por vírgulas contendo colunas de preço aberto, alto, baixo e próximo (a. k.a. OHLC), juntamente com valores de volume e timestamp para SPY ETF. Nesta publicação, bem, demonstre como usar uma biblioteca R gratuita para calcular os indicadores de Análise Técnica de Movimento Médio Simples (SMA), Motivo Exponencial (EMA), Bandas Bollinger (BBands), RSI e MACD. Anexaremos indicadores calculados como novas colunas ao nosso arquivo de entrada para que ele possa ser usado para análises futuras ou prototipagem de estratégia de negociação no Excel, R ou qualquer outro pacote de software compatível com CSV de sua escolha. Instalando a Biblioteca de Análise Técnica para R 1. Para calcular a Análise Técnica com R, usaremos uma biblioteca gratuita de código aberto chamada 8220TTR8221 (Regras de Negociação Técnicas). Esta etapa inclui instruções para instalar a biblioteca TTR, supondo que você já tenha instalado R em seu computador. Este passo apenas precisa ser executado uma vez por instalação R em um computador. Para instalar a biblioteca no seu computador: 1) Inicie o ambiente R no seu computador e, no menu, selecione: Pacotes 038 Dados - Instalador de Pacotes 2) No Package Installer escreva 8220TTR8221 no campo Pesquisa de Pacotes e clique no botão 8220Get List8221. 3) Selecione o pacote 8220TTR8221 e clique em 8220Instalar Selecionado8221. Carregando dados históricos (entrada) Para fins de demonstração, usaremos preços históricos diários para o ETF SPY de setembro de 2013 até maio de 2014. Clique aqui para baixar o arquivo de dados. Este arquivo de entrada para este exemplo foi gerado usando o IB Historical Data Downloader. 2. Vamos começar abrindo o shell R e carregando a biblioteca TTR, que é uma extensão R gratuita que contém funções para calcular alguns dos indicadores mais comuns. 3. O próximo passo é importar nosso arquivo de dados com preços históricos para o ambiente R. Vamos carregar os dados do arquivo CSV da amostra no ambiente R e armazená-lo um quadro de dados, que é um tipo de variável R para armazenar dados no formato da tabela na memória. Para exibir as primeiras linhas da tabela de dados: esta por padrão mostra as primeiras 6 linhas de dados juntamente com os nomes das colunas (cabeçalho da tabela). Para ver quantas linhas você tem na tabela de dados: Isso mostra que temos 187 registros de dados em nosso arquivo de dados SPY, por 187 dias de negociação entre 3 de setembro de 2013 e 8211 31 de maio de 2014. Também podemos listar nomes de colunas de tabela usando funções de colnames Da seguinte forma: Médias móveis 4. Permite calcular a Média de Movimento Simples (SMA) de 20 dias da coluna de preço CLOSE usando bibliotecas TTR Função R SMA: Agora, vejamos os primeiros 50 valores da matriz sma20: Aqui, usamos a função SMA da TTR Biblioteca que carregamos acima, dizendo para calcular a média de 20 dias (valor do parâmetro n), da coluna CLOSE a partir dos dados do quadro de dados. A função retorna uma matriz de valores SMA e o armazena em uma nova variável chamada sma20. Você pode mostrar a ajuda com uma descrição detalhada da função e seus parâmetros usando. Seguido do nome da função, conforme abaixo. É sempre uma boa idéia ler páginas de ajuda para as funções que você está usando, pois listarão todos os parâmetros opcionais que você pode usar para ajustar a saída. Além disso, muitas funções têm variações ou funções relacionadas, o que pode ser útil em várias circunstâncias e será listado na página de ajuda. 5. O cálculo da Média de Movimento Exponencial é igualmente fácil, basta usar uma função diferente, desta vez EMA (). Observe que nós calculamos EMA para Bandas Bollinger de 14 períodos 6. Para calcular o indicador de Bollinger Bands, usamos a função BBands. Há uma série de parâmetros opcionais que é preciso, então, forneça vários exemplos. No exemplo abaixo, chamamos o BBands passando os dados do quadro de dados com uma consulta que especifica que queremos usar valores da coluna FECHAR, assim como fizemos acima os cálculos SMA e EMA acima. O segundo parâmetro sd leva o número de desvios padrão para bandas superiores e inferiores. Uma vez que não passamos valor para o n 8211, o BBands usa a média móvel de 20 períodos por padrão. A saída contém várias colunas: dn para banda baixa, mavg para a média móvel, para a banda superior e pctB, que quantifica um preço de segurança8217 em relação à banda Bollinger superior e inferior, uma descrição detalhada desta pode ser encontrada aqui. B é igual a 1 quando o preço está na banda superior B é igual a 0 quando o preço está na banda inferior B está acima de 1 quando o preço está acima da banda superior B está abaixo de 0 quando o preço está abaixo da faixa inferior B está acima de .50 quando o preço é Acima da banda do meio (SMA de 20 dias) B está abaixo de .50 quando o preço está abaixo da faixa do meio (20-dia SMA) bb20 BBands (dados, sd2.0) 6.1 Agora, we8217d gosta de criar uma nova base de dados contendo todas as entradas Dados do quadro 8216data8217, mais dados Bollinger Bands que acabamos de calcular. A função data. frame () leva qualquer número de quadros de dados e os junta em uma nova base de dados, de modo que os elementos das linhas correspondentes sejam unidos no resultado. 6.2 Linha de Bollinger Bands: linha (dataPlusBBDATETIME, allDataCLOSE) linhas (dataPlusBBCLOSE, col 8216red8217) linhas (dataPlusBBup, col 8216purple8217) linhas (dataPlusBBdn, col 8216brown8217) linhas (dataPlusBBmavg, col 8216blue8217) 6.3 Em alternativa, podemos especificar explicitamente que tipo de movimento A média deve ser usada como base para Bandas Bollinger usando o parâmetro de função maType, que simplesmente leva um nome de função média móvel. Consulte a página de ajuda do SMA para ver diferentes tipos de médias móveis suportadas na biblioteca TTR. Por exemplo, se você gostaria de calcular um EMA Bollinger Bands, você pode passar EMA para maType. Observe que, neste exemplo, estamos substituindo o parâmetro de comprimento padrão para a média móvel, usando a média de 14 períodos desta vez. Bbema BBands (dados, sd2.0, n14, maTypeEMA) RSI 8211 Indicador de força relativa 7. RSI. Para calcular RSI, usamos a função RSI (). Você pode usar o comando RSI no shell R para obter detalhes sobre os parâmetros da função. Basicamente, é muito semelhante às funções que usamos acima para gerar médias móveis. Ele tem dois parâmetros necessários: séries temporais (como a coluna CLOSE da nossa base de dados de dados e n valor inteiro para o comprimento do indicador RSI. Rsi14 RSI (data, n14) Aqui o primeiro parâmetro para a função RSI é: dados, que É uma declaração que diz ter uma coluna chamada CLOSE da tabela de dados e devolvê-la como uma lista de valores e o segundo parâmetro é n14, onde o nome do parâmetro é n e o valor 14 indica que queremos calcular 14 dias RSI valores nos preços fechados. 8. A função MACD leva vários argumentos: série de dados de entrada (como preço CLOSE) número de períodos para o número médio de períodos de movimentação rápida para o número médio lento de períodos para a linha de sinal Você também pode opcionalmente Especifique a função de média móvel que você deseja usar para as médias móveis de MACD. Veja uma captura de tela da página de ajuda abaixo (você também pode usar o comando MACD no shell R para abrir a página de ajuda você mesmo): Vamos calcular um padrão (12,26,9) Indicador MACD usando esta função. Bem, esteja usando sta Ndard simples médias móveis, então especifique a função SMA no parâmetro maType: macd MACD (data, nFast12, nSlow26, nSig9, maTypeSMA) Junte todos os dados juntos 9. Agora, juntamos todos os indicadores calculados acima com os dados de entrada originais para Um único quadro de dados: a função data. frame () leva qualquer número de quadros de dados e os junta em fileira, de modo que os elementos das linhas correspondentes sejam colados juntos no data. frame allData resultante. Escreva no arquivo de texto E, finalmente, escrevemos o conteúdo do quadro de dados AllData em um arquivo de valores separado por vírgulas. Usamos a função write. table (), que contém uma grande quantidade de parâmetros opcionais. Uma página de ajuda detalhada está disponível usando o comando write. table no shell R. Write. table (allData, filespywithindicators. csv, na, sep ,, row. names FALSE) Quando chamamos a função write. table (), passamos os seguintes argumentos: allData 8211, isso é simplesmente uma referência ao quadro de dados que contém os dados a serem dados Escrito no arquivo de saída. Arquivo 8230 8211 este é o caminho e o nome do arquivo que estamos criando. Na 8211 garante que as células no quadro de dados que contenham o valor R NA conterão valores vazios no arquivo de saída. Algumas células têm NA para linhas onde não havia dados suficientes para gerar um valor indicador correspondente (por exemplo, as primeiras 19 linhas para SMA de 20 dias). Sep, 8211 define separador de coluna para vírgula (portanto, arquivo de valores separados por vírgulas). Para criar um arquivo separado por tabulação (realmente um formato preferido para sistemas de software sério) 8211 use: sep t. Row. names FALSE 8211 é importante definir este valor, caso contrário, a primeira coluna no arquivo de saída conterá números de linha. O arquivo resultante está disponível aqui. Clique com o botão direito do mouse e selecione 8220Save arquivo vinculado As8221 O arquivo baixado pode ser aberto no Excel ou no editor de texto. 10. Existem mais funções e recursos disponíveis na biblioteca TTR. Você pode descobrir mais trazendo a página de ajuda do TTRs: CONCLUSÃO R fornece um ambiente conveniente e versátil para análise e cálculos de dados. Além de milhares de bibliotecas, algoritmos, bibliotecas e algoritmos matemáticos e de código aberto gratuitos, R contém um grande número de funções e bibliotecas para ler e gravar dados a partir de arquivos, bancos de dados, URLs, Serviços Web, etc. Isso, combinado com a concisão do idioma , É uma combinação poderosa que pode ajudar os comerciantes a economizar um tempo precioso. Os comerciantes podem reduzir significativamente o tempo necessário para protótipo e estratégias de negociação backtest usando R. Existem também métodos para integrar R com linguagens de programação convencionais, como Java e C. Don8217, hesite em publicar um comentário ou enviar como mensagem via Fale conosco no formulário se Você tem alguma dúvida sobre este material. Finalmente, gostaríamos de mencionar alguns livros que foram muito úteis em nossos esforços de desenvolvimento. O primeiro livro 8211 8220Quantitative Trading com R8221 é uma ótima mistura de informações de análise de dados financeiros e aplicação de R para backtesting, exploração de dados e análise. Tem uma série de ótimos exemplos de código e passa por uma série de pacotes R úteis. Este é um bom livro de nível de introdução para intermediário para pessoas que gostariam de construir e testar suas próprias estratégias de negociação. O segundo livro 8211 8220Mastering R para Quantitative Finance8221 8211 é uma verdadeira jóia. Contém informações mais avançadas para os comerciantes com uma boa compreensão dos instrumentos derivados e um fundo matemático mais forte. Descobrimos que este livro é um ótimo acompanhamento para a negociação Qtaantitative 8220 com R8221. Além de grandes exemplos e pacotes de código R, contém visões gerais de vários modelos e algoritmos de financiamento quantitativos avançados (e práticos), e permite que seus pés se molhem com o código R imediatamente. A Trading Geeks fornece serviços de consultoria em estratégia de negociação e desenvolvimento de software para comerciantes independentes, parcerias e hedge funds. Por favor, pergunte para obter mais informações ou um orçamento gratuito para o seu projeto através do formulário Contate-nos no lado direito.