Quantmod moving average crossover

Przenoszenie średnich rozdań Przewożenie przecięć średnich jest wspólnym sposobem, w jaki handlowcy mogą używać Moving Averages. Zwrotnica następuje, gdy szybsza średnia ruchoma (tj. Krótszy okres Moving Average) przekracza wolną średnią ruchową (to jest dłuższy okres Moving Average), która jest uważana za krzywą przejścia lub poniżej, która jest uważany za krzywą zniżkową. Poniższa tabela przedstawia fundusz depozytowy SampP Exchange Traded Fund (SPY), przedstawiający 50-dniową prostą średnią przemieszczania i 200-dniową średnią przecięcia tej średniej pary, często badaną przez duże instytucje finansowe jako wskaźnik dalekiego zasięgu w kierunku rynku : Zauważ, że długoterminowa 200-dniowa średnia ruchoma jest w trendzie wzrostowym, często interpretowana jest jako sygnał, że rynek jest dość silny. Przedsiębiorca może rozważyć zakup, jeśli krótkoterminowa 50-dniowa SMA przekroczy 200-dniową SMA i kontrastuje, przedsiębiorca może rozważyć sprzedaż, gdy 50-dniowa SMA przekroczy 200-dniowy SMA. Na wykresie powyżej SampP 500, oba potencjalne sygnały kupna byłyby niezwykle rentowne, ale jeden potencjalny sygnał sprzedaży spowodowałby niewielką stratę. Pamiętaj, że 50-dniowa, 200-dniowa prosta przecina średnia przecina jest bardzo długoterminową strategią. Dla tych handlowców, którzy chcą uzyskać więcej potwierdzenia, gdy korzystają z przecięć Moving Average, można użyć 3 technik Simple Moving Average przecięcia. Przykład tego jest pokazany na poniższym wykresie Wal Marta (WMT): Metoda 3 Simple Moving Average mogłaby być interpretowana w następujący sposób: pierwszy skok najszybszej SMA (w powyższym przykładzie 10-dniowy SMA) w następnym najszybszym SMA (20-dniowym SMA) działa jako ostrzeżenie, że ceny mogą odwrócić trend, jednak zwykle przedsiębiorca nie umieściłby faktycznego zlecenia kupna lub sprzedaży. Następnie druga zwrotnica najszybszego SMA (10-dniowego) i najsłabszego SMA (50-dniowego) może spowodować, że przedsiębiorca kupi lub sprzeda. Istnieje wiele wariantów i metodologii korzystania z metody 3 Simple Moving Average: niektóre bardziej konserwatywne podejście może poczekać, aż średnia SMA (20-dniowa) przekroczy wolniejszy SMA (50-dniowy), ale to jest zasadniczo dwiema techniką crossoveru SMA, a nie trzy techniki SMA. Przedsiębiorca może rozważyć technikę zarządzania pieniędzmi polegającą na zakupie połowy wielkości, gdy szybki SMA przecina następny najszybszy SMA, a następnie wchodzi w drugą połowę, gdy szybki SMA przecina wolniejszy SMA. Zamiast połówek, kup lub sprzedaj jedną trzecią pozycji, gdy szybki SMA przecina następny najszybszy SMA, jedna trzecia, gdy szybki SMA przecina wolny powolny SMA, a ostatnia trzecia, gdy druga najszybsza SMA przekracza wolną SMA . Średnia technika przecięcia średniego kroku, która wykorzystuje 8 średnich kroczących (wykładniczy) jest wskaźnikiem wstążki ruchomej wykładniczej (patrz: wstążka wykładnicza). Przekazywanie przecięć średnich jest często postrzegane przez handlowców. W rzeczywistości przecięcia są często uwzględniane w najpopularniejszych wskaźnikach technicznych, w tym wskaźniku MACD (MACD). Inne średnie ruchome zasługują na rozważenie w planie handlowym: Powyższe informacje dotyczą wyłącznie informacji i rozrywki, nie stanowią porady handlowej ani zachęty do kupna lub sprzedaży jakichkolwiek produktów, opcji, przyszłych, towarowych lub forex. Dotychczasowe wyniki niekoniecznie oznaczają przyszłe wyniki. Handel jest z natury ryzykowny. OnlineTradingConcepts nie ponosi odpowiedzialności za jakiekolwiek szkody specjalne lub wtórne wynikające z użycia lub niemożności korzystania z materiałów i informacji dostarczonych przez niniejszą witrynę. Zobacz pełną odpowiedzialność. Powrót do przecięcia średniego rozdrożu w Pythonie z pandami W poprzednim artykule poświęconym Środowisku inspekcji badań w Pythonie Z programem Pandas stworzyliśmy środowisko testowania danych zorientowane obiektowo i przetestowaliśmy je w oparciu o strategię prognozowania przypadkowego. W tym artykule będziemy korzystać z maszyn, które wprowadziliśmy w celu przeprowadzenia badań nad rzeczywistą strategią, a mianowicie Moving Average Crossover w AAPL. Moving Average Crossover Strategia Moving Average Crossover jest bardzo znaną strategią uproszczenia. Często jest to przykład Hello World do obrotu ilościowego. Strategia przedstawiona tutaj jest tylko długo. Tworzy się dwie oddzielne, proste, średnie ruchome filtry, z różnymi okresami wzorcowymi, określonej serii czasowej. Sygnały zakupu środka trwałego pojawiają się, gdy krótszy średni ruchoma średnia przewyższa dłuższą średnią ruchową. Jeśli dłuższa średnia przewyższa krótsą średnią, składnik aktywów zostanie odsprzedany. Strategia działa dobrze, gdy szereg czasów wchodzi w okres silnej tendencji, a następnie powoli odwraca tendencję. W tym przykładzie wybrałem firmę Apple, Inc. (AAPL) jako serię czasu, z krótkim spojrzeniem na 100 dni i długim spojrzeniem na 400 dni. Jest to przykład dostarczony przez bibliotekę handlu algorytmicznego zipline. Jeśli więc chcemy wdrożyć własny backtester, musimy upewnić się, że jest zgodny z wynikami zipline, jako podstawowym środkiem walidacji. Wdrożenie Upewnij się, że zastosowano się do poprzedniego samouczka. który opisuje jak konstruowana jest pierwsza hierarchia obiektów dla backtestera, w przeciwnym razie kod poniżej nie będzie działać. W tej implementacji używałem następujących bibliotek: implementacja makross. py wymaga użycia backtest. py z poprzedniego samouczka. Pierwszym krokiem jest zaimportowanie niezbędnych modułów i obiektów: podobnie jak w poprzednim samouczku, będziemy podklasa klasy podstawowej strategii, aby utworzyć MovingAverageCrossStrategy. który zawiera wszystkie szczegóły, jak generować sygnały, gdy średnice ruchu AAPL przecinają się nawzajem. Obiekt wymaga krótkiej i długiej trybuny, na której ma działać. Wartości ustawiono domyślnie na 100 dni i 400 dni, które są tymi samymi parametrami, co w głównym przykładzie linii zipline. Średnie ruchome są tworzone przy użyciu funkcji walcowania grzbietów na prętachCzas zamykania ceny akcji AAPL. Po skonstruowaniu indywidualnych średnic ruchu, seria sygnałów jest generowana poprzez ustawienie kolumu równego 1.0, gdy średnia krótkotrwała jest większa niż średnia długa, lub 0.0. Z tego można generować zlecenia pozycyjne w celu reprezentowania sygnałów handlowych. MarketOnClosePortfolio jest podklasowany z portfolio. który znajduje się w backtest. py. Jest to niemal identyczne z implementacją opisaną w poprzednim samouczku, z wyjątkiem tego, że transakcje są teraz przeprowadzane na zasadzie "blisko do zamknięcia", a nie otwartej do otwarcia. Szczegółowe informacje na temat definiowania obiektu Portfolio można znaleźć w poprzednim samouczku. Ive pozostawił kod w celu zapewnienia kompletności i utrzymania tego samouczka: Teraz, gdy zostały zdefiniowane klasy MovingAverageCrossStrategy i MarketOnClosePortfolio, zostanie wywołana główna funkcja, aby powiązać wszystkie funkcje razem. Ponadto wykonanie strategii zostanie przeanalizowane poprzez krzywą akcji. Obiekt danych DataReader pobiera ceny OHLCV dotyczące zapasów AAPL w okresie od 1 stycznia 1990 roku do 1 stycznia 2002 roku, w którym to momencie tworzone są sygnały DataFrame generujące długie sygnały. Następnie portfel jest generowany przy użyciu podstawy kapitału założycielskiego w wysokości 100 000 USD, a zyski są obliczane na krzywej kapitału. Ostatnim krokiem jest wykorzystanie matplotlib do sporządzenia wykresu dwucyfrowego obu cen AAPL, pokrytego średnimi ruchoma i sygnałami buysell, a także krzywej akcji z tymi samymi sygnałami buysell. Kod wyprowadzania jest pobierany (i modyfikowany) z przykładu realizacji zipline. Graficzne wyjście kodu jest następujące. Skorzystałem z komendy wklejania IPython, aby umieścić to bezpośrednio w konsoli IPython w Ubuntu, tak że graficzne wyjście pozostało w zasięgu wzroku. Różowe uptaki reprezentują kupno zapasów, a czarne downtaki sprzedają je z powrotem: Jak widać strategia traci pieniądze w tym okresie, z pięcioma podróżami round-trip. Nie jest to zaskakujące, biorąc pod uwagę zachowanie AAPL w tym okresie, który był na niewielkiej tendencji spadkowej, a następnie znacznie wzrosła w 1998 r. Okres ważności średnich ruchomej sygnałów jest dość duży i miało to wpływ na wynik końcowego handlu , które mogłyby sprawić, że strategia przyniesie zyski. W kolejnych artykułach stworzymy bardziej wyrafinowane metody analizy wyników, a także opisujące jak zoptymalizować okresy wzorcowania poszczególnych średnich ruchowych sygnałów. Właśnie zacząłem od ilościowego handlu Poniżej średniej przecięcia średniego przecięcia kursora 18 Jestem nowym użytkownikiem SIT i chciałbym go wykorzystać do sprawdzania strategii. Szukałem google dla prostego samouczka o użyciu SIT, ale nic nie znalazłem. Jedyny samouczek, z jakiego się dowiedziałem, pochodził z Inovance i twojego, ale to naprawdę skomplikowane i nie mam pojęcia, jak wykonać prostą, średnią strategię przecięcia z jedną z cennych cenników MSFT (MSI) za pomocą SIT i quantmod (znam tę bibliotekę). Jeśli to możliwe można napisać samouczek dla strategii crossover MA jest to kod I wrote Jak mogę używać powyższego kodu z narzędziami SITs do testowania wstecznego Również mam zainstalowany SIT w R, ale gdy próbowałem to dając to Dlaczego jej podając to jest błąd Hej dziękuję za szybką odpowiedź. Próbuję tego kodu. Jestem zdezorientowany z tymi cennikami częściowymi, datą NA, sygnałem charakterystyki. Napisałem mój kod. ale dając błąd w strategiach kodu Nie możesz wykonać tej czynności w tej chwili. Zalogowano się z inną kartą lub oknem. Odśwież, aby odświeżyć sesję. Wylogowano się na innej karcie lub w oknie. Załaduj ponownie, aby odświeżyć sesję. Python vs R 3: prosta średnia ruchoma przecinków zwrotnych na SPY Jest to trzecia z serii, która porównuje Pythona i R do analizy ilościowej. Korzystanie z ramki zipline dla Pythona i pracy Systematic Inneror Toolbox for R. W moim języku implementuję ten sam średni ruchowy krzyżowy model w każdym języku. Ze względu na naturę OOP Pythona istnieje wiele różnic między tymi dwoma językami, co prowadzi do około dwukrotnie większego kodu. Prawdopodobnie dodana złożoność OO jest użyteczna w bardziej skomplikowanych strategiach. Następna w serii będzie sprawdzać wbudowane parametry języków i dostępne pakiety testów wstecznych.