con = gzcon(url('http://www.systematicportfolio.com/sit.gz', 'rb'))
source(con)
close(con)

load.packages('quantmod')
## Warning: package 'quantmod' was built under R version 3.5.3
## Warning: package 'xts' was built under R version 3.5.3
## Warning: package 'zoo' was built under R version 3.5.3
## 
## Attaching package: 'zoo'
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     as.Date, as.Date.numeric
## Warning: package 'TTR' was built under R version 3.5.3
## 
## Attaching package: 'TTR'
## The following object is masked _by_ '.GlobalEnv':
## 
##     DVI
## Version 0.4-0 included new data defaults. See ?getSymbols.

要放上以上程式的工具才能執行以下程式

etf4.all<-readRDS("D:/FinDB-master/finDB/etf4_xts_all")
head(etf4.all)
##             0050  0056 006205 00646
## 2009-01-05 34.30 14.00     NA    NA
## 2009-01-06 34.21 14.02     NA    NA
## 2009-01-07 34.59 14.28     NA    NA
## 2009-01-08 33.21 13.86     NA    NA
## 2009-01-09 32.32 13.61     NA    NA
## 2009-01-10 31.91 13.55     NA    NA
str(etf4.all)
## An 'xts' object on 2009-01-05/2018-12-28 containing:
##   Data: num [1:2474, 1:4] 34.3 34.2 34.6 33.2 32.3 ...
##  - attr(*, "dimnames")=List of 2
##   ..$ : NULL
##   ..$ : chr [1:4] "0050" "0056" "006205" "00646"
##   Indexed by objects of class: [Date] TZ: UTC
##   xts Attributes:  
##  NULL
etf4.all.1<-etf4.all[complete.cases(etf4.all),]
head(etf4.all.1)
##             0050  0056 006205 00646
## 2015-12-14 59.35 21.06  30.98 19.54
## 2015-12-15 59.59 21.25  31.66 19.70
## 2015-12-16 60.11 21.50  31.67 19.80
## 2015-12-17 60.78 21.76  32.06 20.05
## 2015-12-18 60.78 21.97  32.23 19.87
## 2015-12-21 60.31 21.99  32.62 19.64
tail(etf4.all.1)
##             0050  0056 006205 00646
## 2018-12-22 74.75 24.15  25.08 22.93
## 2018-12-24 74.67 24.16  25.25 22.72
## 2018-12-25 73.57 23.90  24.90 22.51
## 2018-12-26 73.87 23.83  25.16 22.13
## 2018-12-27 74.81 23.96  25.30 22.95
## 2018-12-28 75.21 23.92  25.24 23.16

讀取資料

用readRDS讀etf4_xts_all資料

etf4.all.1 = etf4.all[complete.cases(etf4.all),] - etf4.all.1輸出完整的資料

complete.cases的TURE為完整值

complete.cases函數 - 缺失值函數

head - 讀取前幾筆資料

tail - 讀取後幾筆資料

library(xts)
data1<-new.env()
data1$prices<-etf4.all.1$`0050`
prices<-data1$prices
prices
##             0050
## 2015-12-14 59.35
## 2015-12-15 59.59
## 2015-12-16 60.11
## 2015-12-17 60.78
## 2015-12-18 60.78
## 2015-12-21 60.31
## 2015-12-22 60.62
## 2015-12-23 61.06
## 2015-12-24 61.39
## 2015-12-25 61.41
## 2015-12-28 61.55
## 2015-12-29 61.00
## 2015-12-30 60.72
## 2015-12-31 60.75
## 2016-01-04 59.62
## 2016-01-05 59.30
## 2016-01-06 58.33
## 2016-01-07 57.30
## 2016-01-08 57.33
## 2016-01-11 56.47
## 2016-01-12 56.57
## 2016-01-13 57.20
## 2016-01-14 56.26
## 2016-01-15 56.69
## 2016-01-18 56.61
## 2016-01-19 56.97
## 2016-01-20 56.01
## 2016-01-21 55.99
## 2016-01-22 56.29
## 2016-01-25 57.48
## 2016-01-26 56.90
## 2016-01-27 57.19
## 2016-01-28 57.52
## 2016-01-29 58.40
## 2016-01-30 59.51
## 2016-02-01 59.38
## 2016-02-02 59.36
## 2016-02-03 58.94
## 2016-02-15 58.80
## 2016-02-16 59.91
## 2016-02-17 60.16
## 2016-02-18 60.90
## 2016-02-19 60.83
## 2016-02-22 61.21
## 2016-02-23 60.85
## 2016-02-24 60.76
## 2016-02-25 61.06
## 2016-02-26 61.25
## 2016-03-01 61.70
## 2016-03-02 62.50
## 2016-03-03 62.88
## 2016-03-04 63.07
## 2016-03-07 63.29
## 2016-03-08 62.82
## 2016-03-09 62.89
## 2016-03-10 63.24
## 2016-03-11 63.44
## 2016-03-14 64.14
## 2016-03-15 63.63
## 2016-03-16 63.58
## 2016-03-17 64.56
## 2016-03-18 64.65
## 2016-03-21 64.57
## 2016-03-22 64.16
## 2016-03-23 64.50
## 2016-03-24 64.18
## 2016-03-25 64.14
## 2016-03-28 64.12
## 2016-03-29 63.85
## 2016-03-30 64.62
## 2016-03-31 64.82
## 2016-04-01 63.93
## 2016-04-06 62.54
## 2016-04-07 61.95
## 2016-04-08 62.47
## 2016-04-11 62.72
## 2016-04-12 63.11
## 2016-04-13 63.93
## 2016-04-14 64.31
## 2016-04-15 64.18
## 2016-04-18 63.95
## 2016-04-19 64.07
## 2016-04-20 63.00
## 2016-04-21 62.91
## 2016-04-22 63.10
## 2016-04-25 63.21
## 2016-04-26 63.59
## 2016-04-27 63.36
## 2016-04-28 62.57
## 2016-04-29 61.63
## 2016-05-03 60.95
## 2016-05-04 60.24
## 2016-05-05 59.89
## 2016-05-06 59.64
## 2016-05-09 59.68
## 2016-05-10 59.82
## 2016-05-11 59.84
## 2016-05-12 59.79
## 2016-05-13 59.20
## 2016-05-16 59.46
## 2016-05-17 59.63
## 2016-05-18 59.68
## 2016-05-19 59.58
## 2016-05-20 60.04
## 2016-05-23 61.15
## 2016-05-24 61.56
## 2016-05-25 62.05
## 2016-05-26 62.05
## 2016-05-27 62.43
## 2016-05-30 62.88
## 2016-05-31 63.10
## 2016-06-01 63.59
## 2016-06-02 63.79
## 2016-06-03 63.83
## 2016-06-04 63.90
## 2016-06-06 64.18
## 2016-06-07 64.68
## 2016-06-08 65.35
## 2016-06-13 64.00
## 2016-06-14 64.01
## 2016-06-15 64.24
## 2016-06-16 63.46
## 2016-06-17 64.20
## 2016-06-20 64.51
## 2016-06-21 64.74
## 2016-06-22 64.81
## 2016-06-23 64.75
## 2016-06-24 63.42
## 2016-06-27 63.51
## 2016-06-28 63.66
## 2016-06-29 64.64
## 2016-06-30 65.24
## 2016-07-01 66.16
## 2016-07-04 66.45
## 2016-07-05 66.11
## 2016-07-06 64.91
## 2016-07-07 65.56
## 2016-07-11 66.99
## 2016-07-12 67.44
## 2016-07-13 67.50
## 2016-07-14 67.67
## 2016-07-15 68.28
## 2016-07-18 68.87
## 2016-07-19 69.17
## 2016-07-20 69.13
## 2016-07-21 69.73
## 2016-07-22 69.41
## 2016-07-25 68.93
## 2016-07-26 69.16
## 2016-07-27 69.76
## 2016-07-28 69.06
## 2016-07-29 68.86
## 2016-08-01 69.27
## 2016-08-02 69.24
## 2016-08-03 68.59
## 2016-08-04 68.69
## 2016-08-05 69.56
## 2016-08-08 69.98
## 2016-08-09 70.26
## 2016-08-10 70.42
## 2016-08-11 70.15
## 2016-08-12 70.29
## 2016-08-15 70.29
## 2016-08-16 70.11
## 2016-08-17 70.00
## 2016-08-18 69.99
## 2016-08-19 69.61
## 2016-08-22 68.70
## 2016-08-23 69.32
## 2016-08-24 69.33
## 2016-08-25 69.92
## 2016-08-26 70.10
## 2016-08-29 69.76
## 2016-08-30 69.99
## 2016-08-31 69.72
## 2016-09-01 68.92
## 2016-09-02 69.12
## 2016-09-05 70.13
## 2016-09-06 70.64
## 2016-09-07 71.55
## 2016-09-08 71.58
## 2016-09-09 70.55
## 2016-09-10 69.37
## 2016-09-12 68.87
## 2016-09-13 68.82
## 2016-09-14 68.73
## 2016-09-19 70.31
## 2016-09-20 70.79
## 2016-09-21 71.15
## 2016-09-22 71.52
## 2016-09-23 71.75
## 2016-09-26 71.16
## 2016-09-29 71.88
## 2016-09-30 71.06
## 2016-10-03 71.33
## 2016-10-04 71.61
## 2016-10-05 71.63
## 2016-10-06 71.61
## 2016-10-07 71.69
## 2016-10-11 71.85
## 2016-10-12 71.96
## 2016-10-13 71.84
## 2016-10-14 71.54
## 2016-10-17 71.01
## 2016-10-18 71.67
## 2016-10-19 72.47
## 2016-10-20 72.61
## 2016-10-21 72.78
## 2016-10-24 72.77
## 2016-10-25 73.16
## 2016-10-26 73.04
## 2016-10-27 72.69
## 2016-10-28 72.55
## 2016-10-31 72.15
## 2016-11-01 72.44
## 2016-11-02 71.72
## 2016-11-03 71.30
## 2016-11-04 71.01
## 2016-11-07 71.83
## 2016-11-08 72.21
## 2016-11-09 70.77
## 2016-11-10 71.93
## 2016-11-11 70.20
## 2016-11-14 69.80
## 2016-11-15 69.93
## 2016-11-16 70.27
## 2016-11-17 70.06
## 2016-11-18 70.17
## 2016-11-21 70.39
## 2016-11-22 71.22
## 2016-11-23 71.73
## 2016-11-24 71.35
## 2016-11-25 71.44
## 2016-11-28 71.78
## 2016-11-29 71.82
## 2016-11-30 71.72
## 2016-12-01 71.95
## 2016-12-02 71.09
## 2016-12-05 71.01
## 2016-12-06 72.01
## 2016-12-07 72.11
## 2016-12-08 72.79
## 2016-12-09 73.08
## 2016-12-12 73.12
## 2016-12-13 72.87
## 2016-12-14 73.08
## 2016-12-15 72.72
## 2016-12-16 72.57
## 2016-12-19 72.01
## 2016-12-20 71.77
## 2016-12-21 71.71
## 2016-12-22 70.99
## 2016-12-23 70.56
## 2016-12-26 70.69
## 2016-12-27 70.73
## 2016-12-28 71.37
## 2016-12-29 71.35
## 2016-12-30 71.77
## 2017-01-03 71.76
## 2017-01-04 71.93
## 2017-01-05 72.25
## 2017-01-06 72.58
## 2017-01-09 72.71
## 2017-01-10 72.46
## 2017-01-11 72.51
## 2017-01-12 73.05
## 2017-01-13 72.66
## 2017-01-16 72.01
## 2017-01-17 72.29
## 2017-01-18 72.15
## 2017-01-19 71.93
## 2017-01-20 72.14
## 2017-01-23 72.87
## 2017-01-24 73.19
## 2017-02-02 73.12
## 2017-02-03 72.88
## 2017-02-06 73.21
## 2017-02-07 73.33
## 2017-02-08 71.66
## 2017-02-09 71.96
## 2017-02-10 72.64
## 2017-02-13 73.03
## 2017-02-14 73.30
## 2017-02-15 73.61
## 2017-02-16 73.62
## 2017-02-17 73.45
## 2017-02-18 73.45
## 2017-02-20 73.30
## 2017-02-21 73.21
## 2017-02-22 73.36
## 2017-02-23 73.30
## 2017-02-24 73.10
## 2017-03-01 72.64
## 2017-03-02 72.58
## 2017-03-03 72.14
## 2017-03-06 72.15
## 2017-03-07 72.45
## 2017-03-08 72.65
## 2017-03-09 72.11
## 2017-03-10 71.73
## 2017-03-13 72.38
## 2017-03-14 72.93
## 2017-03-15 72.84
## 2017-03-16 73.69
## 2017-03-17 73.97
## 2017-03-20 74.02
## 2017-03-21 74.61
## 2017-03-22 74.12
## 2017-03-23 74.39
## 2017-03-24 74.20
## 2017-03-27 74.20
## 2017-03-28 74.29
## 2017-03-29 74.21
## 2017-03-30 74.03
## 2017-03-31 73.86
## 2017-04-05 74.54
## 2017-04-06 74.43
## 2017-04-07 73.85
## 2017-04-10 74.12
## 2017-04-11 74.02
## 2017-04-12 73.94
## 2017-04-13 74.33
## 2017-04-14 73.66
## 2017-04-17 73.63
## 2017-04-18 73.75
## 2017-04-19 72.89
## 2017-04-20 72.69
## 2017-04-21 73.35
## 2017-04-24 73.65
## 2017-04-25 74.17
## 2017-04-26 74.57
## 2017-04-27 74.33
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## Latest weights :
##            prices
## 2018-12-28    100
## 
## Performance summary :
##  CAGR    Best    Worst   
##  8.1 2.3 -5.4    
buy.hold.0050 <-bt.run(data1)
## Latest weights :
##            prices
## 2018-12-28    100
## 
## Performance summary :
##  CAGR    Best    Worst   
##  8.1 2.3 -5.4    

0050

bt.prep(data1, align=‘keep.all’) - 加載和清理數據價格/讀取0050的股票資訊

prices - 價格

weight - 權重

execution.price - 執行價格

buy.hold - 買進賣出

bt.run函數需要prices、weight、execution.price 3個輸入因素

trade.summary - 交易總結

buy.hold.0050 <-bt.run(data1) - 讀取買進賣出資料

prices<-data1$prices
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## 2016-03-07       NA
## 2016-03-08       NA
## 2016-03-09       NA
## 2016-03-10       NA
## 2016-03-11       NA
## 2016-03-14       NA
## 2016-03-15       NA
## 2016-03-16       NA
## 2016-03-17       NA
## 2016-03-18       NA
## 2016-03-21       NA
## 2016-03-22       NA
## 2016-03-23       NA
## 2016-03-24       NA
## 2016-03-25       NA
## 2016-03-28       NA
## 2016-03-29       NA
## 2016-03-30       NA
## 2016-03-31       NA
## 2016-04-01       NA
## 2016-04-06       NA
## 2016-04-07       NA
## 2016-04-08       NA
## 2016-04-11       NA
## 2016-04-12       NA
## 2016-04-13       NA
## 2016-04-14       NA
## 2016-04-15       NA
## 2016-04-18       NA
## 2016-04-19       NA
## 2016-04-20       NA
## 2016-04-21       NA
## 2016-04-22       NA
## 2016-04-25       NA
## 2016-04-26       NA
## 2016-04-27       NA
## 2016-04-28       NA
## 2016-04-29       NA
## 2016-05-03       NA
## 2016-05-04       NA
## 2016-05-05       NA
## 2016-05-06       NA
## 2016-05-09       NA
## 2016-05-10       NA
## 2016-05-11       NA
## 2016-05-12       NA
## 2016-05-13       NA
## 2016-05-16       NA
## 2016-05-17       NA
## 2016-05-18       NA
## 2016-05-19       NA
## 2016-05-20       NA
## 2016-05-23       NA
## 2016-05-24       NA
## 2016-05-25       NA
## 2016-05-26       NA
## 2016-05-27       NA
## 2016-05-30       NA
## 2016-05-31       NA
## 2016-06-01       NA
## 2016-06-02       NA
## 2016-06-03       NA
## 2016-06-04       NA
## 2016-06-06       NA
## 2016-06-07       NA
## 2016-06-08       NA
## 2016-06-13       NA
## 2016-06-14       NA
## 2016-06-15       NA
## 2016-06-16       NA
## 2016-06-17       NA
## 2016-06-20       NA
## 2016-06-21       NA
## 2016-06-22       NA
## 2016-06-23       NA
## 2016-06-24       NA
## 2016-06-27       NA
## 2016-06-28       NA
## 2016-06-29       NA
## 2016-06-30       NA
## 2016-07-01       NA
## 2016-07-04       NA
## 2016-07-05       NA
## 2016-07-06       NA
## 2016-07-07       NA
## 2016-07-11       NA
## 2016-07-12       NA
## 2016-07-13       NA
## 2016-07-14       NA
## 2016-07-15       NA
## 2016-07-18       NA
## 2016-07-19       NA
## 2016-07-20       NA
## 2016-07-21       NA
## 2016-07-22       NA
## 2016-07-25       NA
## 2016-07-26       NA
## 2016-07-27       NA
## 2016-07-28       NA
## 2016-07-29       NA
## 2016-08-01       NA
## 2016-08-02       NA
## 2016-08-03       NA
## 2016-08-04       NA
## 2016-08-05       NA
## 2016-08-08       NA
## 2016-08-09       NA
## 2016-08-10       NA
## 2016-08-11       NA
## 2016-08-12       NA
## 2016-08-15       NA
## 2016-08-16       NA
## 2016-08-17       NA
## 2016-08-18       NA
## 2016-08-19       NA
## 2016-08-22       NA
## 2016-08-23       NA
## 2016-08-24       NA
## 2016-08-25       NA
## 2016-08-26       NA
## 2016-08-29       NA
## 2016-08-30       NA
## 2016-08-31       NA
## 2016-09-01       NA
## 2016-09-02       NA
## 2016-09-05       NA
## 2016-09-06       NA
## 2016-09-07       NA
## 2016-09-08       NA
## 2016-09-09       NA
## 2016-09-10       NA
## 2016-09-12       NA
## 2016-09-13       NA
## 2016-09-14       NA
## 2016-09-19       NA
## 2016-09-20       NA
## 2016-09-21       NA
## 2016-09-22       NA
## 2016-09-23       NA
## 2016-09-26       NA
## 2016-09-29       NA
## 2016-09-30       NA
## 2016-10-03       NA
## 2016-10-04       NA
## 2016-10-05       NA
## 2016-10-06       NA
## 2016-10-07       NA
## 2016-10-11 64.26940
## 2016-10-12 64.33245
data1$weight[] <- iif(prices >= sma200, 1, 0)
sma200.0050 <- bt.run(data1, trade.summary=T)
## Latest weights :
##            prices
## 2018-12-28      0
## 
## Performance summary :
##  CAGR    Best    Worst   
##  2.2 1.6 -4  
sma200.0050$trade.summary
## $stats
##                        All          Long Short
## ntrades       9.000000e+00  9.000000e+00    NA
## avg.pnl       8.075529e-03  8.075529e-03    NA
## len           4.588889e+01  4.588889e+01    NA
## win.prob      2.222222e-01  2.222222e-01    NA
## win.avg.pnl   5.594124e-02  5.594124e-02    NA
## win.len       1.710000e+02  1.710000e+02    NA
## loss.prob     7.777778e-01  7.777778e-01    NA
## loss.avg.pnl -5.600389e-03 -5.600389e-03    NA
## loss.len      1.014286e+01  1.014286e+01    NA
## expectancy    8.075529e-05  8.075529e-05    NA
## profitfactor  2.853947e+00  2.853947e+00    NA
## 
## $trades
##       symbol   weight entry.date   exit.date    nhold entry.price
##  [1,] "prices" "100"  "2016-10-11" "2018-02-06" "483" "71.85"    
##  [2,] "prices" "100"  "2018-02-23" "2018-03-01" "  6" "81.82"    
##  [3,] "prices" "100"  "2018-03-07" "2018-03-23" " 16" "82.05"    
##  [4,] "prices" "100"  "2018-03-27" "2018-03-28" "  1" "83.16"    
##  [5,] "prices" "100"  "2018-03-30" "2018-04-02" "  3" "82.91"    
##  [6,] "prices" "100"  "2018-04-11" "2018-04-12" "  1" "82.93"    
##  [7,] "prices" "100"  "2018-06-06" "2018-06-11" "  5" "83.06"    
##  [8,] "prices" "100"  "2018-06-13" "2018-06-14" "  1" "82.75"    
##  [9,] "prices" "100"  "2018-07-13" "2018-10-08" " 87" "83.12"    
##       exit.price return 
##  [1,] "79.88"    "11.18"
##  [2,] "81.62"    "-0.24"
##  [3,] "82.06"    " 0.01"
##  [4,] "82.46"    "-0.84"
##  [5,] "82.36"    "-0.66"
##  [6,] "82.53"    "-0.48"
##  [7,] "82.59"    "-0.57"
##  [8,] "82.07"    "-0.82"
##  [9,] "82.87"    "-0.30"

0050

讀取200天的股票資料

SMA簡單移動平均法

head - 讀取前幾筆資料

IIf函數 - 只傳回其中一個部分

bt.run函數需要prices、weight、execution.price 3個輸入因素

trade.summary - 交易總結

sma50<-SMA(prices, 50)
head(sma50, 51)
##                SMA
## 2015-12-14      NA
## 2015-12-15      NA
## 2015-12-16      NA
## 2015-12-17      NA
## 2015-12-18      NA
## 2015-12-21      NA
## 2015-12-22      NA
## 2015-12-23      NA
## 2015-12-24      NA
## 2015-12-25      NA
## 2015-12-28      NA
## 2015-12-29      NA
## 2015-12-30      NA
## 2015-12-31      NA
## 2016-01-04      NA
## 2016-01-05      NA
## 2016-01-06      NA
## 2016-01-07      NA
## 2016-01-08      NA
## 2016-01-11      NA
## 2016-01-12      NA
## 2016-01-13      NA
## 2016-01-14      NA
## 2016-01-15      NA
## 2016-01-18      NA
## 2016-01-19      NA
## 2016-01-20      NA
## 2016-01-21      NA
## 2016-01-22      NA
## 2016-01-25      NA
## 2016-01-26      NA
## 2016-01-27      NA
## 2016-01-28      NA
## 2016-01-29      NA
## 2016-01-30      NA
## 2016-02-01      NA
## 2016-02-02      NA
## 2016-02-03      NA
## 2016-02-15      NA
## 2016-02-16      NA
## 2016-02-17      NA
## 2016-02-18      NA
## 2016-02-19      NA
## 2016-02-22      NA
## 2016-02-23      NA
## 2016-02-24      NA
## 2016-02-25      NA
## 2016-02-26      NA
## 2016-03-01      NA
## 2016-03-02 59.2194
## 2016-03-03 59.2900
data1$weight[] <- iif(prices >= sma50, 1, 0)
sma50.0050 <- bt.run(data1, trade.summary=T)
## Latest weights :
##            prices
## 2018-12-28      0
## 
## Performance summary :
##  CAGR    Best    Worst   
##  3.3 2.2 -2.4    

0050

讀取50天的股票資料

SMA簡單移動平均法

head - 讀取前幾筆資料

IIf函數 - 只傳回其中一個部分

bt.run函數需要prices、weight、execution.price 3個輸入因素

trade.summary - 交易總結

data1$weight[] <- iif(prices >= sma50, 1, -1)
sma50.0050.short <- bt.run(data1, trade.summary=T)
## Latest weights :
##            prices
## 2018-12-28   -100
## 
## Performance summary :
##  CAGR    Best    Worst   
##  -2.2    5.4 -2.4    

0050

IIf函數 - 只傳回其中一個部分

1(買進) /1(賣出)

SMA簡單移動平均法

bt.run函數需要prices、weight、execution.price 3個輸入因素

50天的資料權重

models<-list("SMA50"= sma50.0050, 
             "SMA200"= sma200.0050, 
             "SMA50_short" = sma50.0050.short, 
             "BH 0050" = buy.hold.0050)
strategy.performance.snapshoot(models, T)

## NULL
strategy.performance.snapshoot(models, control=list(comparison=T), sort.performance=T)

plotbt.strategy.sidebyside(models, return.table=T)
##            SMA50                     SMA200                   
## Period     "十二月2015 - 十二月2018" "十二月2015 - 十二月2018"
## Cagr       "3.27"                    "2.22"                   
## Sharpe     "0.43"                    "0.33"                   
## DVR        "0.15"                    "0.15"                   
## Volatility "8.57"                    "7.75"                   
## MaxDD      "-14.16"                  "-13.15"                 
## AvgDD      "-2.49"                   "-1.87"                  
## VaR        "-0.9"                    "-0.76"                  
## CVaR       "-1.44"                   "-1.3"                   
## Exposure   "64.31"                   "54.99"                  
##            SMA50_short               BH 0050                  
## Period     "十二月2015 - 十二月2018" "十二月2015 - 十二月2018"
## Cagr       "-2.16"                   "8.1"                    
## Sharpe     "-0.11"                   "0.7"                    
## DVR        "-0.04"                   "0.51"                   
## Volatility "12.56"                   "12.55"                  
## MaxDD      "-26.17"                  "-16.56"                 
## AvgDD      "-5.45"                   "-2.19"                  
## VaR        "-1.3"                    "-1.33"                  
## CVaR       "-1.75"                   "-1.94"                  
## Exposure   "99.87"                   "99.87"

0050

繪出模型,將清單中的資料讀取繪畫(夏普指數等資訊)

SMA簡單移動平均法

BH(買進賣出)

用plot函數劃出策略圖

control=list - 控制清單變數

plotbt.strategy.sidebyside(models, return.table=T) - 將圖形合併方便觀察所有資料

return(回報率)

library(ggplot2)
all.0050<-merge.xts(sma50.0050$equity, 
                    sma50.0050.short$equity, 
                    sma200.0050$equity, 
                    buy.hold.0050$equity)
colnames(all.0050)<-c("sma50", "sma50 short", "sma200", "BH")
head(all.0050)
##            sma50 sma50 short sma200       BH
## 2015-12-14     1   1.0000000      1 1.000000
## 2015-12-15     1   0.9959562      1 1.004044
## 2015-12-16     1   0.9872652      1 1.012805
## 2015-12-17     1   0.9762609      1 1.024094
## 2015-12-18     1   0.9762609      1 1.024094
## 2015-12-21     1   0.9838101      1 1.016175
all.0050.long<-fortify(all.0050, melt=T)
head(all.0050.long)
##        Index Series Value
## 1 2015-12-14  sma50     1
## 2 2015-12-15  sma50     1
## 3 2015-12-16  sma50     1
## 4 2015-12-17  sma50     1
## 5 2015-12-18  sma50     1
## 6 2015-12-21  sma50     1
#
title = "Cumulative returns of 0050s"
p = ggplot(all.0050.long, aes(x = Index, y = Value)) +
  geom_line(aes(linetype = Series, color = Series)) +
  #geom_point(aes(shape = Series))+
  xlab("year") + ylab("cumulative returns")+
  ggtitle(title)
p

0050

執行ggplot2 繪圖

將0050的equity和買進賣出的資料繪圖

有4個資料sma50、sma50 short、 sma200、 BH

head - 讀取前幾筆資料

fortify(強化的意思)

melt將資料融合在一起

把標題命名為Cumulative returns of 0050s - title = Cumulative returns of 0050s

用geom設定圖的資訊(顏色、點、線等)

xlab/ylab - x與y軸的標籤

p看出來的圖

library(xts)
data1<-new.env()
data1$prices<-etf4.all.1$`0056`
prices<-data1$prices
prices
##             0056
## 2015-12-14 21.06
## 2015-12-15 21.25
## 2015-12-16 21.50
## 2015-12-17 21.76
## 2015-12-18 21.97
## 2015-12-21 21.99
## 2015-12-22 21.98
## 2015-12-23 22.12
## 2015-12-24 22.09
## 2015-12-25 21.94
## 2015-12-28 22.04
## 2015-12-29 21.95
## 2015-12-30 21.94
## 2015-12-31 21.81
## 2016-01-04 21.51
## 2016-01-05 21.42
## 2016-01-06 21.15
## 2016-01-07 20.91
## 2016-01-08 20.95
## 2016-01-11 20.64
## 2016-01-12 20.73
## 2016-01-13 20.73
## 2016-01-14 20.49
## 2016-01-15 20.55
## 2016-01-18 20.40
## 2016-01-19 20.67
## 2016-01-20 20.57
## 2016-01-21 20.44
## 2016-01-22 20.42
## 2016-01-25 20.72
## 2016-01-26 20.73
## 2016-01-27 20.83
## 2016-01-28 20.94
## 2016-01-29 21.24
## 2016-01-30 21.48
## 2016-02-01 21.54
## 2016-02-02 21.70
## 2016-02-03 21.60
## 2016-02-15 21.54
## 2016-02-16 21.74
## 2016-02-17 21.91
## 2016-02-18 22.10
## 2016-02-19 22.21
## 2016-02-22 22.23
## 2016-02-23 22.22
## 2016-02-24 22.22
## 2016-02-25 22.26
## 2016-02-26 22.39
## 2016-03-01 22.58
## 2016-03-02 22.77
## 2016-03-03 22.79
## 2016-03-04 22.79
## 2016-03-07 22.87
## 2016-03-08 22.58
## 2016-03-09 22.55
## 2016-03-10 22.68
## 2016-03-11 22.75
## 2016-03-14 22.86
## 2016-03-15 22.57
## 2016-03-16 22.52
## 2016-03-17 22.68
## 2016-03-18 22.74
## 2016-03-21 22.74
## 2016-03-22 22.68
## 2016-03-23 22.59
## 2016-03-24 22.41
## 2016-03-25 22.43
## 2016-03-28 22.41
## 2016-03-29 22.24
## 2016-03-30 22.33
## 2016-03-31 22.44
## 2016-04-01 22.31
## 2016-04-06 22.05
## 2016-04-07 21.95
## 2016-04-08 21.95
## 2016-04-11 21.96
## 2016-04-12 22.01
## 2016-04-13 22.10
## 2016-04-14 22.24
## 2016-04-15 22.26
## 2016-04-18 22.23
## 2016-04-19 22.23
## 2016-04-20 21.93
## 2016-04-21 21.85
## 2016-04-22 21.78
## 2016-04-25 21.84
## 2016-04-26 21.99
## 2016-04-27 21.99
## 2016-04-28 21.82
## 2016-04-29 21.58
## 2016-05-03 21.36
## 2016-05-04 21.05
## 2016-05-05 20.86
## 2016-05-06 20.77
## 2016-05-09 20.78
## 2016-05-10 20.77
## 2016-05-11 20.89
## 2016-05-12 20.83
## 2016-05-13 20.59
## 2016-05-16 20.75
## 2016-05-17 20.83
## 2016-05-18 20.85
## 2016-05-19 20.80
## 2016-05-20 20.80
## 2016-05-23 21.12
## 2016-05-24 21.27
## 2016-05-25 21.45
## 2016-05-26 21.48
## 2016-05-27 21.67
## 2016-05-30 21.82
## 2016-05-31 21.86
## 2016-06-01 22.03
## 2016-06-02 22.09
## 2016-06-03 22.04
## 2016-06-04 22.04
## 2016-06-06 22.02
## 2016-06-07 22.21
## 2016-06-08 22.39
## 2016-06-13 22.14
## 2016-06-14 22.17
## 2016-06-15 22.25
## 2016-06-16 22.14
## 2016-06-17 22.27
## 2016-06-20 22.40
## 2016-06-21 22.55
## 2016-06-22 22.57
## 2016-06-23 22.52
## 2016-06-24 22.16
## 2016-06-27 22.04
## 2016-06-28 22.20
## 2016-06-29 22.49
## 2016-06-30 22.57
## 2016-07-01 22.78
## 2016-07-04 22.95
## 2016-07-05 22.93
## 2016-07-06 22.67
## 2016-07-07 22.82
## 2016-07-11 23.32
## 2016-07-12 23.48
## 2016-07-13 23.67
## 2016-07-14 23.80
## 2016-07-15 23.94
## 2016-07-18 24.09
## 2016-07-19 24.15
## 2016-07-20 24.11
## 2016-07-21 24.27
## 2016-07-22 24.28
## 2016-07-25 24.20
## 2016-07-26 24.15
## 2016-07-27 24.36
## 2016-07-28 24.38
## 2016-07-29 24.38
## 2016-08-01 24.50
## 2016-08-02 24.57
## 2016-08-03 24.45
## 2016-08-04 24.47
## 2016-08-05 24.58
## 2016-08-08 24.63
## 2016-08-09 24.70
## 2016-08-10 24.64
## 2016-08-11 24.53
## 2016-08-12 24.57
## 2016-08-15 24.59
## 2016-08-16 24.61
## 2016-08-17 24.54
## 2016-08-18 24.69
## 2016-08-19 24.80
## 2016-08-22 24.38
## 2016-08-23 24.37
## 2016-08-24 24.43
## 2016-08-25 24.61
## 2016-08-26 24.72
## 2016-08-29 24.58
## 2016-08-30 24.72
## 2016-08-31 24.70
## 2016-09-01 24.41
## 2016-09-02 24.35
## 2016-09-05 24.61
## 2016-09-06 24.82
## 2016-09-07 25.00
## 2016-09-08 25.06
## 2016-09-09 24.94
## 2016-09-10 24.61
## 2016-09-12 24.54
## 2016-09-13 24.49
## 2016-09-14 24.34
## 2016-09-19 24.67
## 2016-09-20 24.78
## 2016-09-21 24.87
## 2016-09-22 25.02
## 2016-09-23 25.02
## 2016-09-26 24.89
## 2016-09-29 25.07
## 2016-09-30 25.04
## 2016-10-03 25.04
## 2016-10-04 25.06
## 2016-10-05 25.08
## 2016-10-06 25.08
## 2016-10-07 25.09
## 2016-10-11 24.89
## 2016-10-12 24.94
## 2016-10-13 24.90
## 2016-10-14 24.72
## 2016-10-17 24.58
## 2016-10-18 24.78
## 2016-10-19 24.94
## 2016-10-20 24.98
## 2016-10-21 24.96
## 2016-10-24 25.04
## 2016-10-25 25.26
## 2016-10-26 23.84
## 2016-10-27 23.74
## 2016-10-28 23.75
## 2016-10-31 23.69
## 2016-11-01 23.71
## 2016-11-02 23.37
## 2016-11-03 23.14
## 2016-11-04 23.03
## 2016-11-07 23.23
## 2016-11-08 23.33
## 2016-11-09 22.84
## 2016-11-10 23.16
## 2016-11-11 22.74
## 2016-11-14 22.59
## 2016-11-15 22.71
## 2016-11-16 22.80
## 2016-11-17 22.63
## 2016-11-18 22.77
## 2016-11-21 22.90
## 2016-11-22 23.20
## 2016-11-23 23.22
## 2016-11-24 23.14
## 2016-11-25 23.23
## 2016-11-28 23.30
## 2016-11-29 23.28
## 2016-11-30 23.26
## 2016-12-01 23.33
## 2016-12-02 23.15
## 2016-12-05 23.01
## 2016-12-06 23.14
## 2016-12-07 23.19
## 2016-12-08 23.32
## 2016-12-09 23.41
## 2016-12-12 23.33
## 2016-12-13 23.28
## 2016-12-14 23.30
## 2016-12-15 23.27
## 2016-12-16 23.31
## 2016-12-19 23.11
## 2016-12-20 23.01
## 2016-12-21 23.02
## 2016-12-22 22.93
## 2016-12-23 22.84
## 2016-12-26 22.83
## 2016-12-27 22.88
## 2016-12-28 22.96
## 2016-12-29 22.97
## 2016-12-30 23.06
## 2017-01-03 23.10
## 2017-01-04 23.19
## 2017-01-05 23.25
## 2017-01-06 23.33
## 2017-01-09 23.34
## 2017-01-10 23.35
## 2017-01-11 23.48
## 2017-01-12 23.55
## 2017-01-13 23.54
## 2017-01-16 23.40
## 2017-01-17 23.45
## 2017-01-18 23.44
## 2017-01-19 23.38
## 2017-01-20 23.39
## 2017-01-23 23.44
## 2017-01-24 23.52
## 2017-02-02 23.57
## 2017-02-03 23.58
## 2017-02-06 23.85
## 2017-02-07 23.98
## 2017-02-08 24.12
## 2017-02-09 24.16
## 2017-02-10 24.36
## 2017-02-13 24.31
## 2017-02-14 24.43
## 2017-02-15 24.55
## 2017-02-16 24.47
## 2017-02-17 24.48
## 2017-02-18 24.45
## 2017-02-20 24.44
## 2017-02-21 24.24
## 2017-02-22 24.37
## 2017-02-23 24.46
## 2017-02-24 24.44
## 2017-03-01 24.51
## 2017-03-02 24.58
## 2017-03-03 24.48
## 2017-03-06 24.46
## 2017-03-07 24.49
## 2017-03-08 24.55
## 2017-03-09 24.50
## 2017-03-10 24.35
## 2017-03-13 24.46
## 2017-03-14 24.55
## 2017-03-15 24.61
## 2017-03-16 24.76
## 2017-03-17 24.80
## 2017-03-20 24.90
## 2017-03-21 25.06
## 2017-03-22 24.98
## 2017-03-23 25.01
## 2017-03-24 24.98
## 2017-03-27 24.90
## 2017-03-28 24.76
## 2017-03-29 24.79
## 2017-03-30 24.78
## 2017-03-31 24.76
## 2017-04-05 24.89
## 2017-04-06 24.86
## 2017-04-07 24.76
## 2017-04-10 24.81
## 2017-04-11 24.65
## 2017-04-12 24.47
## 2017-04-13 24.48
## 2017-04-14 24.30
## 2017-04-17 24.11
## 2017-04-18 24.22
## 2017-04-19 24.09
## 2017-04-20 24.01
## 2017-04-21 24.08
## 2017-04-24 24.09
## 2017-04-25 24.19
## 2017-04-26 24.38
## 2017-04-27 24.41
## 2017-04-28 24.46
## 2017-05-02 24.55
## 2017-05-03 24.56
## 2017-05-04 24.56
## 2017-05-05 24.56
## 2017-05-08 24.57
## 2017-05-09 24.55
## 2017-05-10 24.47
## 2017-05-11 24.47
## 2017-05-12 24.53
## 2017-05-15 24.66
## 2017-05-16 24.76
## 2017-05-17 24.72
## 2017-05-18 24.60
## 2017-05-19 24.67
## 2017-05-22 24.74
## 2017-05-23 24.76
## 2017-05-24 24.73
## 2017-05-25 24.80
## 2017-05-26 24.89
## 2017-05-31 24.85
## 2017-06-01 24.84
## 2017-06-02 24.85
## 2017-06-03 24.89
## 2017-06-05 24.95
## 2017-06-06 25.00
## 2017-06-07 24.98
## 2017-06-08 24.97
## 2017-06-09 25.04
## 2017-06-12 25.08
## 2017-06-13 25.15
## 2017-06-14 25.11
## 2017-06-15 24.96
## 2017-06-16 25.00
## 2017-06-19 25.19
## 2017-06-20 25.29
## 2017-06-21 25.35
## 2017-06-22 25.53
## 2017-06-23 25.50
## 2017-06-26 25.65
## 2017-06-27 25.76
## 2017-06-28 25.61
## 2017-06-29 25.64
## 2017-06-30 25.54
## 2017-07-03 25.67
## 2017-07-04 25.70
## 2017-07-05 25.61
## 2017-07-06 25.64
## 2017-07-07 25.58
## 2017-07-10 25.58
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