HW08
許循閒
2019年4月8日
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 NAstr(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:
## NULLetf4.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 19.64tail(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
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## 2016-01-18 56.61
## 2016-01-19 56.97
## 2016-01-20 56.01
## 2016-01-21 55.99
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## 2016-01-26 56.90
## 2016-01-27 57.19
## 2016-01-28 57.52
## 2016-01-29 58.40
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## 2016-02-23 60.85
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## 2016-03-01 61.70
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## 2016-03-04 63.07
## 2016-03-07 63.29
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## 2016-03-11 63.44
## 2016-03-14 64.14
## 2016-03-15 63.63
## 2016-03-16 63.58
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## 2016-03-21 64.57
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## 2016-03-23 64.50
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## 2016-03-25 64.14
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## 2016-03-29 63.85
## 2016-03-30 64.62
## 2016-03-31 64.82
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## 2016-04-20 63.00
## 2016-04-21 62.91
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## 2016-05-10 59.82
## 2016-05-11 59.84
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## 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
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## 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
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## 2016-09-02 69.12
## 2016-09-05 70.13
## 2016-09-06 70.64
## 2016-09-07 71.55
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## 2016-09-09 70.55
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## 2016-09-12 68.87
## 2016-09-13 68.82
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## 2016-09-21 71.15
## 2016-09-22 71.52
## 2016-09-23 71.75
## 2016-09-26 71.16
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## 2016-10-03 71.33
## 2016-10-04 71.61
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## 2017-03-07 72.45
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## 2017-03-15 72.84
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## 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
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## 2017-04-13 74.33
## 2017-04-14 73.66
## 2017-04-17 73.63
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## 2017-04-19 72.89
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## 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
## 2017-04-28 74.48
## 2017-05-02 75.25
## 2017-05-03 75.50
## 2017-05-04 75.51
## 2017-05-05 75.24
## 2017-05-08 75.45
## 2017-05-09 76.20
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## 2018-12-28 NAdata1$execution.price = data1$prices = etf4.all.1$`0050`
data1$weight[] = 1
buy.hold.0050 <- bt.run.share(data1, clean.signal=F, trade.summary = TRUE)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 100
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## 8.1 2.3 -5.4 buy.hold.0050 <-bt.run(data1)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 100
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## 8.1 2.3 -5.4 0050
bt.prep(data1, align=‘keep.all’) - 加載和清理數據價格/讀取0050的股票資訊
prices - 價格
weight - 權重
execution.price - 執行價格
buy.hold - 買進賣出
bt.run函數需要prices、weight、execution.price 3個輸入因素
trade.summary - 交易總結
buy.hold.0050 <-bt.run(data1) - 讀取買進賣出資料
prices<-data1$prices
sma200<-SMA(prices, 200)
head(sma200, 201)## 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 NA
## 2016-03-03 NA
## 2016-03-04 NA
## 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 64.33245data1$weight[] <- iif(prices >= sma200, 1, 0)
sma200.0050 <- bt.run(data1, trade.summary=T)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 0
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## 2.2 1.6 -4 sma200.0050$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
##
## $trades
## symbol weight entry.date exit.date nhold entry.price
## [1,] "prices" "100" "2016-10-11" "2018-02-06" "483" "71.85"
## [2,] "prices" "100" "2018-02-23" "2018-03-01" " 6" "81.82"
## [3,] "prices" "100" "2018-03-07" "2018-03-23" " 16" "82.05"
## [4,] "prices" "100" "2018-03-27" "2018-03-28" " 1" "83.16"
## [5,] "prices" "100" "2018-03-30" "2018-04-02" " 3" "82.91"
## [6,] "prices" "100" "2018-04-11" "2018-04-12" " 1" "82.93"
## [7,] "prices" "100" "2018-06-06" "2018-06-11" " 5" "83.06"
## [8,] "prices" "100" "2018-06-13" "2018-06-14" " 1" "82.75"
## [9,] "prices" "100" "2018-07-13" "2018-10-08" " 87" "83.12"
## exit.price return
## [1,] "79.88" "11.18"
## [2,] "81.62" "-0.24"
## [3,] "82.06" " 0.01"
## [4,] "82.46" "-0.84"
## [5,] "82.36" "-0.66"
## [6,] "82.53" "-0.48"
## [7,] "82.59" "-0.57"
## [8,] "82.07" "-0.82"
## [9,] "82.87" "-0.30"0050
讀取200天的股票資料
SMA簡單移動平均法
head - 讀取前幾筆資料
IIf函數 - 只傳回其中一個部分
bt.run函數需要prices、weight、execution.price 3個輸入因素
trade.summary - 交易總結
sma50<-SMA(prices, 50)
head(sma50, 51)## SMA
## 2015-12-14 NA
## 2015-12-15 NA
## 2015-12-16 NA
## 2015-12-17 NA
## 2015-12-18 NA
## 2015-12-21 NA
## 2015-12-22 NA
## 2015-12-23 NA
## 2015-12-24 NA
## 2015-12-25 NA
## 2015-12-28 NA
## 2015-12-29 NA
## 2015-12-30 NA
## 2015-12-31 NA
## 2016-01-04 NA
## 2016-01-05 NA
## 2016-01-06 NA
## 2016-01-07 NA
## 2016-01-08 NA
## 2016-01-11 NA
## 2016-01-12 NA
## 2016-01-13 NA
## 2016-01-14 NA
## 2016-01-15 NA
## 2016-01-18 NA
## 2016-01-19 NA
## 2016-01-20 NA
## 2016-01-21 NA
## 2016-01-22 NA
## 2016-01-25 NA
## 2016-01-26 NA
## 2016-01-27 NA
## 2016-01-28 NA
## 2016-01-29 NA
## 2016-01-30 NA
## 2016-02-01 NA
## 2016-02-02 NA
## 2016-02-03 NA
## 2016-02-15 NA
## 2016-02-16 NA
## 2016-02-17 NA
## 2016-02-18 NA
## 2016-02-19 NA
## 2016-02-22 NA
## 2016-02-23 NA
## 2016-02-24 NA
## 2016-02-25 NA
## 2016-02-26 NA
## 2016-03-01 NA
## 2016-03-02 59.2194
## 2016-03-03 59.2900data1$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$weight[] <- iif(prices >= sma50, 1, -1)
sma50.0050.short <- bt.run(data1, trade.summary=T)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 -100
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## -2.2 5.4 -2.4 0050
IIf函數 - 只傳回其中一個部分
1(買進) /1(賣出)
SMA簡單移動平均法
bt.run函數需要prices、weight、execution.price 3個輸入因素
50天的資料權重
models<-list("SMA50"= sma50.0050,
"SMA200"= sma200.0050,
"SMA50_short" = sma50.0050.short,
"BH 0050" = buy.hold.0050)
strategy.performance.snapshoot(models, T)
## NULLstrategy.performance.snapshoot(models, control=list(comparison=T), sort.performance=T)
plotbt.strategy.sidebyside(models, return.table=T)## SMA50 SMA200
## Period "十二月2015 - 十二月2018" "十二月2015 - 十二月2018"
## Cagr "3.27" "2.22"
## Sharpe "0.43" "0.33"
## DVR "0.15" "0.15"
## Volatility "8.57" "7.75"
## MaxDD "-14.16" "-13.15"
## AvgDD "-2.49" "-1.87"
## VaR "-0.9" "-0.76"
## CVaR "-1.44" "-1.3"
## Exposure "64.31" "54.99"
## SMA50_short BH 0050
## Period "十二月2015 - 十二月2018" "十二月2015 - 十二月2018"
## Cagr "-2.16" "8.1"
## Sharpe "-0.11" "0.7"
## DVR "-0.04" "0.51"
## Volatility "12.56" "12.55"
## MaxDD "-26.17" "-16.56"
## AvgDD "-5.45" "-2.19"
## VaR "-1.3" "-1.33"
## CVaR "-1.75" "-1.94"
## Exposure "99.87" "99.87"
0050
繪出模型，將清單中的資料讀取繪畫(夏普指數等資訊)
SMA簡單移動平均法
BH(買進賣出)
用plot函數劃出策略圖
control=list - 控制清單變數
plotbt.strategy.sidebyside(models, return.table=T) - 將圖形合併方便觀察所有資料
return(回報率)
library(ggplot2)
all.0050<-merge.xts(sma50.0050$equity,
sma50.0050.short$equity,
sma200.0050$equity,
buy.hold.0050$equity)
colnames(all.0050)<-c("sma50", "sma50 short", "sma200", "BH")
head(all.0050)## sma50 sma50 short sma200 BH
## 2015-12-14 1 1.0000000 1 1.000000
## 2015-12-15 1 0.9959562 1 1.004044
## 2015-12-16 1 0.9872652 1 1.012805
## 2015-12-17 1 0.9762609 1 1.024094
## 2015-12-18 1 0.9762609 1 1.024094
## 2015-12-21 1 0.9838101 1 1.016175all.0050.long<-fortify(all.0050, melt=T)
head(all.0050.long)## Index Series Value
## 1 2015-12-14 sma50 1
## 2 2015-12-15 sma50 1
## 3 2015-12-16 sma50 1
## 4 2015-12-17 sma50 1
## 5 2015-12-18 sma50 1
## 6 2015-12-21 sma50 1#
title = "Cumulative returns of 0050s"
p = ggplot(all.0050.long, aes(x = Index, y = Value)) +
geom_line(aes(linetype = Series, color = Series)) +
#geom_point(aes(shape = Series))+
xlab("year") + ylab("cumulative returns")+
ggtitle(title)
p
0050
執行ggplot2 繪圖
將0050的equity和買進賣出的資料繪圖
有4個資料sma50、sma50 short、 sma200、 BH
head - 讀取前幾筆資料
fortify(強化的意思)
melt將資料融合在一起
把標題命名為Cumulative returns of 0050s - title = Cumulative returns of 0050s
用geom設定圖的資訊(顏色、點、線等)
xlab/ylab - x與y軸的標籤
p看出來的圖
library(xts)
data1<-new.env()
data1$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
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## 2016-02-24 22.22
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## 2018-12-28 NAdata1$execution.price = data1$prices = etf4.all.1$`0056`
data1$weight[] = 1
buy.hold.0056 <- bt.run.share(data1, clean.signal=F, trade.summary = TRUE)## Latest weights :
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## 2018-12-28 100
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## 4.3 2.2 -6 buy.hold.0056 <-bt.run(data1)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 100
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## 4.3 2.2 -6 0056
bt.prep(data1, align=‘keep.all’) - 加載和清理數據價格/讀取0056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$prices
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## 2016-06-06 NA
## 2016-06-07 NA
## 2016-06-08 NA
## 2016-06-13 NA
## 2016-06-14 NA
## 2016-06-15 NA
## 2016-06-16 NA
## 2016-06-17 NA
## 2016-06-20 NA
## 2016-06-21 NA
## 2016-06-22 NA
## 2016-06-23 NA
## 2016-06-24 NA
## 2016-06-27 NA
## 2016-06-28 NA
## 2016-06-29 NA
## 2016-06-30 NA
## 2016-07-01 NA
## 2016-07-04 NA
## 2016-07-05 NA
## 2016-07-06 NA
## 2016-07-07 NA
## 2016-07-11 NA
## 2016-07-12 NA
## 2016-07-13 NA
## 2016-07-14 NA
## 2016-07-15 NA
## 2016-07-18 NA
## 2016-07-19 NA
## 2016-07-20 NA
## 2016-07-21 NA
## 2016-07-22 NA
## 2016-07-25 NA
## 2016-07-26 NA
## 2016-07-27 NA
## 2016-07-28 NA
## 2016-07-29 NA
## 2016-08-01 NA
## 2016-08-02 NA
## 2016-08-03 NA
## 2016-08-04 NA
## 2016-08-05 NA
## 2016-08-08 NA
## 2016-08-09 NA
## 2016-08-10 NA
## 2016-08-11 NA
## 2016-08-12 NA
## 2016-08-15 NA
## 2016-08-16 NA
## 2016-08-17 NA
## 2016-08-18 NA
## 2016-08-19 NA
## 2016-08-22 NA
## 2016-08-23 NA
## 2016-08-24 NA
## 2016-08-25 NA
## 2016-08-26 NA
## 2016-08-29 NA
## 2016-08-30 NA
## 2016-08-31 NA
## 2016-09-01 NA
## 2016-09-02 NA
## 2016-09-05 NA
## 2016-09-06 NA
## 2016-09-07 NA
## 2016-09-08 NA
## 2016-09-09 NA
## 2016-09-10 NA
## 2016-09-12 NA
## 2016-09-13 NA
## 2016-09-14 NA
## 2016-09-19 NA
## 2016-09-20 NA
## 2016-09-21 NA
## 2016-09-22 NA
## 2016-09-23 NA
## 2016-09-26 NA
## 2016-09-29 NA
## 2016-09-30 NA
## 2016-10-03 NA
## 2016-10-04 NA
## 2016-10-05 NA
## 2016-10-06 NA
## 2016-10-07 NA
## 2016-10-11 22.6871
## 2016-10-12 22.7065data1$weight[] <- iif(prices >= sma200, 1, 0)
sma200.0056 <- bt.run(data1, trade.summary=T)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 0
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## -3.1 1.5 -5.6 sma200.0056$trade.summary## $stats
## All Long Short
## ntrades 1.200000e+01 1.200000e+01 NA
## avg.pnl -7.579947e-03 -7.579947e-03 NA
## len 3.283333e+01 3.283333e+01 NA
## win.prob 2.500000e-01 2.500000e-01 NA
## win.avg.pnl 2.795289e-02 2.795289e-02 NA
## win.len 8.066667e+01 8.066667e+01 NA
## loss.prob 7.500000e-01 7.500000e-01 NA
## loss.avg.pnl -1.942423e-02 -1.942423e-02 NA
## loss.len 1.688889e+01 1.688889e+01 NA
## expectancy -7.579947e-05 -7.579947e-05 NA
## profitfactor 4.796912e-01 4.796912e-01 NA
##
## $trades
## symbol weight entry.date exit.date nhold entry.price
## [1,] "prices" "100" "2016-10-11" "2016-11-09" " 29" "24.89"
## [2,] "prices" "100" "2016-11-10" "2016-11-11" " 1" "23.16"
## [3,] "prices" "100" "2016-11-22" "2016-12-05" " 13" "23.20"
## [4,] "prices" "100" "2016-12-07" "2016-12-19" " 12" "23.19"
## [5,] "prices" "100" "2017-01-05" "2017-04-20" "105" "23.25"
## [6,] "prices" "100" "2017-04-21" "2017-11-10" "203" "24.08"
## [7,] "prices" "100" "2018-01-05" "2018-01-11" " 6" "25.43"
## [8,] "prices" "100" "2018-01-12" "2018-02-06" " 25" "25.54"
## [9,] "prices" "100" "2018-02-22" "2018-04-17" " 54" "25.62"
## [10,] "prices" "100" "2018-04-20" "2018-04-23" " 3" "25.80"
## [11,] "prices" "100" "2018-05-15" "2018-06-26" " 42" "25.77"
## [12,] "prices" "100" "2018-07-13" "2018-10-11" " 90" "25.76"
## exit.price return
## [1,] "22.84" "-8.24"
## [2,] "22.74" "-1.81"
## [3,] "23.01" "-0.82"
## [4,] "23.11" "-0.34"
## [5,] "24.01" " 3.27"
## [6,] "25.19" " 4.61"
## [7,] "25.39" "-0.16"
## [8,] "25.03" "-2.00"
## [9,] "25.75" " 0.51"
## [10,] "25.69" "-0.43"
## [11,] "25.60" "-0.66"
## [12,] "24.98" "-3.03"0056
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 21.4786
## 2016-03-03 21.5132data1$weight[] <- iif(prices >= sma50, 1, 0)
sma50.0056 <- bt.run(data1, trade.summary=T)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 0
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## 3.7 2.2 -5.6 0056
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$weight[] <- iif(prices >= sma50, 1, -1)
sma50.0056.short <- bt.run(data1, trade.summary=T)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 -100
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## 2.5 6 -5.6 0056
IIf函數 - 只傳回其中一個部分
1(買進) /1(賣出)
SMA簡單移動平均法
bt.run函數需要prices、weight、execution.price 3個輸入因素
50天的資料權重
models<-list("SMA50"= sma50.0056,
"SMA200"= sma200.0056,
"SMA50_short" = sma50.0056.short,
"BH 0050" = buy.hold.0056)
strategy.performance.snapshoot(models, T)
## NULLstrategy.performance.snapshoot(models, control=list(comparison=T), sort.performance=T)
plotbt.strategy.sidebyside(models, return.table=T)## SMA50 SMA200
## Period "十二月2015 - 十二月2018" "十二月2015 - 十二月2018"
## Cagr "3.71" "-3.14"
## Sharpe "0.53" "-0.38"
## DVR "0.29" "-0.06"
## Volatility "7.61" "7.84"
## MaxDD "-7.49" "-12.25"
## AvgDD "-1.84" "-6.23"
## VaR "-0.6" "-0.63"
## CVaR "-1.3" "-1.4"
## Exposure "56.86" "52.46"
## SMA50_short BH 0050
## Period "十二月2015 - 十二月2018" "十二月2015 - 十二月2018"
## Cagr "2.45" "4.28"
## Sharpe "0.28" "0.44"
## DVR "0.04" "0.25"
## Volatility "11.22" "11.22"
## MaxDD "-14.92" "-15.9"
## AvgDD "-3.59" "-3.08"
## VaR "-1.1" "-1.1"
## CVaR "-1.59" "-1.87"
## Exposure "99.87" "99.87"
0056
繪出模型，將清單中的資料讀取繪畫(夏普指數等資訊)
SMA簡單移動平均法
BH(買進賣出)
用plot函數劃出策略圖
control=list - 控制清單變數
plotbt.strategy.sidebyside(models, return.table=T) - 將圖形合併方便觀察所有資料
return(回報率)
library(ggplot2)
all.0056<-merge.xts(sma50.0056$equity,
sma50.0056.short$equity,
sma200.0056$equity,
buy.hold.0056$equity)
colnames(all.0056)<-c("sma50", "sma50 short", "sma200", "BH")
head(all.0056)## sma50 sma50 short sma200 BH
## 2015-12-14 1 1.0000000 1 1.000000
## 2015-12-15 1 0.9909782 1 1.009022
## 2015-12-16 1 0.9793196 1 1.020893
## 2015-12-17 1 0.9674767 1 1.033238
## 2015-12-18 1 0.9581398 1 1.043210
## 2015-12-21 1 0.9572676 1 1.044160all.0056.long<-fortify(all.0056, melt=T)
head(all.0056.long)## Index Series Value
## 1 2015-12-14 sma50 1
## 2 2015-12-15 sma50 1
## 3 2015-12-16 sma50 1
## 4 2015-12-17 sma50 1
## 5 2015-12-18 sma50 1
## 6 2015-12-21 sma50 1#
title = "Cumulative returns of 0056s"
p = ggplot(all.0056.long, aes(x = Index, y = Value)) +
geom_line(aes(linetype = Series, color = Series)) +
#geom_point(aes(shape = Series))+
xlab("year") + ylab("cumulative returns")+
ggtitle(title)
p
0056
執行ggplot2 繪圖
將0056的equity和買進賣出的資料繪圖
有4個資料sma50、sma50 short、 sma200、 BH
head - 讀取前幾筆資料
fortify(強化的意思)
melt將資料融合在一起
把標題命名為Cumulative returns of 0050s - title = Cumulative returns of 0050s
用geom設定圖的資訊(顏色、點、線等)
xlab/ylab - x與y軸的標籤
p看出來的圖
library(xts)
data1<-new.env()
data1$prices<-etf4.all.1$`006205`
prices<-data1$prices
prices## 006205
## 2015-12-14 30.98
## 2015-12-15 31.66
## 2015-12-16 31.67
## 2015-12-17 32.06
## 2015-12-18 32.23
## 2015-12-21 32.62
## 2015-12-22 33.11
## 2015-12-23 33.35
## 2015-12-24 33.02
## 2015-12-25 33.02
## 2015-12-28 32.87
## 2015-12-29 32.14
## 2015-12-30 31.98
## 2015-12-31 31.97
## 2016-01-04 31.02
## 2016-01-05 29.94
## 2016-01-06 29.94
## 2016-01-07 28.41
## 2016-01-08 28.62
## 2016-01-11 28.47
## 2016-01-12 27.97
## 2016-01-13 28.21
## 2016-01-14 27.05
## 2016-01-15 27.49
## 2016-01-18 27.11
## 2016-01-19 27.74
## 2016-01-20 27.67
## 2016-01-21 27.62
## 2016-01-22 27.30
## 2016-01-25 27.60
## 2016-01-26 27.15
## 2016-01-27 25.88
## 2016-01-28 25.70
## 2016-01-29 25.65
## 2016-01-30 26.21
## 2016-02-01 25.69
## 2016-02-02 25.66
## 2016-02-03 25.47
## 2016-02-15 25.42
## 2016-02-16 26.47
## 2016-02-17 26.56
## 2016-02-18 26.94
## 2016-02-19 26.74
## 2016-02-22 27.07
## 2016-02-23 27.13
## 2016-02-24 27.00
## 2016-02-25 26.56
## 2016-02-26 25.90
## 2016-03-01 25.55
## 2016-03-02 26.09
## 2016-03-03 26.70
## 2016-03-04 26.77
## 2016-03-07 27.27
## 2016-03-08 26.68
## 2016-03-09 26.78
## 2016-03-10 27.03
## 2016-03-11 26.59
## 2016-03-14 27.11
## 2016-03-15 26.89
## 2016-03-16 26.99
## 2016-03-17 27.34
## 2016-03-18 27.74
## 2016-03-21 28.35
## 2016-03-22 28.37
## 2016-03-23 28.13
## 2016-03-24 27.86
## 2016-03-25 27.72
## 2016-03-28 27.93
## 2016-03-29 27.45
## 2016-03-30 27.49
## 2016-03-31 27.83
## 2016-04-01 27.52
## 2016-04-06 27.87
## 2016-04-07 27.87
## 2016-04-08 27.49
## 2016-04-11 27.83
## 2016-04-12 27.79
## 2016-04-13 28.28
## 2016-04-14 28.37
## 2016-04-15 28.31
## 2016-04-18 28.03
## 2016-04-19 27.92
## 2016-04-20 27.29
## 2016-04-21 27.38
## 2016-04-22 27.30
## 2016-04-25 27.15
## 2016-04-26 27.26
## 2016-04-27 27.37
## 2016-04-28 27.23
## 2016-04-29 27.17
## 2016-05-03 27.42
## 2016-05-04 27.47
## 2016-05-05 27.50
## 2016-05-06 27.34
## 2016-05-09 26.62
## 2016-05-10 26.30
## 2016-05-11 26.45
## 2016-05-12 26.32
## 2016-05-13 26.49
## 2016-05-16 26.40
## 2016-05-17 26.53
## 2016-05-18 26.10
## 2016-05-19 26.34
## 2016-05-20 26.42
## 2016-05-23 26.53
## 2016-05-24 26.31
## 2016-05-25 26.49
## 2016-05-26 26.28
## 2016-05-27 26.31
## 2016-05-30 26.38
## 2016-05-31 27.10
## 2016-06-01 27.34
## 2016-06-02 27.20
## 2016-06-03 27.20
## 2016-06-04 27.21
## 2016-06-06 27.14
## 2016-06-07 27.12
## 2016-06-08 26.91
## 2016-06-13 26.52
## 2016-06-14 26.05
## 2016-06-15 26.16
## 2016-06-16 26.22
## 2016-06-17 26.40
## 2016-06-20 26.36
## 2016-06-21 26.52
## 2016-06-22 26.40
## 2016-06-23 26.43
## 2016-06-24 26.00
## 2016-06-27 26.19
## 2016-06-28 26.28
## 2016-06-29 26.50
## 2016-06-30 26.64
## 2016-07-01 26.63
## 2016-07-04 26.91
## 2016-07-05 27.11
## 2016-07-06 27.07
## 2016-07-07 27.16
## 2016-07-11 27.13
## 2016-07-12 27.22
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## 2018-12-28 NAdata1$execution.price = data1$prices = etf4.all.1$`006205`
data1$weight[] = 1
buy.hold.006205 <- bt.run.share(data1, clean.signal=F, trade.summary = TRUE)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 100
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## -6.5 5 -5.6 buy.hold.006205 <-bt.run(data1)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 100
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## -6.5 5 -5.6 006205
bt.prep(data1, align=‘keep.all’) - 加載和清理數據價格/讀取006205的股票資訊
prices - 價格
weight - 權重
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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$prices
sma200<-SMA(prices, 200)
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## 2016-10-11 27.4799
## 2016-10-12 27.4596data1$weight[] <- iif(prices >= sma200, 1, 0)
sma200.006205 <- bt.run(data1, trade.summary=T)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 0
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## 0.5 3.2 -5.6 sma200.006205$trade.summary## $stats
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##
## $trades
## symbol weight entry.date exit.date nhold entry.price
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## [3,] "prices" "100" "2017-01-04" "2017-01-12" " 8" "27.33"
## [4,] "prices" "100" "2017-01-18" "2017-02-08" " 21" "27.36"
## [5,] "prices" "100" "2017-02-09" "2017-03-09" " 28" "27.42"
## [6,] "prices" "100" "2017-03-16" "2017-03-17" " 1" "27.24"
## [7,] "prices" "100" "2017-04-10" "2017-04-11" " 1" "27.27"
## [8,] "prices" "100" "2017-05-31" "2018-03-23" "296" "27.24"
## [9,] "prices" "100" "2018-03-27" "2018-03-28" " 1" "31.69"
## [10,] "prices" "100" "2018-04-02" "2018-04-03" " 1" "31.66"
## [11,] "prices" "100" "2018-04-11" "2018-04-16" " 5" "31.99"
## [12,] "prices" "100" "2018-05-14" "2018-05-17" " 3" "32.09"
## [13,] "prices" "100" "2018-05-21" "2018-05-23" " 2" "32.42"
## exit.price return
## [1,] "26.99" "-1.42"
## [2,] "27.13" "-1.20"
## [3,] "27.19" "-0.51"
## [4,] "27.14" "-0.80"
## [5,] "27.06" "-1.31"
## [6,] "27.20" "-0.15"
## [7,] "27.07" "-0.73"
## [8,] "31.35" "15.09"
## [9,] "31.30" "-1.23"
## [10,] "31.25" "-1.30"
## [11,] "31.41" "-1.81"
## [12,] "31.97" "-0.37"
## [13,] "31.94" "-1.48"006205
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 28.5936
## 2016-03-03 28.5080data1$weight[] <- iif(prices >= sma50, 1, 0)
sma50.006205 <- bt.run(data1, trade.summary=T)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 0
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## -3.4 2.2 -5.6 006205
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$weight[] <- iif(prices >= sma50, 1, -1)
sma50.006205.short <- bt.run(data1, trade.summary=T)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 -100
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## -2.1 5.1 -5.6 006205
IIf函數 - 只傳回其中一個部分
1(買進) /1(賣出)
SMA簡單移動平均法
bt.run函數需要prices、weight、execution.price 3個輸入因素
50天的資料權重
models<-list("SMA50"= sma50.006205,
"SMA200"= sma200.006205,
"SMA50_short" = sma50.006205.short,
"BH 0050" = buy.hold.006205)
strategy.performance.snapshoot(models, T)
## NULLstrategy.performance.snapshoot(models, control=list(comparison=T), sort.performance=T)
plotbt.strategy.sidebyside(models, return.table=T)## SMA50 SMA200
## Period "十二月2015 - 十二月2018" "十二月2015 - 十二月2018"
## Cagr "-3.44" "0.54"
## Sharpe "-0.4" "0.11"
## DVR "0" "0.02"
## Volatility "8.15" "7.81"
## MaxDD "-20.07" "-17.05"
## AvgDD "-4.58" "-3.04"
## VaR "-0.79" "-0.57"
## CVaR "-1.38" "-1.29"
## Exposure "42.61" "38.22"
## SMA50_short BH 0050
## Period "十二月2015 - 十二月2018" "十二月2015 - 十二月2018"
## Cagr "-2.11" "-6.52"
## Sharpe "-0.06" "-0.35"
## DVR "-0.01" "-0.03"
## Volatility "16.04" "16.04"
## MaxDD "-28.18" "-29.88"
## AvgDD "-6.96" "-14.76"
## VaR "-1.5" "-1.62"
## CVaR "-2.4" "-2.57"
## Exposure "99.87" "99.87"
006205
繪出模型，將清單中的資料讀取繪畫(夏普指數等資訊)
SMA簡單移動平均法
BH(買進賣出)
用plot函數劃出策略圖
control=list - 控制清單變數
plotbt.strategy.sidebyside(models, return.table=T) - 將圖形合併方便觀察所有資料
return(回報率)
library(ggplot2)
all.006205<-merge.xts(sma50.006205$equity,
sma50.006205.short$equity,
sma200.006205$equity,
buy.hold.006205$equity)
colnames(all.006205)<-c("sma50", "sma50 short", "sma200", "BH")
head(all.006205)## sma50 sma50 short sma200 BH
## 2015-12-14 1 1.0000000 1 1.000000
## 2015-12-15 1 0.9780504 1 1.021950
## 2015-12-16 1 0.9777414 1 1.022272
## 2015-12-17 1 0.9657010 1 1.034861
## 2015-12-18 1 0.9605804 1 1.040349
## 2015-12-21 1 0.9489568 1 1.052937all.006205.long<-fortify(all.006205, melt=T)
head(all.0050.long)## Index Series Value
## 1 2015-12-14 sma50 1
## 2 2015-12-15 sma50 1
## 3 2015-12-16 sma50 1
## 4 2015-12-17 sma50 1
## 5 2015-12-18 sma50 1
## 6 2015-12-21 sma50 1#
title = "Cumulative returns of 006205s"
p = ggplot(all.006205.long, aes(x = Index, y = Value)) +
geom_line(aes(linetype = Series, color = Series)) +
#geom_point(aes(shape = Series))+
xlab("year") + ylab("cumulative returns")+
ggtitle(title)
p
006205
執行ggplot2 繪圖
將006205的equity和買進賣出的資料繪圖
有4個資料sma50、sma50 short、 sma200、 BH
head - 讀取前幾筆資料
fortify(強化的意思)
melt將資料融合在一起
把標題命名為Cumulative returns of 0050s - title = Cumulative returns of 0050s
用geom設定圖的資訊(顏色、點、線等)
xlab/ylab - x與y軸的標籤
p看出來的圖
library(xts)
data1<-new.env()
data1$prices<-etf4.all.1$`00646`
prices<-data1$prices
prices## 00646
## 2015-12-14 19.54
## 2015-12-15 19.70
## 2015-12-16 19.80
## 2015-12-17 20.05
## 2015-12-18 19.87
## 2015-12-21 19.64
## 2015-12-22 19.71
## 2015-12-23 19.80
## 2015-12-24 20.01
## 2015-12-25 19.98
## 2015-12-28 19.99
## 2015-12-29 19.99
## 2015-12-30 20.12
## 2015-12-31 20.07
## 2016-01-04 19.90
## 2016-01-05 19.78
## 2016-01-06 19.68
## 2016-01-07 19.50
## 2016-01-08 19.32
## 2016-01-11 18.92
## 2016-01-12 19.02
## 2016-01-13 19.29
## 2016-01-14 18.77
## 2016-01-15 19.00
## 2016-01-18 18.75
## 2016-01-19 18.83
## 2016-01-20 18.55
## 2016-01-21 18.64
## 2016-01-22 18.70
## 2016-01-25 18.95
## 2016-01-26 18.69
## 2016-01-27 18.85
## 2016-01-28 18.85
## 2016-01-29 18.90
## 2016-01-30 19.21
## 2016-02-01 19.18
## 2016-02-02 19.07
## 2016-02-03 18.79
## 2016-02-15 18.56
## 2016-02-16 18.57
## 2016-02-17 18.69
## 2016-02-18 19.00
## 2016-02-19 18.90
## 2016-02-22 18.95
## 2016-02-23 19.06
## 2016-02-24 18.90
## 2016-02-25 19.02
## 2016-02-26 19.22
## 2016-03-01 19.02
## 2016-03-02 19.39
## 2016-03-03 19.46
## 2016-03-04 19.45
## 2016-03-07 19.39
## 2016-03-08 19.37
## 2016-03-09 19.31
## 2016-03-10 19.46
## 2016-03-11 19.47
## 2016-03-14 19.60
## 2016-03-15 19.61
## 2016-03-16 19.61
## 2016-03-17 19.69
## 2016-03-18 19.64
## 2016-03-21 19.62
## 2016-03-22 19.69
## 2016-03-23 19.67
## 2016-03-24 19.63
## 2016-03-25 19.71
## 2016-03-28 19.75
## 2016-03-29 19.70
## 2016-03-30 19.77
## 2016-03-31 19.73
## 2016-04-01 19.70
## 2016-04-06 19.73
## 2016-04-07 19.82
## 2016-04-08 19.70
## 2016-04-11 19.66
## 2016-04-12 19.61
## 2016-04-13 19.78
## 2016-04-14 19.93
## 2016-04-15 19.97
## 2016-04-18 19.87
## 2016-04-19 20.02
## 2016-04-20 20.02
## 2016-04-21 20.08
## 2016-04-22 20.04
## 2016-04-25 20.01
## 2016-04-26 20.03
## 2016-04-27 19.98
## 2016-04-28 20.06
## 2016-04-29 19.82
## 2016-05-03 19.84
## 2016-05-04 19.73
## 2016-05-05 19.73
## 2016-05-06 19.65
## 2016-05-09 19.74
## 2016-05-10 19.84
## 2016-05-11 20.02
## 2016-05-12 19.91
## 2016-05-13 19.89
## 2016-05-16 19.83
## 2016-05-17 19.99
## 2016-05-18 19.83
## 2016-05-19 19.86
## 2016-05-20 19.88
## 2016-05-23 19.88
## 2016-05-24 19.85
## 2016-05-25 20.11
## 2016-05-26 20.14
## 2016-05-27 20.16
## 2016-05-30 20.30
## 2016-05-31 20.31
## 2016-06-01 20.28
## 2016-06-02 20.26
## 2016-06-03 20.31
## 2016-06-04 20.16
## 2016-06-06 20.10
## 2016-06-07 20.19
## 2016-06-08 20.14
## 2016-06-13 20.06
## 2016-06-14 19.99
## 2016-06-15 19.93
## 2016-06-16 19.90
## 2016-06-17 19.98
## 2016-06-20 20.01
## 2016-06-21 19.96
## 2016-06-22 19.94
## 2016-06-23 20.00
## 2016-06-24 19.49
## 2016-06-27 19.52
## 2016-06-28 19.43
## 2016-06-29 19.61
## 2016-06-30 19.81
## 2016-07-01 20.00
## 2016-07-04 20.10
## 2016-07-05 20.06
## 2016-07-06 19.94
## 2016-07-07 20.10
## 2016-07-11 20.36
## 2016-07-12 20.38
## 2016-07-13 20.45
## 2016-07-14 20.43
## 2016-07-15 20.48
## 2016-07-18 20.48
## 2016-07-19 20.51
## 2016-07-20 20.47
## 2016-07-21 20.54
## 2016-07-22 20.45
## 2016-07-25 20.55
## 2016-07-26 20.57
## 2016-07-27 20.57
## 2016-07-28 20.53
## 2016-07-29 20.43
## 2016-08-01 20.35
## 2016-08-02 20.36
## 2016-08-03 20.20
## 2016-08-04 20.26
## 2016-08-05 20.28
## 2016-08-08 20.35
## 2016-08-09 20.37
## 2016-08-10 20.28
## 2016-08-11 20.19
## 2016-08-12 20.23
## 2016-08-15 20.33
## 2016-08-16 20.27
## 2016-08-17 20.26
## 2016-08-18 20.34
## 2016-08-19 20.41
## 2016-08-22 20.51
## 2016-08-23 20.55
## 2016-08-24 20.55
## 2016-08-25 20.50
## 2016-08-26 20.44
## 2016-08-29 20.42
## 2016-08-30 20.51
## 2016-08-31 20.48
## 2016-09-01 20.49
## 2016-09-02 20.41
## 2016-09-05 20.44
## 2016-09-06 20.37
## 2016-09-07 20.28
## 2016-09-08 20.29
## 2016-09-09 20.30
## 2016-09-10 20.07
## 2016-09-12 19.96
## 2016-09-13 20.24
## 2016-09-14 20.07
## 2016-09-19 20.16
## 2016-09-20 20.02
## 2016-09-21 19.91
## 2016-09-22 20.08
## 2016-09-23 20.19
## 2016-09-26 20.09
## 2016-09-29 20.21
## 2016-09-30 20.03
## 2016-10-03 20.07
## 2016-10-04 20.00
## 2016-10-05 19.96
## 2016-10-06 20.05
## 2016-10-07 20.09
## 2016-10-11 20.17
## 2016-10-12 20.06
## 2016-10-13 19.99
## 2016-10-14 20.03
## 2016-10-17 19.97
## 2016-10-18 20.00
## 2016-10-19 20.00
## 2016-10-20 20.02
## 2016-10-21 20.04
## 2016-10-24 20.09
## 2016-10-25 20.18
## 2016-10-26 20.03
## 2016-10-27 20.04
## 2016-10-28 20.03
## 2016-10-31 19.92
## 2016-11-01 19.94
## 2016-11-02 19.71
## 2016-11-03 19.62
## 2016-11-04 19.59
## 2016-11-07 19.77
## 2016-11-08 19.97
## 2016-11-09 19.50
## 2016-11-10 20.10
## 2016-11-11 20.30
## 2016-11-14 20.43
## 2016-11-15 20.46
## 2016-11-16 20.51
## 2016-11-17 20.55
## 2016-11-18 20.62
## 2016-11-21 20.73
## 2016-11-22 20.73
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## 2018-09-27 NA
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## 2018-10-01 NA
## 2018-10-02 NA
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## 2018-12-03 NA
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## 2018-12-24 NA
## 2018-12-25 NA
## 2018-12-26 NA
## 2018-12-27 NA
## 2018-12-28 NAdata1$execution.price = data1$prices = etf4.all.1$`00646`
data1$weight[] = 1
buy.hold.00646 <- bt.run.share(data1, clean.signal=F, trade.summary = TRUE)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 100
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## 5.7 3.7 -3.8 buy.hold.00646 <-bt.run(data1)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 100
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## 5.7 3.7 -3.8 00646
bt.prep(data1, align=‘keep.all’) - 加載和清理數據價格/讀取00646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
sma200<-SMA(prices, 200)
head(sma200, 201)## SMA
## 2015-12-14 NA
## 2015-12-15 NA
## 2015-12-16 NA
## 2015-12-17 NA
## 2015-12-18 NA
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## 2015-12-22 NA
## 2015-12-23 NA
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## 2015-12-30 NA
## 2015-12-31 NA
## 2016-01-04 NA
## 2016-01-05 NA
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## 2016-01-12 NA
## 2016-01-13 NA
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## 2016-01-15 NA
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## 2016-01-20 NA
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## 2016-01-27 NA
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## 2016-01-30 NA
## 2016-02-01 NA
## 2016-02-02 NA
## 2016-02-03 NA
## 2016-02-15 NA
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## 2016-02-17 NA
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## 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 NA
## 2016-03-03 NA
## 2016-03-04 NA
## 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
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## 2016-03-22 NA
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## 2016-03-24 NA
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## 2016-04-14 NA
## 2016-04-15 NA
## 2016-04-18 NA
## 2016-04-19 NA
## 2016-04-20 NA
## 2016-04-21 NA
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## 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
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## 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
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## 2016-06-03 NA
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## 2016-06-07 NA
## 2016-06-08 NA
## 2016-06-13 NA
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## 2016-06-16 NA
## 2016-06-17 NA
## 2016-06-20 NA
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## 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
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## 2016-07-12 NA
## 2016-07-13 NA
## 2016-07-14 NA
## 2016-07-15 NA
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## 2016-07-27 NA
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## 2016-07-29 NA
## 2016-08-01 NA
## 2016-08-02 NA
## 2016-08-03 NA
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## 2016-08-05 NA
## 2016-08-08 NA
## 2016-08-09 NA
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## 2016-08-15 NA
## 2016-08-16 NA
## 2016-08-17 NA
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## 2016-08-22 NA
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## 2016-09-09 NA
## 2016-09-10 NA
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## 2016-09-13 NA
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## 2016-09-22 NA
## 2016-09-23 NA
## 2016-09-26 NA
## 2016-09-29 NA
## 2016-09-30 NA
## 2016-10-03 NA
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## 2016-10-05 NA
## 2016-10-06 NA
## 2016-10-07 NA
## 2016-10-11 19.8460
## 2016-10-12 19.8486data1$weight[] <- iif(prices >= sma200, 1, 0)
sma200.00646 <- bt.run(data1, trade.summary=T)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 0
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## 3.5 2.7 -3.8 sma200.00646$trade.summary## $stats
## All Long Short
## ntrades 8.000000e+00 8.000000e+00 NA
## avg.pnl 1.470162e-02 1.470162e-02 NA
## len 6.412500e+01 6.412500e+01 NA
## win.prob 2.500000e-01 2.500000e-01 NA
## win.avg.pnl 1.080639e-01 1.080639e-01 NA
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## loss.prob 7.500000e-01 7.500000e-01 NA
## loss.avg.pnl -1.641914e-02 -1.641914e-02 NA
## loss.len 6.666667e+00 6.666667e+00 NA
## expectancy 1.470162e-04 1.470162e-04 NA
## profitfactor 2.193860e+00 2.193860e+00 NA
##
## $trades
## symbol weight entry.date exit.date nhold entry.price
## [1,] "prices" "100" "2016-10-11" "2016-11-02" " 22" "20.17"
## [2,] "prices" "100" "2016-11-08" "2016-11-09" " 1" "19.97"
## [3,] "prices" "100" "2016-11-10" "2018-03-26" "501" "20.10"
## [4,] "prices" "100" "2018-03-27" "2018-03-28" " 1" "23.45"
## [5,] "prices" "100" "2018-03-30" "2018-04-03" " 4" "23.31"
## [6,] "prices" "100" "2018-04-10" "2018-10-25" "198" "23.15"
## [7,] "prices" "100" "2018-10-31" "2018-11-20" " 20" "25.10"
## [8,] "prices" "100" "2018-11-29" "2018-12-06" " 7" "25.42"
## exit.price return
## [1,] "19.71" "-2.28"
## [2,] "19.50" "-2.35"
## [3,] "22.89" "13.88"
## [4,] "23.00" "-1.92"
## [5,] "23.00" "-1.33"
## [6,] "24.94" " 7.73"
## [7,] "25.07" "-0.12"
## [8,] "24.95" "-1.85"00646
讀取200天的股票資料
SMA簡單移動平均法
head - 讀取前幾筆資料
IIf函數 - 只傳回其中一個部分
bt.run函數需要prices、weight、execution.price 3個輸入因素
trade.summary - 交易總結
sma50<-SMA(prices, 50)
head(sma50, 51)## SMA
## 2015-12-14 NA
## 2015-12-15 NA
## 2015-12-16 NA
## 2015-12-17 NA
## 2015-12-18 NA
## 2015-12-21 NA
## 2015-12-22 NA
## 2015-12-23 NA
## 2015-12-24 NA
## 2015-12-25 NA
## 2015-12-28 NA
## 2015-12-29 NA
## 2015-12-30 NA
## 2015-12-31 NA
## 2016-01-04 NA
## 2016-01-05 NA
## 2016-01-06 NA
## 2016-01-07 NA
## 2016-01-08 NA
## 2016-01-11 NA
## 2016-01-12 NA
## 2016-01-13 NA
## 2016-01-14 NA
## 2016-01-15 NA
## 2016-01-18 NA
## 2016-01-19 NA
## 2016-01-20 NA
## 2016-01-21 NA
## 2016-01-22 NA
## 2016-01-25 NA
## 2016-01-26 NA
## 2016-01-27 NA
## 2016-01-28 NA
## 2016-01-29 NA
## 2016-01-30 NA
## 2016-02-01 NA
## 2016-02-02 NA
## 2016-02-03 NA
## 2016-02-15 NA
## 2016-02-16 NA
## 2016-02-17 NA
## 2016-02-18 NA
## 2016-02-19 NA
## 2016-02-22 NA
## 2016-02-23 NA
## 2016-02-24 NA
## 2016-02-25 NA
## 2016-02-26 NA
## 2016-03-01 NA
## 2016-03-02 19.2538
## 2016-03-03 19.2522data1$weight[] <- iif(prices >= sma50, 1, 0)
sma50.00646 <- bt.run(data1, trade.summary=T)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 0
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## 3.6 1.7 -3.8 00646
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$weight[] <- iif(prices >= sma50, 1, -1)
sma50.00646.short <- bt.run(data1, trade.summary=T)## Latest weights :
## prices
## 2018-12-28 -100
##
## Performance summary :
## CAGR Best Worst
## 0.8 3 -3.8 00646
IIf函數 - 只傳回其中一個部分
1(買進) /1(賣出)
SMA簡單移動平均法
bt.run函數需要prices、weight、execution.price 3個輸入因素
50天的資料權重
models<-list("SMA50"= sma50.00646,
"SMA200"= sma200.00646,
"SMA50_short" = sma50.00646.short,
"BH 0050" = buy.hold.00646)
strategy.performance.snapshoot(models, T)
## NULLstrategy.performance.snapshoot(models, control=list(comparison=T), sort.performance=T)
plotbt.strategy.sidebyside(models, return.table=T)## SMA50 SMA200
## Period "十二月2015 - 十二月2018" "十二月2015 - 十二月2018"
## Cagr "3.64" "3.51"
## Sharpe "0.57" "0.45"
## DVR "0.41" "0.35"
## Volatility "6.78" "8.55"
## MaxDD "-11.85" "-11.53"
## AvgDD "-1.52" "-1.56"
## VaR "-0.6" "-0.73"
## CVaR "-1.07" "-1.48"
## Exposure "65.78" "68.31"
## SMA50_short BH 0050
## Period "十二月2015 - 十二月2018" "十二月2015 - 十二月2018"
## Cagr "0.79" "5.75"
## Sharpe "0.13" "0.57"
## DVR "0.03" "0.51"
## Volatility "11.21" "11.2"
## MaxDD "-18.9" "-18.67"
## AvgDD "-4.52" "-1.64"
## VaR "-1.04" "-1.09"
## CVaR "-1.73" "-1.82"
## Exposure "99.87" "99.87"
00646
繪出模型，將清單中的資料讀取繪畫(夏普指數等資訊)
SMA簡單移動平均法
BH(買進賣出)
用plot函數劃出策略圖
control=list - 控制清單變數
plotbt.strategy.sidebyside(models, return.table=T) - 將圖形合併方便觀察所有資料
return(回報率)
library(ggplot2)
all.00646<-merge.xts(sma50.00646$equity,
sma50.00646.short$equity,
sma200.00646$equity,
buy.hold.00646$equity)
colnames(all.00646)<-c("sma50", "sma50 short", "sma200", "BH")
head(all.00646)## sma50 sma50 short sma200 BH
## 2015-12-14 1 1.0000000 1 1.000000
## 2015-12-15 1 0.9918117 1 1.008188
## 2015-12-16 1 0.9867771 1 1.013306
## 2015-12-17 1 0.9743178 1 1.026100
## 2015-12-18 1 0.9830648 1 1.016888
## 2015-12-21 1 0.9944440 1 1.005118all.00646.long<-fortify(all.00646, melt=T)
head(all.00646.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 00646s"
p = ggplot(all.00646.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
00646
執行ggplot2 繪圖
將00646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