Quantmod Bandas De Bollinger

N número de periodos de media móvil maType tipo de media móvil que se va a utilizar sd número de desviaciones estándar indicador de trazado a dibujar: bandas, porcentaje o ancho en la que la figura del área del gráfico se aplica a

La adición primaria a esta llamada de función sobre la versión TTR está en el argumento de dibujo. & Lsquo; bandas & rsquo; Dibujará bandas de Bollinger estándar, & lsquo; por ciento & rsquo; Dibujará Bollinger% b y & lsquo; width & rsquo; Dibujará la anchura de las vendas de Bolinger. Los dos últimos se dibujarán en regiones de nueva figura.

Vea bollingerBands en TTR para detalles específicos de implementación y referencias.

R / quantmod - discrepancia entre los cálculos de BBands () y runsd (EMA)

Pregunta de trock2000 el 14/08/2015 a las 23:12

Estoy tratando de crear un estado de señal cuando mi cálculo de propagación es mayor o menor que las bandas de Bollinger superior / inferior, sin embargo mis cálculos:

No coinciden con los valores de banda mostrados en la pantalla chartSeries y no puedo entender por qué? El archivo de ayuda indica que no usar SMA puede causar "inconsistencias", así que tal vez esta es la fuente del problema? El chartSeries también está usando un EMA.

Tal vez hay una mejor manera de hacer esto? No estoy seguro de cómo hacer referencia a las bandas superior / inferior utilizando BBands () solo.

Análisis de stock utilizando R

(Este artículo fue publicado por primera vez en R-Chart y gentilmente contribuyó a R-bloggers)

¿Quieres hacer algunos rápidos, en profundidad el análisis técnico del precio de las acciones de Apple utilizando R? Hay un paquete para eso!

El paquete Quantmod le permite desarrollar, probar y desplegar modelos de comercio basados ​​estadísticamente. Proporciona la infraestructura para descargar / importar datos de una variedad de ubicaciones, analizar los datos y producir gráficos que ayudan a determinar las tendencias estadísticas. Me gustó Digital Dude llamando a este paquete a mi atención en un comentario reciente. También noté que Revolution Analytics había destacado el paquete en su página de finanzas. En realidad, me había encontrado con quantmod hace unos meses. Y al instante me entusiasmó el poder de R. Para darle una idea del uso típico, lo siguiente crea un gráfico de acciones de los últimos tres meses de los datos de la bolsa de Apple.

GetSymbols (c (& lt; & lt; ORCL & lt; & lt; IBM & lt; 8221 ;;

Historia de las series de tiempo financiero R

Al igual que con todos los R, la capacidad de clasificar fácilmente las series de tiempo financieras es el resultado de una progresión iterativa impulsada por la colaboración de un grupo extremadamente dedicado de voluntarios de código abierto. Con el lanzamiento de rCharts. Pensé que sería interesante documentar el cronograma de esta progresión. Para cada paso en la línea de tiempo, incluiremos un enlace al código fuente (svn o github) del paquete y un ejemplo mínimo para demo el "out-of-the-box & quot; capacidad. En otra iteración, exploraré el uso más avanzado de estas funciones. La separación de la parte de la serie de tiempo financiero de la representación gráfica en general puede quedar turbia, y parte de la línea de tiempo diferirá de la línea de tiempo de los gráficos R y la línea de tiempo del análisis de la serie de tiempo R.

Para una discusión mucho más extensa del análisis de series temporales con R, consulte:

Primero, para construir una trama, necesitamos datos. Veamos lo fácil que es obtener una serie temporal de datos financieros en R a través de quantmod getSymbols (). La función getSymbols () ha sido un trabajo en progreso desde el 20 de diciembre de 2006.

Quantmod varios indicadores

Estoy tratando de usar quantmod y para mostrar la trama de bandas de Bollinger es

trabajando apropiadamente.

¿Cómo añadir por ejemplo addWPR (n = 300) debajo de la gráfica principal? Podría

Sería trazado independientemente?

Re: Quantmod varios indicadores

Ambos ejemplos de código siguientes representan la banda de bollinger sobre el gráfico principal y el poder de Williams debajo de la parcela principal.

por ejemplo.

En general, si te gusta trazar independientemente un indicador de negociación calculado por cuánmod, puedes hacer lo siguiente:

Como en @ TA. valores se almacenan valores de indicador de negociación para cualquier indicador.

R / quantmod: ¿cómo especificar el color de las bandas de bollinger?

Esto podría ser más generalmente ¿Cómo cambiar los colores del tema? O tal vez los colores TA no son controlados por tema?

Esto hace que las bandas de bollinger con un efecto nube agradable:

El efecto de la nube es gris oscuro en este próximo ejemplo, por lo que casi invisible.

Creo que podré especificar un color de 8 dígitos hexadecimales para especificar semi transparencia. Pero ¿puedo hacer algo más exótico? P. ej. Sería algo fresco usar un gradiente y tenerlo # ff0000 en el centro, descolorándose a # 330000 en las líneas superiores e inferiores. ¿Hay algún soporte de gradiente en el diagrama cuántico?

Dando a conocer la respuesta de Benjamín y mis propios aprendizajes, he aquí un ejemplo:

Lo anterior dibuja dos bandas de bollinger, en el esquema de color por defecto. Lo siguiente los cambiará para ser un rojo semitransparente (es decir, el rojo es más fuerte donde ambos existen):

De mi estudio de la fuente esto debe haber trabajado para cambiar los colores de la línea:

Pero no lo hace. Sin embargo, puede cambiar los colores superior / inferior al mismo color con:

No es posible, hasta donde yo sé, usar un esquema de color diferente para cada una de las dos bandas de bollinger. ¡Incluso cambiando el esquema de color como éste falla, como después del segundo comando redibuja ambos con los nuevos colores!

El paquete de Quantmod para R está diseñado para ayudar al comerciante cuantitativo en el desarrollo, pruebas y despliegue de modelos comerciales basados ​​estadísticamente.

Que es cuánto

Un entorno de creación de prototipos rápidos, en el que los comerciantes cuantitativos pueden explorar y construir de forma rápida y sencilla modelos comerciales.

¿Qué cantidad no es

Un reemplazo para cualquier cosa estadística. No tiene nuevos & # 8217; Rutinas de modelado o herramienta de análisis para hablar. Ahora ofrece gráficos que actualmente no están disponibles en otras partes de R, pero la mayoría de todo lo demás es más que un envoltorio de lo que ya sabes y me encanta sobre el idioma y los paquetes que usas actualmente.

Quantmod facilita el modelado eliminando los problemas de flujo de trabajo repetitivos que rodean la gestión de datos, las interfaces de modelado y el análisis de rendimiento.

Paquete Quantmod

Quantmod es un entorno de creación rápida de prototipos, en el que los comerciantes cuantitativos pueden explorar y construir rápidamente modelos comerciales. El paquete de quantmod para R está diseñado para ayudar al comerciante cuantitativo en el desarrollo, pruebas y despliegue de modelos comerciales basados ​​estadísticamente.

¿Qué cantidad no es

Un reemplazo para cualquier cosa estadística. No tiene un nuevo & # 39; Rutinas de modelado o herramienta de análisis para hablar. Ahora ofrece gráficos que actualmente no están disponibles en otras partes de R. Pero la mayoría de todo lo demás es más de un envoltorio a lo que ya sabes y me encanta sobre el idioma y los paquetes que utiliza actualmente.

Quantmod facilita el modelado eliminando los problemas de flujo de trabajo repetitivos que rodean la gestión de datos, las interfaces de modelado y el análisis de rendimiento.

Explora lo que es posible actualmente en los ejemplos

Introducción a quantmod:

Obtención de datos

& Gt; GetSymbols (& quot; YHOO & quot;, src = & gt; google & quot;) # de google finance

[1] "YHOO"

& Gt; GetSymbols ( "GOOG", src = "yahoo") # de las finanzas de yahoo

[1] "GOOG"

& Gt; GetSymbols ( "DEXJPUS", src = "FRED") # Frecuencias de FX de FRED

[1] "DEXJPUS"

& Gt; GetSymbols ( "XPT / USD", src = "Oanda") # Platino de Oanda

[1] & gt; XPTUSD & quot; Cada llamada da como resultado que los datos que se cargan directamente en su área de trabajo, con el nombre del objeto devuelto de la llamada. Muy útil, pero se pone mejor. & Gt; # Especifique los parámetros de búsqueda y guárdelos para futuras sesiones.

& Gt; SaveSymbolLookup (archivo = & quot; mysymbols. rda & quot;)

& Gt; # New sessions llama a loadSymbolLookup (archivo = "mysymbols. rda & quot;")

& Gt; GetSymbols (c ( "YHOO", "GOOG", "DEXJPUS", "XPTUSD"))

[1] "YHOO" "GOOG" "DEXJPUS" XPTUSD, Ahora es fácil cargar datos de diferentes fuentes en su área de trabajo (o cualquier otro entorno) sin requerir explícitamente la asignación, o recordar / especificar constantemente los parámetros de conexión. Piense en ello como un comando de carga que puede obtener datos desde casi cualquier lugar. Pruébelo usted mismo getdata. R

Cartografía con quantmod

Ahora que tenemos algunos datos, tal vez queramos verlo. Introduzca la nueva función chartSeries. En la actualidad esta es una buena herramienta para visualizar las series de tiempo financiero de una manera que muchos practicantes están familiarizados con - gráficos de línea, así como OHLC barras y cartas de vela. Existen envolturas de conveniencia para estos diferentes estilos (lineChart, barChart y candleChart), aunque ChartSeries hace bastante para manejar automáticamente los datos de la manera más apropiada.

[1] & gt; XPTUSD & quot;

& Gt; ChartSeries (XPTUSD, nombre = "Platino (.oz) en $ USD")

Platino, ahora semanal con velas personalizadas de color usando la función de cuánmod to. weekly

Herramientas de gráficos de análisis técnico

¡Vamos a enriquecernos! Ver cómo Y R puede enriquecer su conocimiento de los mercados financieros!

Echa un vistazo a mi nueva clase de análisis cuantitativo y técnico con quantmod y datos financieros:

$ 25 de cupón a mi nuevo curso de Udemy - Ciencia de datos práctica: Analizar los datos del mercado de valores con R

YouTube Companion Video Código fuente completo Código fuente GBM alternativo - datos financieros y herramientas de modelado - manejo de clases de datos basadas en el tiempo - algoritmo de modelado rápido - Funciones bajo la curva (AUC)

Este tutorial tiene dos partes:

La primera parte es una introducción muy básica a quantmod y, si usted no lo ha utilizado antes y necesita acceso básico a los datos del mercado de valores diarios y gráficos, entonces usted está en un enorme lujo.

La segunda parte se profundiza en las finanzas cuantitativas mediante el aprovechamiento de quantmod para acceder a todas las acciones que componen el Índice NASDAQ 100 para construir un vocabulario de los movimientos del mercado y tratar de predecir si el volumne día siguiente de la jornada de negociación será mayor o menor.

Quantmod significa "Marco de Negociación y Modelación Financiera Cuantitativa para R"

Tiene muchas características así que echa un vistazo al archivo de ayuda para una cobertura completa o el sitio web oficial de Quantmod.

Vamos a ver cómo Amazon ha estado haciendo últimamente:

La función getSymbols descargó datos diarios hasta el final de enero de 2007. La función barChart muestra los datos de forma agradable y limpia siguiendo un parámetro basado en un tema (consulte el archivo de ayuda para obtener más información). No está mal para 2 líneas de código.

Se pone mejor - vamos a ver lo fácil que es para mostrar un gráfico de stock completo con indicadores en sólo 3 líneas de código:

Quantmod utiliza Yahoo para obtener sus datos financieros. En el ejemplo anterior ^ GSPC representa el índice S & amp; P 500. La mayoría de los símbolos de productos financieros son sencillos como MSFT para Microsoft. Para los índices y otros símbolos esotéricos, consulte finance. yahoo. com/lookup para ver cómo lo abreviaron.

ChartSeries es sencillo y dibujará cualquier símbolo que haya descargado en la memoria usando getSymbols. La función de addBBands dibujará las bandas de Bollinger alrededor de su serie del precio. Hay muchas maneras de personalizar la pantalla, para algunos ejemplos echa un vistazo a la Galería Quantmod.

Al profundizar en las finanzas cuantitativas, diseñemos un sistema basado en patrones para predecir si un determinado producto financiero verá un aumento o una caída en el volumen el siguiente día de negociación.

Usaremos quantmod para descargar todas las acciones que componen el índice NASDAQ 100. Luego combinaremos todas nuestras series de tiempo para sincronizarlas. Esto reunirá los datos por tiempo y rellenará los datos faltantes con NA s:

Tenga en cuenta, que esto toma un poco de tiempo como quantmod acelerará la descarga. Cada símbolo se carga en la memoria bajo el nombre del símbolo, por lo tanto tenemos más de 100 objetos nuevos cargados en la memoria cada uno con años de datos de mercado diarios. Como estas son series de tiempo independientes, tenemos que combinar todo y completar los datos que faltan para que todo encaje perfectamente en un marco de datos. Utilizaremos la función merge. xts para combinar por tiempo todos estos objetos en un marco de datos:

Ahora que tenemos un puñado de años de datos de mercado para cada acción actualmente en el índice NASDAQ 100. Necesitamos hacer algo con ella. Vamos a crear una variedad de medidas entre los puntos de precio y volumen. La idea es cuantificar movimientos de acciones como patrones restando un día frente a uno anterior. Vamos a crear una serie de diferencias:

1 día versus 2 días hace 1 día versus 3 días hace 1 día versus 5 días hace 1 día versus hace 20 días (similar a un promedio móvil de 20 días)

Descargando datos FRED con quantmod: ¿se pueden especificar las fechas?

Estoy descargando datos de FRED con la biblioteca de quantmod (autor Jeffrey A. Ryan). Con los datos de YAHOO y GOOGLE, puedo establecer fechas de inicio y fin. ¿Puede hacerse lo mismo con los datos FRED?

La página de ayuda no lista "de" y "a" como opciones de la función getSymbols de quandmod, de la cual deduzco que actualmente no es posible.

¿Hay una manera de establecer un rango para los datos que se van a descargar o tengo que descargar todo el conjunto de datos y descartar los datos que no necesito?

Gracias por tu ayuda. Debajo del código que ilustra el contexto:

Las fechas se ignoran al descargar de FRED:

Gracias a la sugerencia de GSee a continuación, estoy usando el siguiente código para subconjugar los datos dentro del rango de fechas especificado anteriormente:

Aquí extraí los datos xts del entorno antes de actuar sobre él. Mi pregunta de seguimiento explora alternativas.

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