R - por favor, compartilhe suas experiências - página 5 12345678 Novo comentário Sergey Kovalyov 2012.06.03 16:40 #41 O problema com R é que ele não pode ser executado em conjunto com um testador e os relatórios gráficos não podem ser desenhados. =) TheXpert 2012.06.03 16:46 #42 wise: O problema com R é que ele não pode ser executado em conjunto com um testador e os relatórios gráficos não podem ser desenhados. =) O que o impede? Sergey Kovalyov 2012.06.03 16:57 #43 Eu não sei. Acabei de ver pessoas na fábrica de câmbio falando sobre isso. Talvez eu tenha entendido errado. =) TheXpert 2012.06.03 17:00 #44 Hmm. Talvez eu também não saiba. Ainda não o utilizei realmente. anonymous 2012.06.03 17:41 #45 wise: O problema com R é que você não pode executá-lo em conjunto com o testador e desenhar relatórios gráficos. =) Isto não é um problema de R, é um problema de gavetas de relatórios. Para a pesquisa, é suficiente escrever um simples testador sozinho em cinco minutos. library(TTR) library(zoo) # get some data num.points <- ... midprices <- ... spreads <- ... bids <- midprices - 0.5 * spreads asks <- midprices + 0.5 * spreads # length(midprices) == num.points; length(spreads) == num.points ma.fast <- EMA(midprices, 15) ma.slow <- EMA(midprices, 50) # compute entry/exit signals open.long.position <- (ma.fast > ma.slow) & (ma.slow > midprices) close.long.position <- (ma.fast < midprices) open.short.position <- (ma.fast < ma.slow) & (ma.slow < midprices) close.short.position <- (ma.fast > midprices) signals.to.position <- function (num.points, signal.open, signal.close) { pos <- rep(NA, num.points) pos[signal.open] <- 1 pos[signal.close] <- 0 pos <- na.locf(pos, na.rm = F) pos[is.na(pos)] <- 0 pos } # compute strategy positions pos.long <- signals.to.position(num.points, open.long.position, close.long.position) pos.short <- signals.to.position(num.points, open.short.position, close.short.position) pos.total <- pos.long - pos.short # compute equity commission <- 1 trade.size <- c(0, pos.total[2 : num.points] - pos.total[1 : (num.points - 1)]) fees <- abs(trade.size) * (commission + 0.5 * spreads) equity <- midprices * pos.total + cumsum(-midprices * trade.size - fees) # compute balance balance <- rep(NA, num.points) balance[trade.size != 0] <- equity[trade.size != 0] balance <- na.locf(balance, na.rm = F) balance[is.na(balance)] <- 0 # display results par(mfrow = c(2, 1)) plot(midprices, t = 'l', col = 'gray', lty = 'dashed') lines(bids, col = 'blue') lines(asks, col = 'red') points(which(trade.size > 0, arr.ind = T), asks[trade.size > 0], col = 'blue') points(which(trade.size < 0, arr.ind = T), bids[trade.size < 0], col = 'red') plot(equity, t = 'l') lines(balance, col = 'gray', lty = 'dashed') R - please share Ajuda na codificação... Como Gogetter EA Serge 2012.06.03 18:26 #46 Alguém conseguiu colocar o MT5 + R para trabalhar? Алексей Тарабанов 2012.06.03 20:05 #47 anonymous: Esse não é o problema do R, é o problema das gavetas de relatórios. Basta cinco minutos para escrever você mesmo um simples testador para a pesquisa. library(TTR) library(zoo) # get some data num.points <- ... midprices <- ... spreads <- ... bids <- midprices - 0.5 * spreads asks <- midprices + 0.5 * spreads # length(midprices) == num.points; length(spreads) == num.points ma.fast <- EMA(midprices, 15) ma.slow <- EMA(midprices, 50) # compute entry/exit signals open.long.position <- (ma.fast > ma.slow) & (ma.slow > midprices) close.long.position <- (ma.fast < midprices) open.short.position <- (ma.fast < ma.slow) & (ma.slow < midprices) close.short.position <- (ma.fast > midprices) signals.to.position <- function (num.points, signal.open, signal.close) { pos <- rep(NA, num.points) pos[signal.open] <- 1 pos[signal.close] <- 0 pos <- na.locf(pos, na.rm = F) pos[is.na(pos)] <- 0 pos } # compute strategy positions pos.long <- signals.to.position(num.points, open.long.position, close.long.position) pos.short <- signals.to.position(num.points, open.short.position, close.short.position) pos.total <- pos.long - pos.short # compute equity commission <- 1 trade.size <- c(0, pos.total[2 : num.points] - pos.total[1 : (num.points - 1)]) fees <- abs(trade.size) * (commission + 0.5 * spreads) equity <- midprices * pos.total + cumsum(-midprices * trade.size - fees) # compute balance balance <- rep(NA, num.points) balance[trade.size != 0] <- equity[trade.size != 0] balance <- na.locf(balance, na.rm = F) balance[is.na(balance)] <- 0 # display results par(mfrow = c(2, 1)) plot(midprices, t = 'l', col = 'gray', lty = 'dashed') lines(bids, col = 'blue') lines(asks, col = 'red') points(which(trade.size > 0, arr.ind = T), asks[trade.size > 0], col = 'blue') points(which(trade.size < 0, arr.ind = T), bids[trade.size < 0], col = 'red') plot(equity, t = 'l') lines(balance, col = 'gray', lty = 'dashed') Tão simples quanto isso... Devemos decifrar as grades? [Excluído] 2012.06.04 15:32 #48 TheXpert: Hmm. Talvez eu também não saiba. Ainda não o utilizei realmente. Talvez por causa da assíncronia? R pode trabalhar de forma assíncrona e o testador não pode. Mas a assíncronia ainda é exótica. [Excluído] 2012.06.04 15:34 #49 tara: É que, como tudo... Devemos decifrar as grades? Eh.... seria R o idioma do terminal, não mql. [Excluído] 2012.07.10 11:26 #50 Por favor, ajude. Eu entrei no EURUSD em R. Eu calculei o modelo e calculei o coeficiente. Como posso desenhar um gráfico e combiná-lo com o kotir? > x.ar<-ar(eur[1:256],method="mle") > x.ar Chamada: ar(x = eur[1:256],method="mle") Coeficientes: 1 ........2.......... 3 0.9420 0.1955 -0.1644 Pedido selecionado 3 sigma^2 estimado em 2,73e-06 R - please share A correlação de amostra FR H-Volatilidade 12345678 Novo comentário
O problema com R é que ele não pode ser executado em conjunto com um testador e os relatórios gráficos não podem ser desenhados. =)
O problema com R é que você não pode executá-lo em conjunto com o testador e desenhar relatórios gráficos. =)
Isto não é um problema de R, é um problema de gavetas de relatórios.
Para a pesquisa, é suficiente escrever um simples testador sozinho em cinco minutos.
library(TTR)
library(zoo)
# get some data
num.points <- ...
midprices <- ...
spreads <- ...
bids <- midprices - 0.5 * spreads
asks <- midprices + 0.5 * spreads
# length(midprices) == num.points; length(spreads) == num.points
ma.fast <- EMA(midprices, 15)
ma.slow <- EMA(midprices, 50)
# compute entry/exit signals
open.long.position <- (ma.fast > ma.slow) & (ma.slow > midprices)
close.long.position <- (ma.fast < midprices)
open.short.position <- (ma.fast < ma.slow) & (ma.slow < midprices)
close.short.position <- (ma.fast > midprices)
signals.to.position <- function (num.points, signal.open, signal.close) {
pos <- rep(NA, num.points)
pos[signal.open] <- 1
pos[signal.close] <- 0
pos <- na.locf(pos, na.rm = F)
pos[is.na(pos)] <- 0
pos
}
# compute strategy positions
pos.long <- signals.to.position(num.points, open.long.position, close.long.position)
pos.short <- signals.to.position(num.points, open.short.position, close.short.position)
pos.total <- pos.long - pos.short
# compute equity
commission <- 1
trade.size <- c(0, pos.total[2 : num.points] - pos.total[1 : (num.points - 1)])
fees <- abs(trade.size) * (commission + 0.5 * spreads)
equity <- midprices * pos.total + cumsum(-midprices * trade.size - fees)
# compute balance
balance <- rep(NA, num.points)
balance[trade.size != 0] <- equity[trade.size != 0]
balance <- na.locf(balance, na.rm = F)
balance[is.na(balance)] <- 0
# display results
par(mfrow = c(2, 1))
plot(midprices, t = 'l', col = 'gray', lty = 'dashed')
lines(bids, col = 'blue')
lines(asks, col = 'red')
points(which(trade.size > 0, arr.ind = T), asks[trade.size > 0], col = 'blue')
points(which(trade.size < 0, arr.ind = T), bids[trade.size < 0], col = 'red')
plot(equity, t = 'l')
lines(balance, col = 'gray', lty = 'dashed')
Esse não é o problema do R, é o problema das gavetas de relatórios.
Basta cinco minutos para escrever você mesmo um simples testador para a pesquisa.
library(TTR)
library(zoo)
# get some data
num.points <- ...
midprices <- ...
spreads <- ...
bids <- midprices - 0.5 * spreads
asks <- midprices + 0.5 * spreads
# length(midprices) == num.points; length(spreads) == num.points
ma.fast <- EMA(midprices, 15)
ma.slow <- EMA(midprices, 50)
# compute entry/exit signals
open.long.position <- (ma.fast > ma.slow) & (ma.slow > midprices)
close.long.position <- (ma.fast < midprices)
open.short.position <- (ma.fast < ma.slow) & (ma.slow < midprices)
close.short.position <- (ma.fast > midprices)
signals.to.position <- function (num.points, signal.open, signal.close) {
pos <- rep(NA, num.points)
pos[signal.open] <- 1
pos[signal.close] <- 0
pos <- na.locf(pos, na.rm = F)
pos[is.na(pos)] <- 0
pos
}
# compute strategy positions
pos.long <- signals.to.position(num.points, open.long.position, close.long.position)
pos.short <- signals.to.position(num.points, open.short.position, close.short.position)
pos.total <- pos.long - pos.short
# compute equity
commission <- 1
trade.size <- c(0, pos.total[2 : num.points] - pos.total[1 : (num.points - 1)])
fees <- abs(trade.size) * (commission + 0.5 * spreads)
equity <- midprices * pos.total + cumsum(-midprices * trade.size - fees)
# compute balance
balance <- rep(NA, num.points)
balance[trade.size != 0] <- equity[trade.size != 0]
balance <- na.locf(balance, na.rm = F)
balance[is.na(balance)] <- 0
# display results
par(mfrow = c(2, 1))
plot(midprices, t = 'l', col = 'gray', lty = 'dashed')
lines(bids, col = 'blue')
lines(asks, col = 'red')
points(which(trade.size > 0, arr.ind = T), asks[trade.size > 0], col = 'blue')
points(which(trade.size < 0, arr.ind = T), bids[trade.size < 0], col = 'red')
plot(equity, t = 'l')
lines(balance, col = 'gray', lty = 'dashed')
Tão simples quanto isso...
Devemos decifrar as grades?
Hmm. Talvez eu também não saiba. Ainda não o utilizei realmente.
É que, como tudo...
Devemos decifrar as grades?
Por favor, ajude.
Eu entrei no EURUSD em R. Eu calculei o modelo e calculei o coeficiente. Como posso desenhar um gráfico e combiná-lo com o kotir?
> x.ar<-ar(eur[1:256],method="mle")
> x.ar
Chamada:
ar(x = eur[1:256],method="mle")
Coeficientes:
1 ........2.......... 3
0.9420 0.1955 -0.1644
Pedido selecionado 3 sigma^2 estimado em 2,73e-06