利用R语言编写量化投资策略Word文件下载.docx
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par（mfcol=c（2，1））
acf（lgret,lag=30）
pacf（lgret,lag=30）
#为了验证该收益率序列有没有序列相关性,使用Ljung-Box检验，结果对应的P值0.024，
#在1%的显著水平下，拒绝该股票日收益率没有显著前后相关性的这一原假设。
#但在5%的显著水平下,无法拒绝该股票日收益率没有显著前后相关性的这一原假设。
Box.test（lgret,lag=20,type=’Ljung'
＃＃＃#＃##＃＃＃##＃#＃＃####＃#＃####＃＃＃####＃＃##＃＃#＃＃#＃#＃＃#＃＃##＃＃＃＃#＃####＃＃＃####＃#＃＃＃##＃
m1<
—auto.arima（lgret，stationary=TRUE,seasonal=FALSE，ic="
aic"
#鉴于该股票对数收益率序列的自相关性并不强,所以建立的ARIMA模型可能适用性不高。
＃对于对数收益率序列，单样本的t检验结果的t比为1.0625，p值为0.2884，表明该序列不是
#显著异于零的,同时此处根据ACF图所示，在4阶有轻微的超越标准差线,
#因此取用AR（5）模型拟合，aic=-2987。
43
m2<
—arima（x=lgret，order=c（4，0，0），include。
mean=F）
tratio=m2$coef/sqrt（diag（m2$var.coef））
tratio
meacf=eacf（lgret,6,12）
print（meacf＄eacf，digits=2）
#残差检验并表示改模型可能不是充分的
tsdiag（m2,gof=20）
m3<
-auto。
arima（ret，stationary=TRUE,seasonal=FALSE,ic=”aic"
m3
＃＃＃#＃#＃##＃###＃#＃#＃＃＃＃＃##＃#＃＃###＃#＃＃###＃###＃#＃#＃##＃＃＃######＃##＃＃＃#＃＃＃＃#＃#＃＃#＃＃##＃
＃由上述可知，对于价格变化的分析，纯ARMA模型是不充分的，一方面ARMA模型不能处理
#波动率聚集，另一方面，ARMA—GARCH模型能充分处理这些数据的复杂性，
＃并能提高样本外预测
price=ts（cp）
dp=ts（diff（cp））
par（mfcol=c（2,1））
plot（price，xlab='
year'
，ylab='
price'
plot（dp，xlab=’year'
changes'
cprice=diff（price）
acf（cprice）
pacf（cprice）
#aic=-0。
37
m。
garch1〈-garchFit（~1+garch（1，1），data=cprice,trace=F）
summary（m。
garch1）
#aic=-0.62
garch2〈-garchFit（~arma（6,0）+garch（1,1），data=cprice，trace=F，ininclude。
mean=F,
cond.dist=”std"
summary（m.garch2）
#aic=-0.60
m.garch3〈-garchFit（～arma（2，0）+garch（1，1）,data=cprice,trace=F，ininclude。
cond.dist="
std”）
garch3）
#aic=—0.596
garch4<
—garchFit（~arma（1,0）+garch（1,1），data=cprice,trace=F，ininclude.mean=F,
cond。
dist=”std”）
summary（m.garch4）
#回测检验
source（"
backtestGarch.R”）
M2F=backtestGarch（cprice，714,2,inc.mean=F，cdist="
sstd"
source（”backtest。
R"
M2AF=backtest（m2，cprice，714，2,inc。
＃ArchTest（coredata（ret））
##＃##＃＃##＃＃##＃#####＃＃＃＃＃＃##＃##＃#＃＃##＃####＃#####＃＃##＃＃＃##＃＃＃#＃＃#＃#######＃#＃####＃#
#计算VaR
mgarch1〈—ugarchspec（variance.model=list（garchOrder=c（1,1））,
mean.model=list（armaOrder=c（0,0）））
mgarch1_fit<
-ugarchfit（spec=mgarch1，data=cprice）
mgarch1_fit
mgarch1_roll<
—ugarchroll（mgarch1,cprice,n。
start=120,refit。
every=1,
refit。
window=”moving”，solver="
hybrid"
calculate.VaR=TRUE，VaR.alpha=0.01，keep。
coef=TRUE）
report（mgarch1_roll，type=”VaR"
，VaR.alpha=0。
01,conf。
level=0。
99）
#生成PLOT
cprice_var〈-zoo（mgarch1_roll＠forecast＄VaR[,1］）
index（cprice_var）〈—as.yearmon（rownames（mgarch1_roll@forecast＄VaR））
cprice_actual〈-zoo（mgarch1_roll＠forecast$VaR[，2]）
index（cprice_var）<
—as.yearmon（rownames（mgarch1_roll@forecast＄VaR））
plot（cprice_actual，type="
b"
，main=”99%dayVarbacktesting"
xlab="
Date"
，
ylab=”Return/VaRinpercent”）
lines（cprice_var，col="
red"
legend（”topright”,inset=。
05，c（”MHXXreturn"
”VaR”），col=c（”black"
，"
red”），lty=c（1，1））
mgarch1_fcst〈—ugarchforecast（mgarch1_fit,n。
ahead=6）
mgarch1_fcst
ret.fcst〈--qnorm（0.95）*mgarch1_fcst＠forecast$sigmaFor
ret.fcst
chartSeries（MHXX，name=”中国民航信息”,TA=NULL）
addBBands（）
＃addMACD（）
＃###＃＃####＃#＃＃＃＃##＃＃##＃######＃＃＃量化投资策略＃＃＃＃#＃##＃#＃##＃＃#＃＃###＃＃＃#＃＃###＃＃#＃##
###＃##通道突破#＃＃###
＃通道突破函数==================================================================
bband。
bk。
sim<
—function（stk。
prc.xts,k=20，p=1。
65,q=0.8）{
＃q是交易倍数，表示资金的q分用于交易
stk。
prc<
-coredata（stk。
prc。
xts）
#把主要数据取出
Timeline<
—index（stk.prc.xts）
End〈-length（stk.prc.xts）
MA<
-c（rep（0，k）,0）
std<
—c（rep（0,k），0）
u.bound〈-c（rep（0，k），0）
signal〈-c（rep（0，k），0）
#交易信号
trd.state〈—c（rep（0，k），0）
＃记录买卖状态
share〈—c（rep（0,k）,0）
＃记录持股份数
cash〈—c（rep（1e4,k），0）
#现金部位
value<
—c（rep（1e4,k），0）
#资产价值=股票市值+现金部位
#Sim--——
for（tink:
End）｛
prc.pre〈-stk。
prc[（t—k）：
t]
MA[t]〈-mean（stk。
prc.pre）
std[t]<
-sd（stk。
pre）
u。
bound［t]<
—MA［t]+p*std［t］
＃布林带上界
signal[t]〈—0
#默认不交易
if（stk.prc［t］>
bound［t］）signal［t］=
1
＃当股票价格超出布林上界时，buy
if（stk.prc［t—1]〉MA[t—1]&
stk.prc［t]〈=MA[t]）signal［t]=-1
if（stk.prc［t—1]〈MA［t-1]＆stk。
prc［t］〉=MA[t]）signal［t］=—1
#卖的情况
trd。
state[t］〈—trd。
state［t-1]
cash［t］〈-cash[t—1]
share[t]〈-share［t—1]
value［t］<
-value[t-1]
#更新交易状态、持股数目、现金金额
if（trd.state［t-1]==0＆signal［t]==
1）｛
trd.state［t］<
—1
share[t]〈—（q＊cash[t—1]）/stk。
prc[t］
cash［t］〈—cash[t—1]—share［t］＊stk。
prc[t]
}
if（trd.state[t—1]==1&
signal[t］==—1）{
trd.state[t]<
-0
share［t］<
cash[t]<
—cash[t-1]+share［t-1]＊stk.prc［t]
value［t]〈—cash［t]+share［t］＊stk。
｝
res〈—cbind（stk。
prc,signal,trd.state，share,cash,value）
names（res）<
—c（"
prc”，"
signal”，”trd。
state"
"
share"
cash"
，"
value”）
return（res）
＃通道突破函数END================================================================
res〈—bband.bk。
sim（cp）
head（res）
tail（res）
plot（res[，6]，type='
l’,col=’darkred’,lty=1,lwd=2）
#＃通道（end）
##＃#＃＃##＃＃##＃＃＃＃##＃＃####＃##＃＃＃＃均线系统策略＃#＃＃###＃###＃＃######＃###＃#＃＃#＃＃#＃＃#＃
##
双均线交叉策略
mov.avg.sim<
—function（stk.prc。
xts，k=50，n=7,p=1.05,q=1。
10，m=0.8）｛
stk.prc<
—coredata（stk。
xts）
Timeline〈—index（stk。
prc.xts）
End〈—length（stk。
prc）
MA。
5
<
—SMA（stk.prc，5）
#计算5日均线
20〈—SMA（stk。
prc，20）
＃计算20日均线
signal
〈-c（rep（0,k），0）
state<
—c（rep（0，k），0）
share
〈—c（rep（0，k），0）
cash
-c（rep（1e4，k），0）
value〈-c（rep（1e4，k），0）
#Sim---—-
for（tink：
signal［t］〈—0
if（sum（MA。
5[（t-n）：
（t-1）]〉MA.20[（t—n）:
（t-1）]）==n
＆stk。
prc［t-1]/MA.20［t—1]〉p）
signal[t］<
-1
if（MA。
5[t—1]>
=MA.20［t—1]&
MA.5[t］〈=MA。
20[t］）signal[t］〈-—1
if（stk.prc［t—1］/MA。
20［t-1］>
q）signal[t］〈--1
state[t]〈-trd。
state[t-1］
cash［t］
〈-cash［t—1]
share［t]<
—share[t—1］
value[t]〈—value［t-1]
if（trd.state[t—1］==0＆signal［t］==
1）{
state［t]<
—（m＊cash[t-1]）/stk.prc［t]
cash[t］〈-cash[t—1]—share[t］＊stk。
prc［t]
if（trd.state［t-1］==1＆signal［t]==-1）{
trd.state[t］<
cash［t]<
—cash［t—1]+share［t—1]＊stk.prc［t]
value[t］〈-cash[t］+share[t］＊stk.prc［t]
res〈—xts（cbind（stk。
prc，MA。
5，MA.20，signal,trd.state,share,cash,value），
order。
by=Timeline）
-c（”prc"
”MA。
5”，"
20"
signal"
"
share”,”cash"
#双均线交叉策略END==============================================================
res。
mov<
-mov.avg.sim（cp）
head（res。
mov）
tail（res.mov）
plot（res。
mov[，6],type='
l’,lty=1，lwd=2）
#＃MACD（begin）
MACD。
xts，k=50，m=0.8）｛
-coredata（stk.prc.xts）
Timeline〈-index（stk。
End<
-length（stk。
macd.line〈—MACD（stk。
prc，nFast=12，nSlow=26,nSig=9）［，1］
signal.line〈-MACD（stk。
prc,nFast=12，nSlow=26，nSig=9）［，2]
-c（rep（0，k），0）
-c（rep（0，k）,0）
〈—c（rep（1e4，k），0）
-c（rep（1e4,k），0）
＃Sim-——-—
for（tin（k+1）：
signal［t］<
—0
if（macd.line［t-1]<
=signal.line[t—1]&
macd.line［t]>
signal.line[t]）
if（macd.line[t—1]〉=signal。
line［t—1］&
macd。
line［t]<
signal。
line[t]）
signal[t］〈—-1
state[t—1］
〈—cash［t—1]
-share［t-1］
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