Язык R для трейдера.

Рэндом · **Рэндом** » 09 ноя 2015, 06:09

Прежде всего среда программирования https://www.rstudio.com/products/rstudio/download/
Теперь о том что такое R.

Для меня это новый язык программирования.
К чему придет его изучение я не знаю.
Знаю только что его в том числе используют в трейдинге.

Haos · **Haos** » 09 ноя 2015, 06:53

Очередной язык высокого уровня. Я так понял даже им даже сервер ФБР не взломаешь! :hi_hi_hi:

Рэндом · **Рэндом** » 09 ноя 2015, 06:59

А зачем нам сервер ФБР взламывать? Нам интересен анализ временных рядов, статистика, кластеризация данных, и т.д. Возможности языка впечатляют. Вот и давайте ими воспользуемся.
Для начала учебник https://yadi.sk/d/qCqz-rrkkKaB9

Рэндом · **Рэндом** » 09 ноя 2015, 08:04

http://habrahabr.ru/post/243211/ Разжигаю интерес. :-):

Рэндом · **Рэндом** » 10 ноя 2015, 09:19

Давайте попробуем что-нибудь сделать на R.

Код: выделить все: x<-read.csv(file = file.choose(),sep=",",as.is = TRUE) y<-sapply(x[2:5],as.numeric) ts.plot(y)

Вот наша первая программ на R. Она проста, но уже многое может. К тому же это основа всего остального.
Давайте рассмотрим программу.
Первая строка это чтение из csv файла. Его мы получаем сохранением истории из МТ. Причем мы эта команда открывает диалог выбора файла file.choose().
Далее мы выделяем ценовые данные и переводим их в числа.
И наконец рисуем график временного ряда.
Вот такая картинка у нас получиться:

Alekskm27 · **Alekskm27** » 10 ноя 2015, 14:34

Можем определять цены на фефть и другое , будем в шоколаде . Ура!!! :bra_vo:

Рэндом · **Рэндом** » 11 ноя 2015, 06:12

Добавим несколько функций в наш код.

Код: выделить все: x<-read.csv(file = file.choose(),sep=",",as.is = TRUE) y<-sapply(x[2:5],as.numeric) ts.plot(y) yc<-y[,4] z<-density(yc) plot(z) z2=rnorm(10000) plot(density(z2)) acf(yc) yl<-y[,3] acf(yl) yh<-y[,2] acf(yh) yo<-y[,1] acf(yo) ym<-(y[,2]+y[,3])/2 acf(ym,lag.max = 100)

Здесь добавлены следующие функии:
расчет распределения для исходных данных,
расчет распределения для случайных,
расчет автокорелляции для цен открытия, максимума, минимума, закрытия и для средней цены.

Теперь запустим этот код на евро минутках.
Картинка нормального распределения.

Как видим почти идеальный колокол. Это говорит что данные случайны. И это не удивительно, эта картинка строилась на случайных данных.

Теперь картинка распределения евро.

Повод задуматься, а случайны ли эти данные.

Давайте проверим автокорелляцию. Корреляция показывает зависимость одних данных от других. Высокий коэффициент (1) говорит о том что зависимость есть и она высока.

Как видим коэффициент близок к 1 на протяжение 100 баров. Т.е. будущая цена сильно зависит от прошлых цен практически на протяжении 100 баров.
Рынок предсказуем даже на минутках.
Вы сами можете проверить свои любимые пары и таймфреймы. Только выберите длинную историю.

Haos · **Haos** » 11 ноя 2015, 08:16

На минутках (и до часа включительно) не может быть никакой предсказуемости. Это уже давно проверено математиками. Значит где-то ошибка. Надо искать. Главные вопрос: насколько может быть этот язык связан с МТ4 (5) напрямую? Если, например, через "посредников", то это не новость - то же и Матлаб делает и т.п.

Рэндом · **Рэндом** » 11 ноя 2015, 08:21

Проверял автокорелляцию на случайных данных. Там ее нет.
Так что R вполне можно доверять.

Haos · **Haos** » 11 ноя 2015, 08:29

Автокорреляция имеет только смысл когда есть метод ею воспользоваться, т.е. процедура предсказания следующего элемента ряда в зависимости от предыдущих. Иначе наличие автокорреляции опять же может иметь случайный характер. Например, если выбрать цифры от 1 до 10 и случайно окажется, что они выпали в "тренде", т.е. естественно автокорреляция будет, но это ложная автокорреляция.

Язык R для трейдера.