back-testing

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我一直在修改几个月前使用quantstrat制作的backtest。这是一切工作正常，直到我加入信号和规则6（唐氏通道低）我的完整代码如下。任何帮助将不胜感激。在此先感谢。 PS：对不起，如果代码看起来凌乱，这是我第一次在这里问一个问题。 library(blotter) library(quantstrat) library(xts) library(quantmod) Sys.se

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使用熊猫进行简单回溯测试：直到使用

我有一个熊猫df，日期时间指数从1990-2015。它具有SP500，FOR（财务义务比率），PE比率等等的列。我创建了图表来查看不同比率和市场之间的关系。我现在试图回溯一个投资策略。我在Quantopian做了一些这样的工作，但从来没有做过我自己的工作，是熊猫的新手。前两个我的表列如下所示：我曾与一些代码的好惹的，但不知道该怎么做。这个想法如下：在FOR第一个月下降到16.5以下的时候，投

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如何手动提供一个基准的溜索

我想创造一个手动提供的交易系列和基准重复的例子。这将使正在接近的人们的生活变得非常容易。事实上，鉴于最近关闭了Yahoo！Finance API，即使是使用zipline的介绍性示例也不会再起作用，因为在尝试从幕后导入雅虎的^ GSPC基准时会返回HTTP错误。因此，现在在官方教程中没有一个代码片段可用于AFAIK。 import pytz from pandas_datareader impo

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从彭博[R]

我已经抓住股票代码在RbbgExtension包我怎样才能使用相应的股票代码获得该公司名称中使用HistIndexTickers("SPX", startdate="19980101", freq="MONTHLY")在S & P500抢股票代码和公司名称？（有些公司已被收购或股票代码已被除牌等，但我仍然希望公司名称，因为我回测）在此先感谢！

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职位大小调整

我目前已经设置了我的背部测试，以便投资我现有股权的25％。这导致的问题是，当我的资本开始增长时，战略开始承担巨大的交易。我如何指定它投资Equiuty * 0.25，但只能达到1000合约的限制？下面是我的代码的相关部分。谢谢你的帮助。这让我几个星期都感到沮丧。 osInvestAll <- function (data, timestamp, orderqty, ordertype, or

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如何在Z-Score backtest中填充政权？

我目前正在尝试实施单一资产回溯测试，其中买入信号在zscore低于某个阈值时产生，并在超过阈值时卖出。 df1 = pd.read_csv('XBT.csv', index_col = 0) df1 = df1.drop(['ADJUSTED','VOLUME'], axis = 1) df1.head() OPEN HIGH LOW CLOSE Date

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拟合Weibull分布于截尾数据

我想通过在R 2与一个给定的审查矢量施加到下面的数据来估计威布尔分布的极大似然参数：数据= 9 2 11 49 7 5 3 36 30 6 62 5 3 29 29 1 13 1 24 11 9 4 7 15 11 15 1 1 1 1 1 2 6 12 12 28 14 14 57 17 4 2 3 6 21 6 16 19 28 18 19 9 59 12 3 27 8 26 19 47 6

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Zipline错误：AttributeError：'NoneType'对象没有属性'index'

我想自动执行手动交易策略。然而，一开始，我试图重现Zipline购买苹果股票的简单例子。我努力运行与run_algorithm()算法。当我尝试运行“双移动平均线”时，出现了完全相同的错误。我也试过IPython和Terminal，但仍然得到这个错误。在这个论坛中我找不到任何与此相关的内容。我非常感谢任何提示。谢谢。我在macOS和Zipline版本1.1.1上使用Python 3.6。这是代

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使用quantstrat的投资组合优化

我想回溯其权重均值 - 方差优化的资产组合。我看起来似乎是here和here的例子，但所有的例子或者处理固定的orderSize/tradeSize或者灵活的订单大小，它只针对1个标的资产计算。然而，平均方差算法计算一篮子资产的权重（任何资产的分配应取决于其与其他资产的关系）我的理解是，add.rule函数中的osFUN参数返回特定符号的订单大小。它可以返回所有符号的一系列权重吗？如果是这样，

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为什么模拟股票收益率在R中的pbo（回测过拟合概率）包中的“pbo”小插图中重新缩放并重新居中？

下面是来自小插曲的相关代码，稍微修改以使其适合页面，并使其易于再现。可视化代码被忽略。评论来自vignette作者。（全小插曲：https://cran.r-project.org/web/packages/pbo/vignettes/pbo.html） library(pbo) #First, we assemble the trials into an NxT matrix where