ARIMAGARCH stratégie de négociation sur l'indice du marché boursier SampP500 Utilisation R Dans cet article, je veux vous montrer comment appliquer toutes les connaissances acquises dans les postes de l'analyse des séries chronologiques précédentes à une stratégie de négociation sur l'indice SampP500 marché boursier américain. Nous verrons qu'en combinant les modèles ARIMA et GARCH, nous pouvons surperformer de façon significative une approche Buy-and-Hold sur le long terme. Stratégie Vue d'ensemble L'idée de la stratégie est relativement simple, mais si vous voulez expérimenter avec elle, je suggère fortement de lire les messages précédents sur l'analyse des séries chronologiques afin de comprendre ce que vous modifieriez La stratégie est menée sur une base continue: Jour, n, les k jours précédents des rendements logarithmiques différenciés d'un indice boursier sont utilisés comme une fenêtre pour l'ajustement d'un modèle ARIMA et GARCH optimal. Le modèle combiné est utilisé pour faire une prédiction pour les rendements du jour suivant. Si la prédiction est négative, le stock est court-circuité à la fermeture précédente, tandis que s'il est positif, il est longed. Si la prédiction est dans le même sens que le jour précédent, rien n'est changé. Pour cette stratégie, j'ai utilisé le maximum de données disponibles de Yahoo Finance pour le SampP500. J'ai pris k500 mais c'est un paramètre qui peut être optimisé afin d'améliorer les performances ou de réduire le retrait. Le backtest est effectué d'une manière vectorielle simple en utilisant R. Il n'a pas été implémenté dans le backtestter événementiel Python jusqu'à présent. Par conséquent, la performance obtenue dans un système commercial réel serait probablement légèrement inférieur à ce que vous pourriez atteindre ici, en raison de la commission et le glissement. Stratégie Mise en œuvre Pour mettre en œuvre la stratégie, nous allons utiliser une partie du code que nous avons précédemment créé dans la série chronologique série d'articles d'analyse ainsi que quelques nouvelles bibliothèques, y compris le rugarch. Qui m'a été suggéré par Ilya Kipnis chez QuantStrat Trader. Je vais passer en revue la syntaxe étape par étape et ensuite présenter la mise en œuvre complète à la fin, ainsi qu'un lien vers mon jeu de données pour l'indicateur ARIMAGARCH. Ive inclus ce dernier parce qu'il m'a pris un couple de jours sur mon PC dekstop pour générer les signaux Vous devriez être en mesure de reproduire mes résultats dans l'intégralité que le code lui-même n'est pas trop complexe, même si il prend un certain temps pour simuler si vous La réaliser en entier. La première tâche consiste à installer et importer les bibliothèques nécessaires dans R: Si vous avez déjà les bibliothèques installées, vous pouvez simplement les importer: Avec cela, vous allez appliquer la stratégie au SampP500. Nous pouvons utiliser quantmod pour obtenir des données remontant à 1950 pour l'indice. Yahoo Finance utilise le symbole GPSC. Nous pouvons alors créer les rendements logarithmiques différenciés du prix de clôture du SampP500 et supprimer la valeur initiale de NA: Nous devons créer un vecteur, des prévisions pour stocker nos valeurs de prévision sur des dates particulières. Nous définissons la longueur foreLength pour être égale à la longueur des données de négociation que nous avons moins k, la longueur de la fenêtre: À ce stade, nous avons besoin de boucle tous les jours dans les données de négociation et ajustez un modèle ARIMA et GARCH approprié à la fenêtre de roulage de Longueur k. Étant donné que nous essayons 24 ARIMA séparés s'adapte à un modèle GARCH, pour chaque jour, l'indicateur peut prendre beaucoup de temps à générer. Nous utilisons l'index d comme une variable de boucle et boucle de k à la longueur des données de trading: Nous créons alors la fenêtre de roulement en prenant le SampP500 retours et en sélectionnant les valeurs entre 1d et kd, où k500 pour cette stratégie: Même procédure que dans l'article ARIMA pour rechercher dans tous les modèles ARMA avec p in et q in, à l'exception de p, q0. Nous enveloppons l'appel arimaFit dans un bloc de traitement d'exception R tryCatch pour nous assurer que si nous n'obtenons pas un ajustement pour une valeur particulière de p et q, nous l'ignorons et passons à la prochaine combinaison de p et q. Notez que nous définissons la valeur intégrée de d0 (c'est un d différent à notre paramètre d'indexage) et en tant que tel, nous adaptons vraiment un modèle ARMA. Plutôt que d'un ARIMA. La procédure de bouclage nous fournira le modèle ARMA le mieux adapté, en fonction du critère d'information Akaike, que nous pouvons ensuite utiliser pour alimenter notre modèle GARCH: Dans le bloc de code suivant, nous allons utiliser la bibliothèque de Modèle GARCH (1,1). La syntaxe pour cela nous oblige à configurer un objet de spécification ugarchspec qui prend un modèle pour la variance et la moyenne. La variance reçoit le modèle GARCH (1,1) tandis que la moyenne prend un modèle ARMA (p, q), où p et q sont choisis ci-dessus. Nous choisissons également la distribution sged pour les erreurs. Une fois que nous avons choisi la spécification, nous réalisons le montage réel d'ARMAGARCH à l'aide de la commande ugarchfit, qui prend l'objet de spécification, les k retours du SampP500 et un solveur d'optimisation numérique. Nous avons choisi d'utiliser hybride. Qui essaie des solveurs différents afin d'augmenter la probabilité de convergence: Si le modèle GARCH ne converge pas alors nous simplement fixons le jour pour produire une prédiction longue, qui est clairement une conjecture. Cependant, si le modèle converge alors nous émettons la direction de prédiction de la date et des lendemains (1 ou -1) en tant que chaîne à quel point la boucle est fermée. Afin de préparer la sortie pour le fichier CSV, j'ai créé une chaîne qui contient les données séparées par une virgule avec la direction de prévision pour le jour suivant: L'avant-dernière étape est de sortir le fichier CSV sur le disque. Cela nous permet de prendre l'indicateur et de l'utiliser dans le logiciel de backtesting alternative pour une analyse plus approfondie, si on le souhaite: Cependant, il ya un petit problème avec le fichier CSV tel qu'il se présente en ce moment. Le fichier contient une liste de dates et une prédiction pour la direction des lendemains. Si nous devions le charger dans le code de backtest ci-dessous, nous allions effectivement introduire un biais prospectif parce que la valeur de prédiction représenterait des données non connues au moment de la prédiction. Afin de tenir compte de cela, nous avons simplement besoin de déplacer la valeur prévue un jour à l'avance. J'ai trouvé cela plus simple en utilisant Python. Puisque je ne veux pas supposer que youve installé toutes les bibliothèques spéciales (telles que des pandas), Ive a gardé à Python pur. Voici le script court qui porte cette procédure. Assurez-vous de l'exécuter dans le même répertoire que le fichier forecast. csv: À ce stade, nous avons maintenant le fichier d'indicateur corrigé stocké dans forecastnew. csv. Étant donné que cela prend beaucoup de temps à calculer, Ive a fourni le fichier complet ici pour vous télécharger: Résultats Stratégie Maintenant que nous avons généré notre fichier indicateur CSV, nous devons comparer sa performance à Buy hold amp. Nous lisons tout d'abord l'indicateur à partir du fichier CSV et le stockons sous la forme spArimaGarch: Nous créons ensuite une intersection des dates des prévisions ARIMAGARCH et de l'ensemble initial de retours du SampP500. Nous pouvons ensuite calculer les rendements de la stratégie ARIMAGARCH en multipliant le signe de prévision (ou -) par le retour lui-même: Une fois que nous avons les retours de la stratégie ARIMAGARCH, nous pouvons créer des courbes d'équité pour le modèle ARIMAGARCH et Buy hold. Enfin, nous pouvons les combiner en une seule structure de données: Enfin, on peut utiliser la commande xyplot pour tracer les courbes d'équité sur la même parcelle: La courbe d'équité jusqu'au 6 octobre 2015 est la suivante: Comme vous pouvez le constater, Période, la stratégie ARIMAGARCH a nettement surpassé Buy hold amp. Cependant, vous pouvez également voir que la majorité du gain a eu lieu entre 1970 et 1980. Notez que la volatilité de la courbe est tout à fait minimale jusqu'au début des années 80, où la volatilité augmente de façon significative et les rendements moyens sont moins impressionnants. De toute évidence, la courbe de capitaux propres promet une excellente performance sur toute la période. Cependant, cette stratégie aurait-elle vraiment été négociable Tout d'abord, considérons le fait que le modèle ARMA a été publié seulement en 1951. Il n'était pas vraiment largement utilisé jusqu'aux années 1970 quand Box Jenkins l'a discuté dans leur livre. Deuxièmement, le modèle ARCH n'a pas été découvert (publiquement) jusqu'au début des années 80, par Engle, et GARCH lui-même a été publié par Bollerslev en 1986. Troisièmement, ce backtest a effectivement été réalisé sur un indice boursier et non un instrument physiquement échangeable. Afin d'avoir accès à un indice comme celui-ci, il aurait été nécessaire de négocier des futures SampP500 ou un réplique Exchange Traded Fund (ETF) comme SPDR. Par conséquent, est-il vraiment approprié d'appliquer ces modèles à une série historique avant leur invention Une alternative est de commencer à appliquer les modèles à des données plus récentes. En effet, nous pouvons considérer la performance au cours des dix dernières années, du 1er janvier 2005 à aujourd'hui: Comme vous pouvez le constater, la courbe actions reste en dessous d'une stratégie Buy Buy Hold pendant presque 3 ans, mais lors du crash boursier de 20082009 elle ne Très bien. Cela est logique car il est probable qu'il y ait une corrélation sérielle significative au cours de cette période et il sera bien saisi par les modèles ARIMA et GARCH. Une fois que le marché s'est rétabli après 2009 et entre dans ce qui semble être une tendance stochastique, la performance du modèle commence à souffrir une fois de plus. Notez que cette stratégie peut être facilement appliquée à différents indices boursiers, actions ou autres classes d'actifs. Je vous encourage vivement à essayer de rechercher d'autres instruments, car vous pouvez obtenir des améliorations substantielles sur les résultats présentés ici. Prochaines étapes Maintenant que nous avons terminé de discuter de la famille de modèles ARIMA et GARCH, je souhaite poursuivre la discussion sur l'analyse des séries chronologiques en examinant les processus à mémoire longue, les modèles d'états et les séries chronologiques co-intégrées. Ces séries chronologiques ultérieures nous présenteront des modèles qui peuvent améliorer nos prévisions au-delà de celles présentées ici, ce qui augmentera considérablement notre rentabilité commerciale et réduira le risque. Voici la liste complète pour la génération d'indicateur, le backtesting et le traçage: Et le code Python à appliquer à forecast. csv avant de réimporter: Toute personne a utilisé ARMA modèles GARCH dans le commerce de forex J'explore actuellement en utilisant ARMA GARCH pour prédire la position jours suivants. En ce moment, Im courir quelques modèles sur les deux dernières semaines. Cela prendra un certain temps pour terminer alors j'ai pensé que je demanderais à la communauté de l'usine de forex si quelqu'un a exploré ces encore Looks pour avoir fourni quelques bons résultats sur le SPY dans un post que j'ai lu sur quintuitive2012082. S-for-trading et je me demandais si quelqu'un pouvait obtenir le même résultat avec des paires de devises essayer mal et afficher mes résultats quand ils sont faits de calcul. Date d'inscription: octobre 2008 Statut: PIP Slayer. Je voudrais garder em 268 Posts Pour le test de deux semaines, il semble grand Le test a essayé de prévoir les prochains jours retourner et renvoyé soit un 1, 0 ou -1 puis basé sur cette valeur ouvrirait un commerce long short ou pas de commerce. Le modèle armagarch prend regarde les 40 dernières barres et choisit le modèle arma qui a le plus bas AIC. Ensuite, appliquez un garch 1,1 pour tenir compte de la volatilité. La ligne bleue représente les rendements de clôture du graphique EURUSD 4 h comme si vous deviez acheter et détenir un trade long. La ligne verte représente le modèle ARMAGARCH dans lequel un commerce long ou court a été acheté. Ce n'est qu'environ deux semaines 72 barres de données en cours d'analyse semble prometteuse. Image attachée (cliquer pour agrandir) Je ne sais pas pourquoi prendre tellement de temps cela va autour peut-être depuis que j'ai augmenté l'histoire tellement. Sa prévision de chaque barre, puis remplace toutes les barres. Fonctionne à travers une série de modèles arima (0,0) - gt (5,5) de sorte que chaque barre générant quelque chose comme 35 modèles et choisit le meilleur ajustement de celles basées sur l'AIC. Alors ajustement un garch (0,0) juste pour s'assurer que la volatilité était dedans là et pour garder d'avoir à faire le calcul supplémentaire je ne cycle par des commandes pour le garch. Assez lourd calcul sage générant le backtest. Même en cours d'exécution sous Linux à utiliser. Bonjour Après quelques mois de travail avez-vous trouvé quelque chose d'interressant Id comme de donner un autre essai à l'AR (F) (I) MA - () modèles GARCH mais Im toujours bloqué sur le grand nombre d'échantillons requis (comme 10000 pour ARFIMA). Im intéressé à mesurer pas de prévision. Ma décomposition en ondelettes me donne de mauvais résultats quand la volatilité change soudainement puis il faut un certain temps (toujours trop long) pour converger à nouveau. J'aimerais voir si je peux combiner les deux méthodes (ne sais pas comment encore). Pas d'avidité. Sans peur. Juste des maths. Je voudrais partager avec vous ce que je fais en utilisant le modèle ARMA et l'analyse des résidus du modèle. Je travaille sur EURUSD, et j'essaie de trouver un moyen de passer commande basée sur la modélisation ARMA. Collecte de données, Transformation de données et Ajustement de modèle: Je collectionne chaque EOD Close de l'instrument EURUSD, et je calcule la différence de log pour transformer cette série temporelle dans un processus stationnaire. Ensuite, à l'aide de Box Jenkins, j'ajuste les paramètres du modèle ARMA. Image attachée (cliquer pour agrandir) Image attachée (cliquer pour agrandir) Après le modèle installé, j'analyse les résidus du modèle. Le processus des résidus du modèle est un processus stationnaire et suit une distribution normale. Image attachée (cliquer pour agrandir) 108 résultats de recherche pour garch Nous examinons le regroupement de la volatilité et certains aspects de sa modélisation avec un modèle GARCH (1,1) univarié. Le phénomène des périodes de calme relatif et de périodes de forte volatilité 8212 est un attribut apparemment universel des données de marché. Il n'existe aucune explication universellement acceptée. GARCH (Generalized AutoRegressive 8230) Continuer à lire Dans le cadre d'un article en cours avec Kerrie Mengersen et Pierre Pudlo, nous utilisons un modèle GARCH (1,1) comme une cible. Par conséquent, le modèle est de la forme qui est en quelque sorte L'objet latent (la variance) est déterministe et peut être reconstruit exactement en fonction de la série et des paramètres. Cependant, l'estimation n'est pas Février 9, 2012 Dans mon post précédent, j'ai présenté mes conclusions de mon projet de financement sous la direction du Dr Susan Les résultats de mon article suggèrent qu'il existe des variables macroéconomiques, en particulier les taux de change INRUSD, qui nous aident à comprendre la dynamique des rendements boursiers. Même si les résultats que j'ai obtenus étaient significatifs à 5. Quantum Financier a écrit un article intéressant Régime Switching System Deux modèles sont examinés: l'un utilisant la volatilité historique et un autre utilisant la prévision de volatilité de Garch (1,1). La stratégie de réversion moyenne est modélisée avec RSI (2): Long quand 14 décembre 2011 Le système décrit dans la série précédente pour le commerce ARMA était en fait une version ldquoextremerdquo de l'approche orthodoxe plus courante qui prévaut dans la littérature. Récemment, j'ai essayé d'utiliser R pour reproduire les résultats d'un article particulier, et qui mènent à beaucoup de nouveaux développements hellip Comment est typiquement ARMA trading simulé Ce poste examine les modèles d'hétéroscédasticité conditionnelle dans le contexte des données quotidiennes sur les prix des actions pour Allied Irish Banks (AIB ), Spécifiquement comment tester l'hétéroscédasticité conditionnelle dans une série, comment aborder la spécification du modèle et l'estimation quand la volatilité variable dans le temps est présente, et comment prévoir avec ces modèles tout cela est fait dans R, le 17 novembre 2016 Alors que nous nous préparons Pour la prochaine version de Microsoft R Open, j'ai préparé la liste des paquets nouveaux et mis à jour pour la page des projecteurs. Cela implique de numériser les aliments CRANberries (avec gracieux remerciements à Dirk Eddelbuettel) pour les paquets nouvellement libérés et les mises à jour importantes pour les existants. C'est beaucoup de données à traiter. Pour le contexte, en octobre 2016. 24 octobre 2016 L'objectif de intubate (logo ltgt) est d'offrir une manière indolore d'ajouter des fonctions R non-pipe-aware aux pipelines de science de données mis en œuvre par magrittr avec l'opérateur gt, sans avoir De se baser sur des solutions de toute complexité. Installer. Cet article est consacré à mon tout nouveau paquet sur CRAN. OpenImageR. Le paquet supporte des fonctions pour le prétraitement d'image, le filtrage et la reconnaissance d'image et il utilise RccpArmadillo largement pour réduire le temps d'exécution de computat. 18 novembre 2015 Le drame démocrate Bernie Sanders ne cesse de dire à propos de l'inégalité des revenus aux États-Unis, mais je dois me demander, à quel point est-ce vraiment mauvais et nous nous inquiétons? D'abord, il y a une raison légitime de demander si nous devrions se soucier. Après tout, t. 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