Aapl Trading Signale

Einführung in quantmod: Es ist möglich, mit einer Quantmod-Funktion Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu laden, einschließlich. Yahoo Finance (OHLC Daten) Federal Reserve Bank von St. Louis FRED174 (11.000 ökonomische Reihen) Google Finanzen (OHLC Daten) Oanda, die Währungs-Site (FX und Metalle) MySQL Datenbanken (Ihre lokalen Daten) R binäre Formate (.RData und. RDA) Comma Separated Value-Dateien (.csv) Mehr Informationen zu kommen, einschließlich (RODBC, economagic, Rbloomberg.) Wie Sie askGetting Daten gt getSymbols (YHOO, srcgoogle) von google 1 YHOO gt getSymbols finanzieren (GOOG, srcyahoo) von yahoo Finance 1 GOOG Gt getSymbols (DEXJPUS, srcFRED) FX-Raten von FRED 1 DEXJPUS gt getSymbols (XPTUSD, srcOanda) Platinum von Oanda 1 XPTUSD Jeder Anruf führt dazu, dass die Daten direkt in Ihren Arbeitsbereich geladen werden, wobei der Name des Objekts vom Anruf zurückgegeben wird. Sortierung von handy, aber es wird besser. Gt Geben Sie die Nachschlageparameter an und speichern Sie sie für zukünftige Sitzungen. gt gt setSymbolLookup (YHOOgoogle, GOOGyahoo) gt setSymbolLookup (DEXJPUSFRED) gt setSymbolLookup (XPTUSDlist (nameXPTUSD, srcoanda)) gt saveSymbolLookup (filemysymbols. rda) gt neue Sitzungen nennen loadSymbolLookup (filemysymbols. rda) gt gt getSymbols (c (YHOO, GOOG, DEXJPUS, XPTUSD)) 1 YHOO GOOG DEXJPUS XPTUSD Jetzt ist es einfach, Daten aus verschiedenen Quellen in Ihren Arbeitsbereich (oder jede andere Umgebung) zu laden, ohne explizit eine Zuweisung zu erfordern oder ständig Erinnerungsspezifikation der Verbindungsparameter. Denken Sie an es als ein Lastbefehl, der Daten von fast überall holen kann. Versuchen Sie es selbst gettingdata. R Charting mit quantmod Nun, da wir einige Daten, die wir wollen, um es zu betrachten. Geben Sie die neue Funktion chartSeries ein. Gegenwärtig ist dies ein nettes Tool, um finanzielle Zeitreihen so zu visualisieren, dass viele Praktiker mit - Liniendiagrammen, sowie OHLC Bar und Kerzenkarten vertraut sind. Es gibt Convenience-Wrapper für diese verschiedenen Stile (lineChart, barChart und candleChart), obwohl chartSeries einiges tut, um Daten automatisch in der am besten geeigneten Weise zu verarbeiten. Ein schneller Blick auf, wie man einige Diagramme, einschließlich einige Eigenschaften und einen Blick an herstellt, was in zukünftigen Freigaben kommt. Gt Geben Sie die Nachschlageparameter an und speichern Sie sie für zukünftige Sitzungen. gt gt getSymbols (AAPL, srcyahoo) 1 AAPL gt BarChart (AAPL) gt hinzufügen Multi-Färbung und Hintergrund ändern weiß gt candleChart (AAPL, multi. colTRUE, themewhite) Nicht-EHTS - und Volume-Serie werden automatisch gt getSymbols (XPTUSD behandelt, srcoanda) 1 XPTUSD gt Chart (XPTUSD, namePlatinum (.oz) in USD) Platin, jetzt wöchentlich mit eigener Farb Kerzen mit dem quantmod Funktion to. weekly gt Chart (to. weekly (XPTUSD), up. colwhite, dn. colblue) Technische Analysewerkzeuge Ab Version 0.3-0 können nun technische Analysenstudien aus dem Paket TTR in die obige Tabelle eingefügt werden. Eine detaillierte Beispielseite wird in Kürze folgen, aber hier ist ein bisschen von der Güte: Sehr schöne technische Funktionalität aus der Bibliothek von Josh Ulrich - auf CRAN gt require (TTR) gt getSymbols (AAPL) 1 AAPL gt chartSeries (AAPL) gt addMACD ( ) Gt addBBands () Verwenden der Daten, um Signale zu generieren Bauprogramme werden meistens für eine spätere Beispielserie übrigbleiben, aber für diejenigen, die gerne einen Freitagnachmittag bei der Arbeit verschwenden (wenn die meisten meiner Besucher zu erscheinen scheinen), werde ich weitermachen. Modellierung in R ist, was R ist. Data-Feeds in diese Diskussion am ehesten aufgrund der Tatsache, dass viele Finanzdaten nicht in einzelnen Datenobjekten enthalten ist. Viel, wenn nicht sogar alles, muss von Ihnen, dem Modellierer, gesammelt und aggregiert werden. Dies ist, wo Pre-Spezifikation Datenquellen und Verbindungsparameter kommt so praktisch. SetSymbolLookup ermöglicht dem Modellierer die Möglichkeit, quantmod zu Quelldaten - in Anbetracht eines bestimmten Symbols - in einer bestimmten Weise zu instruieren. Beim Bau von Modellen in R. Wird häufig eine Formel zur passenden Funktion zusammen mit dem entsprechenden zu suchenden Datenobjekt übergeben. Um viele verschiedene Quellen zu behandeln, ist es notwendig, entweder ein Datenobjekt mit allen vordefinierten Spalten zu erstellen, ODER die in der Benutzerumgebung sichtbaren Objekte zu verwenden. Beide haben offensichtliche Nachteile - nicht die geringste davon ist ein Vertrauen auf den Modellierer, die manuell geladen und ausgerichtet die Serie in Frage. Am allerbesten ist dies zeitraubend und sicher nicht sehr aufschlussreich. Am schlimmsten kann es gefährlich sein, da die Datenverarbeitung an sich fehleranfällig ist. Datenfehler in der Forschung können teuer werden, Datenfehler im Handel können schnell zu einer neuen Karriere führen. Das heißt, ich werde die Bedingungen der LIZENZ unter Bezugnahme auf die COMPLETE LACK OF GARRANTY in Bezug auf diese Software und alle von R für diese Angelegenheit zu reemphasize. Benutzerverhalten Um dieses relativ eindeutige Datenproblem zu erleichtern, erzeugt quantmod dynamisch Datenobjekte für die Verwendung innerhalb des Modellierungsprozesses und erstellt einen Modellrahmen intern, nachdem er eine Reihe von Schritten durchlaufen hat, um die benötigten Datenquellen zu identifizieren. DefineModel ist die Arbeitstierfunktion, um alle Datenprobleme zu behandeln, und seine Hilfedatei sollte gelesen werden, um vollständig zu verstehen, was intern geschieht. Für unsere Zwecke hier ist es genug, zu wissen, dass man ANY Daten innerhalb des Aufrufs spezifizieren könnenModel, und quantmod wird für die Suche und Datenaggregation für Sie behandeln. Natürlich müssen die Daten lokalisierbar und einzigartig sein, aber das war vermutlich vermutet. Letss einen Blick auf ein Beispiel von SpecifyModel. Gt Erstellen Sie ein quantmod-Objekt für den Einsatz in gt in späteren Modell-Anpassung. Beachten Sie, dass gt keine Notwendigkeit, die Daten vor der Hand laden. Gt gt setSymbolLookup (SPYyahoo, VXNlist (nameVIX, srcyahoo)) gt gt mm lt - spezifizierenModell (Nächstes (OpCl (SPY)) OpCl (SPY) Cl (VIX)) gt gt modelData (mm) Modells und der Datenstruktur, die die nächsten (nächsten) Perioden zum Schließen des SampP 500 ETF (OpCl (SPY)) implizieren, wird als eine Fusion der aktuellen Zeit zum Schließen und der Stromabschluß der VIX (Cl (VIX) ). Der Aufruf von modelData extrahiert den relevanten Datensatz, wobei die Transformationen magisch angewendet werden. Sie können die Daten nehmen und mit ihm tun, wie youd wie. Eine direktere Funktion, um das gleiche Ziel zu erreichen, ist buildData. Whats next Wie wärs mit einigen Beispielen für quantmods Datenverarbeitung Diese Software wird von Jeffrey A. Ryan geschrieben und gepflegt. Siehe Lizenz für Einzelheiten zum Kopieren und Verwenden. Copyright 2008.Apple: Eine Analyse der quantitativen Handelsmuster Okt. 6, 2016 11:43 AM AAPL Eine quantitative Analyse der Äpfel Handel Muster seit 1999. Apple hat eine historisch schwache 2016 gehabt. Weitere upside erwartet. Apple hat eine Wahrscheinlichkeit von 58,15 der überdurchschnittlichen Nasdaq in den nächsten 20 Tagen. Ein sechsmonatiges Zeitfenster gibt eine Chance von 69.28 Outperformance, während ein einjähriger Zeitrahmen 65.47 ist. Im Falle einer Korrektur, sollte Apple bei rund 106,3 USD gekauft werden, erwartet eine 6 Rückkehr innerhalb von 15 Tagen. Apple Long-Investitionen sind am besten getan gegen Ende eines Handelstages und nach einer dreitägigen Verlieren Streifen, um Renditen zu maximieren. Weitere Analysen und Schlussfolgerungen finden Sie weiter unten. In diesem Artikel werden die Leser mit einer quantitativen Datenanalyse versehen, die die täglichen Handelsmuster und das Co-Impuls von Apple (NASDAQ: AAPL) und Nasdaq (NASDAQ: QQQ) im Detail analysiert. Als Ergebnis können die Leser die aus dem Dataset abgeleiteten Informationen verwenden, um Schlüsselmuster im Sicherheitsverhalten zu identifizieren. Die wichtigsten Informationen in diesem Artikel ist es, serielle Rückgabewahrscheinlichkeiten, Intraday-Strukturen zu identifizieren, wie lange und tiefe Korrekturen in Apple-Aktien sind und wann zu gehen, sowie eine Co-Impuls-Analyse, in denen wir lernen, wie wahrscheinlich Apple ist Outperform für einen bestimmten Zeitrahmen, wie gut Apple Nasdaq aufnimmt und nach unten und wenn Apple als Portfolio-Erweiterung beschäftigen. Die bereitgestellten quantitativen Informationen sind somit für Tages - und Swingpositionen sowie für Anleger gedacht, die nach statistisch gestützten Ein - und Ausstiegsmustern suchen. Der Artikel beginnt mit einer einfachen Einführung der historischen Beziehung zwischen Nasdaq und Apple und zielt darauf ab, schnell in die Bereitstellung von präzisen Informationen über die folgenden: Rückkehr Analyse: Wahrscheinlichkeiten für positive und negative Renditen nach dem Sehen serielle Muster, sowie Intraday - Einschließlich auf Äpfel Durchschnitt und Median täglich hoch versus täglich schließen, täglich niedrig vs täglich schließen, täglich hoch vs täglich schließen. Die täglichen Gesamtrenditen und ihre Wahrscheinlichkeiten runden die Renditeanalyse ab. Risikoanalyse: Risikomessungen und sowohl die Risikosensitivität der Wertpapiere als auch die durchschnittliche Verlangsamung, die durchschnittliche Dauer, die durchschnittliche Erholung und die Verwertungsquoten von Apple. Co-Momentum: Up - und Down-Captures und Wahrscheinlichkeiten von Apple übertreffen Nasdaq über verschiedene Zeitrahmen bis zu einem Jahr. Der Datenbestand beginnt am 23. Juni 1999 und besteht aus Erträgen bis zum 30. September 2016. Er enthält somit zwei große Anziehungsperioden, nämlich die Dotcom-Blase und die Krise von 2007. Die Daten enthalten auch die bereinigten Offen-, Hoch-, Tief - und Schlusskurse von Apple Inc. sowie die gleichen Datenbestände für die generische Nasdaq-100 e-mini Zukunft. Der Datensatz enthält darüber hinaus nur Börsentage, an denen beide Wertpapiere gehandelt wurden, um gültige Renditevergleiche zu ermöglichen. Von den 4.401 Börsentagen wurden 58 davon entfernt. Für den Zeitraum von 1999 bis 2016 hat Apple eine annualisierte Rendite von genau 28,50 mit einer Standardabweichung von 43,46 veröffentlicht. Im Vergleich zu Nasdaqs deutlich niedrigeren jährlichen Rendite von 4,96 bei einer Standardabweichung von 29,01 seit 1999. Apple so leicht übertrifft die Nasdaq auf Risiko-Rendite mit einem Sharpe-Verhältnis von 0,656 im Gegensatz zu Nasdaqs 0,171. YTD, hat Apple eine annualisierte Rendite von 12,38 mit einer viel niedrigeren Standardabweichung von 25,43, also eine Sharpe Ratio von 0,487. So auf einer Rendite-Risiko-Basis, Apple hat viel Nachholbedarf zu tun, sowohl im Gegenzug und Volatilität Begriffe. Nasdaq hingegen hat in diesem Jahr seine eigenen historischen Maßnahmen mit einer jährlichen Rendite von 7,94 und einer niedrigen Standardabweichung von 17,3 übertroffen, was eine Sharpe-Ratio von 0,46 ergibt und damit deutlich besser als die historische 0,17. Ab 9302016 ist Apple auch am schlechtesten 5-jährigen historischen Rendite-Risiko-Trade-Trade seit 1999, nachdem er von seiner besten Seite im Jahr 2011. Der Fünfjahreszeitraum, der im September 2006 endet, hat seine höchste Rendite erlebt, wenn auch auf höchstem historischen Niveau Standardabweichung. Die Nasdaq, wie auch in meinem vorherigen Artikel skizziert, ist per Definition Handel mit einer viel niedrigeren Standardabweichung und hat auch weniger intensive Sprünge in seinem Fünf-Jahres-Risiko-Return-Tradeoff seit 1999 gesehen, wie unten zu sehen: Für jede gegebene Handelstag, hat Apple eine 51,76 Wahrscheinlichkeit des Endes des Tages positiv, während Nasdaq eine 53,32 Wahrscheinlichkeit hat, natürlich höher für die Diversifikation Momentum. Es gibt keine einzelne Aktie im Nasdaq, die eine höhere Aufwärtsfrequenz als der Index selbst hat. Apple (Nasdaq) liefert eine mittlere 0,14 (0,04) pro Tag und einen Median von 0,09 (0,09). 25 von Äpfeln sind niedriger als -1,15 (-0,71), während 75 ist niedriger als 1,44 (0,81), was die Tatsache, dass Apple hat eine sehr positiv-schiefe Rückkehr und natürlich auch eine höhere Beta. YTD, hat Apple eine durchschnittliche 0,06 pro Handelstag zurückgegeben, viel niedriger als sein historischer Durchschnitt, während der Median ist immer noch ein gleich 0,09. YTD, 25 der Renditen niedriger als -0,69, während 75 niedriger als 0,85 sind. Dies steht in Einklang mit der Gesamtthese, dass 2016 bisher eine relativ niedrige Rendite, eine niedrige Volatilität, außerhalb historischer Muster war. An jedem beliebigen Börsentag zieht Apple 1,7 von seinem Intraday-High zurück, während der Medianrückzug 1,19 beträgt. Auf der anderen Seite erholt sich Apple durchschnittlich 1,62 von seinem niedrigen mit einem Median von 1,14. Dies sagt uns, dass Apple in der Regel zum unteren Ende der Intraday-Bereich mit einer Marge von 0,08 schließt. Die Intraday-Trading-Bereich ist ein sehr außergewöhnlicher Durchschnitt 3,4 zwischen seinem hohen und niedrigen und einem noch hohen Median von 2,9. Wo statistisch gestützte Stop-Loss Levels gesetzt werden, wird weiter unten diskutiert, wo wir auch grafisch die Rückkehr Clustering von Apple zu sehen. Es wird offensichtlich, dass sowohl negative Tage (und Tage, an denen VaR und ETL getroffen werden) und positive Tage häufig in einer Reihe auftreten, weshalb Id gerne einige Stats um serielle Rückgaben hervorheben möchte: Im Durchschnitt hat Apple 2.031 (gelesen: 2 Punkt 031) positive Tage in Folge war die maximale Siegesserie 12 Tage und das Minimum - natürlich - eins. Wenn wir einen einzigen positiven Tag sehen, gibt es eine Wahrscheinlichkeit von 45,21, dem ein weiterer positiver Tag folgt. Wenn wir zwei positive Tage in Folge sehen, gibt es eine 56,07 Wahrscheinlichkeit, dass es einen dritten positiven Tag geben wird. Nachdem wir drei positive Tage in Folge gesehen haben, gibt es eine Wahrscheinlichkeit von 49,65, dass wir einen vierten positiven Tag sehen. Dies ist interessant, da wir lernen können, dass zwei positive Tage eine gute Wahrscheinlichkeit des Sehens eines Drittels signalisieren, was für die Öffnung langer Positionen nach zwei positiven Tagen verwendet werden kann. Im Durchschnitt hat Apple 1,893 negative Tage in Folge mit einer maximalen Verlieren Streifen je von acht aufeinander folgenden Tagen. Nach einem negativen Tag, gibt es eine 51,52 Chance sehen wir einen zweiten negativen Tag, und eine 52,43 Chance, ein Drittel dann sehen. Es gibt nur eine 41.06 Chance, einen vierten negativen Tag nach drei gesehen zu sehen. Von diesem können wir sehen, dass der Kauf von Apple nach drei negativen Tagen in einer Zeile hat eine 58,94 Wahrscheinlichkeit positiv am nächsten Tag. Mit einer Wahrscheinlichkeit von 95 wird ein bestimmter Handelstag nicht niedriger als -3,99 schließen, was bedeutet, dass ein statistisch gestützter Handelsstoppverlustwert an oder besser noch unter dieser Schwelle gesetzt werden sollte. Während dies meistens der Fall ist, vor allem, wenn wir eine frühe intraday niedrige und offene Long-Positionen dort zu sehen, ist es auch wahr, dass im Laufe eines Jahres gibt es in der Tat ein paar Fälle, wenn diese 95 Wahrscheinlichkeit übertroffen wird, wie Sie können Siehe unten, wo ich die VaR-Linie auf der Basis eines einjährigen Zeitrahmens zog: Unvermeidlich führt dies zu der nächsten Risikomessung, die erwartet wird, dass der Schwanzverlust erwartet wird, was auf eine Wahrscheinlichkeit hinweist, wie groß die Verluste tatsächlich sein werden und nicht nur anzeigen Welches Niveau wahrscheinlich nicht übertroffen wird. Der eintägige 95 erwartete Schwanzverlust ist -5.97, ziemlich hoch. Also jeden gegebenen Handelstag gibt es eine 5 Chance schließen wir 5,97 im Vergleich zu gestern schließen. Nasdaq, unter den volatilsten US-Indizes, hat eine viel niedrigere ETL von -4,39. Unten, können Sie sehen, wie dies sah aus wie im vergangenen Jahr (beachten Sie die Rückkehr Clustering oben diskutiert): Im Folgenden möchte ich zeigen, sowohl die VaR-und ETL-Sensitivität von Apple: Äpfel bedeuten Drawdown von einem früheren Hoch ist 5,96. Der durchschnittliche Drawdown in Apple dauert 31,7 Tage, mit 17.11 Tage verbracht, um den Boden einer Korrektur zu erreichen und 14.56 Tage, um von dort zu erholen. Dies bedeutet, dass Apple braucht nur 85 der Zeit, die es braucht, um den Boden zu erholen, die sehr günstig ist und zeigt die große Erholung Stärke Apple bietet. Schließlich schlägt dies vor, dass Long-Positionen auf der Ebene von 106,3 USD eingegeben werden. Wie oben gesehen, gibt Apple an Tagen, an denen die Nasdaq positiv handelt, den Faktor 1,087, so dass ein Anstieg von Nasdaq einem Anstieg von 1,087 bei Apple im Durchschnitt entspricht. Der Nachteil, interessanterweise, ist viel mehr abgedeckt, da Apple nur den Faktor 0,916 auf dem Nachteil erfasst. So bietet Apple nicht nur bessere positive Renditen, sondern auch mehr Abwärtsschutz als Nasdaq. In 73,96 aller Fälle, Apple-Trades positiv, wenn die Nasdaq tut, und in fast gleich 73,32 der Fälle, tut es negativ, wenn Nasdaq negativ ist. Interessant zu sehen ist auch, dass Apple den Nasdaq auf Nasdaqs positive Tage in 50,99 der Fälle übertrifft, während er die Nasdaq an negativen Tagen in 49,82 der Fälle übertrifft. Wahrscheinlichkeit der Outperformance Für einen eintägigen Zeitrahmen gibt es eine 50.4 Chance Apple gibt mehr als die Nasdaq zurück. Für einen dreitägigen Zeitrahmen erhöht sich die Wahrscheinlichkeit auf 52,4, 54,05 für eine t radierende Woche, 57,09 für zwei Handelswochen und 58,15 für einen Handelsmonat. Für eine dreimonatige Handelsperiode verringert sich die Wahrscheinlichkeit jedoch auf 54,4, was auf die Volatilität und häufige Korrekturen hinweist, die Apple veröffentlicht hat, und dies verstärkt den Fall weiter, um diese Korrekturen auszunutzen. Für einen sechsmonatigen Zeitrahmen ist die Wahrscheinlichkeit 69,28, während ein volles Handelsjahr gibt uns eine Chance von 65,47, dass eine Investition in Apple mehr als eine Investition in Nasdaq zurückgibt. Kaufen Apple für Swing Trades ist am besten für einen Zeitraum von bis zu einem Monat getan, wie wir sehen zunehmende marginale Wahrscheinlichkeiten der Outperformance. Mittelfristige Anleger sollten für einen Zeitraum von bis zu sechs Monaten zu investieren, wie wir sehen sinkende Marginale Wahrscheinlichkeit für sechs Monate bis zu einem Jahr. Apple hat eine Wahrscheinlichkeit von 58,15 der Outperforming der Nasdaq über die nächsten 20 Tage, aber nur eine Wahrscheinlichkeit von 54,4 der Outperforming in den nächsten drei Monaten. Ein sechsmonatiges Zeitfenster gibt eine Chance von 69.28 Outperformance, während ein einjähriger Zeitrahmen 65.47. Neue Positionen in Apple sollten um das mittlere Drawdown-Niveau von 5,96 geöffnet werden und sollten schnell verlobt werden, nachdem wir zeugen Boden-bildende Muster, wie Apple erholt sich in nur 85 der Zeit, die es braucht, um den Boden zu erreichen. Ein Drawdown in Apple dauert in der Regel 31,7 Tage, während eine vollständige Wiederherstellung dauert 14,6 Tage. Beste Wahrscheinlichkeiten für das Sehen eines positiven Tages sind nach drei verlierend Tagen in einer Reihe und bekannt gegeben eine Wahrscheinlichkeit von 58.94. Jeder gegebene Tag, die Wahrscheinlichkeit, positive Rückkehr zu sehen sind 51.76. Apple hat eine unterdurchschnittliche Rückkehr Geschichte YTD und eine quantitative Ansicht macht den Fall für höhere Preise bis zum Ende des Jahres gesehen werden. Apple hat eine Tendenz, mehr in Richtung niedriger als zu seinem hohen zu schließen, dh lange Positionen sollten gegen Ende des Handelstages geöffnet werden. In jedem Fall und für langfristige Investoren, hat Apple eine rock-solide quantitative Track Record für längerfristige aktive Renditen. Offenbarung: Ich bin sehr lange AAPL. Ich schrieb diesen Artikel selbst, und er drückt meine eigenen Meinungen aus. Ich erhalte keine Entschädigung dafür (mit Ausnahme von Seeking Alpha). Ich habe keine Geschäftsbeziehung mit irgendeinem Unternehmen, dessen Bestand in diesem Artikel erwähnt wird. Lesen Sie den ganzen Artikel