SMA 使用 R & TTR 封装

Question

下午好！我刚开始使用 R 并学习数据框、包等...在这里阅读了很多消息，但找不到答案。

我有一个 table 我正在使用具有以下字段的 R 进行访问： [符号]、[日期]、[开盘价]、[最高价]、[最低价]、[收盘价]、[交易量]

而且，我正在计算收盘价的 SMA：

sqlQuery <- "Select * from [dbo].[Stock_Data]"
conn <- odbcDriverConnect(connectionString)
dfSMA <- sqlQuery(conn, sqlQuery)
sma20 <- SMA(dfSMA$Close, n = 20)
dfSMA["SMA20"] <- sma20

当我查看输出时，它似乎在计算 SMA，而不考虑符号是什么。我没有尝试复制计算，但我怀疑它只是通过移动 20 行来完成，而不考虑 date/symbol.

如何将计算限制为给定的交易品种？感谢任何帮助 - 只需要指出正确的方向即可。

谢谢

Answer 1

如果您提供可重现的示例，您将更有可能获得答案。首先，让我们复制您的数据：

library(quantmod)
symbols <- c("GS", "MS")
getSymbols(symbols)
# Create example data:
dGS <- data.frame("Symbol" = "GS", "Date" = index(GS), coredata(OHLCV(GS)))
names(dGS) <- str_replace(names(dGS), "GS\.", "")
dMS <- data.frame("Symbol" = "MS", "Date" = index(MS), coredata(OHLCV(MS)))
names(dMS) <- str_replace(names(dMS), "MS\.", "")
dfSMA <- rbind(dGS, dMS)

> head(dfSMA)
  Symbol       Date   Open   High    Low  Close  Volume Adjusted
1     GS 2007-01-03 200.60 203.32 197.82 200.72 6494900 178.6391
2     GS 2007-01-04 200.22 200.67 198.07 198.85 6460200 176.9748
3     GS 2007-01-05 198.43 200.00 197.90 199.05 5892900 177.1528
4     GS 2007-01-08 199.05 203.95 198.10 203.73 7851000 181.3180
5     GS 2007-01-09 203.54 204.90 202.00 204.08 7147100 181.6295
6     GS 2007-01-10 203.40 208.44 201.50 208.11 8025700 185.2161

您要做的是对您的长数据对象进行子集化，然后将技术指标单独应用于每个交易品种。这是一种指导您实现预期结果的方法。

您可以使用 list 执行此操作，并为每个交易品种在 xts 数据对象上构建指标，而不是像示例中那样在 data.frame 上构建指标（您可以将 TTR 函数应用于 data.frame 中的列，但它很难看——使用 xts 对象更理想）。这是您如何做到这一点的模板。最终输出 l.data 应该直观易用。将每个符号放在单独的 "Container"（列表的元素）中，而不是将所有符号组合在一个 data.frame 中，这不容易使用。

make_xts_from_long_df <- function(x) {

    # Subset the symbol you desire
    res <- dfSMA[dfSMA$Symbol == x, ]
    #Create xts, then allow easy merge of technical indicators
    x_res <- xts(OHLCV(res),  order.by = res$Date)
    merge(x_res, SMA(Cl(x_res), n = 20))
}

l.data <- setNames(lapply(symbols, make_xts_from_long_df), symbols)

SMA 使用 R & TTR 封装

SMA using R & TTR Package

r

subset

financial