100论坛币求助R均线交易系统优化测试

最近在网上买到一份用R做的系统交易策略的Code，但是在改编的过程中遇到了写循环的问题。
我的具体想法是，找出最优化的移动平均线的参数来指导交易。
我的参数为（5,10,20,30,60,120）

具体策略就是找出B点和S点，其中：

B点组合为：（以下均表示前者上穿后者）
(5,10) ,  (5,20) ,  (5, 30),  (5,60) ,  (5, 120) 共5种
(10,20) ,  (10, 30),  (10,60) ,  (10, 120) 共4种
(20, 30),  (20,60) ,  (20, 120) 共3种
(30,60) ,  (30, 120) 共2种
(60, 120) 共1种


B点组合共15种。


S点组合为：（以下均表示前者下穿后者）
(5,10) ,  (5,20) ,  (5, 30),  (5,60)  共4种
(10,20) ,  (10, 30),  (10,60) 共3种
(20, 30),  (20,60)  共2种
(30,60)  共1种


S点组合共10种。代码如下：

1. library(combinat)
   
2. x1 <- c(5, 10, 20, 30, 60, 120)
   
3. y1 <- c(5, 10, 20, 30, 60, 120)
   
4. z1 <- c()
   
5. 
   
6. x2 <- c(5, 10, 20, 30, 60)
   
7. y2 <- c(5, 10, 20, 30, 60)
   
8. z2 <- c()
   
9. 
   
10. permunation <- function(x,y,z){
    
11.   for(i in 1:length(x)){
    
12. 
    
13.     for(j in 2:length(y)){
    
14. 
    
15.     z[[i]] <- cbind(x[[i]], y[[j]])
    
16.     }
    
17.   }
    
18. 
    
19. z <- expand.grid(x,y)
    
20. z <- unique(z)
    
21. pd.new<-subset(z, Var1<Var2)
    
22. return(pd.new)
    
23. }
    
24. 
    
25. comb1 <- permunation(x1,y1,z1)
    
26. comb2 <- permunation(x2,y2,z2)

复制代码

综上，结合BS买卖点的策略一共有150种组合。我的策略是找出最优化的那个BS买卖点的参数。

我的部分代码如下：

1. library(plyr)
   
2. library(quantmod)
   
3. library(TTR)
   
4. library(ggplot2)
   
5. library(scales)
   
6. require(data.table)
   
7. library(xts)

复制代码

1. #Download stock data first
   
2. startDate = as.Date("2012-01-01")
   
3. endDate = as.Date("2014-11-21")
   
4. data <- getSymbols("000752.SZ",auto.assign=FALSE, from = startDate, to = endDate)
   
5. 
   
6. #Get Close price
   
7. cdata<-data[,4]
   
8. 
   
9. sDate<-as.Date("2012-01-01") #startdata
   
10. eDate<-as.Date("2014-11-21") #enddate
    
11. #################################
    
12. #Moving AVERAGE Function
    
13. ma<-function(cdata,mas=c(5, 10, 20, 30, 60, 120)){
    
14.   ldata<-cdata
    
15.   for(m in mas){
    
16.     ldata<-merge(ldata,MA(cdata,m))
    
17.   }
    
18.   ldata<-na.locf(ldata, fromLast=TRUE)
    
19.   names(ldata)<-c('Value',paste('ma',mas,sep=''))
    
20.   return(ldata)
    
21. }
    
22. 
    
23. 
    
24. #Transaction Signals
    
25. Signal<-function(cdata,pdata){
    
26.   tmp<-''
    
27.   tdata<-ddply(pdata[order(pdata$Index),],.(Index,Series),function(row){
    
28.     if(row$Series==tmp) return(NULL)
    
29.     tmp<<-row$Series
    
30.   })
    
31.   tdata<-data.frame(cdata[tdata$Index],op=ifelse(tdata$Series=='down','B','S'))
    
32.   names(tdata)<-c("Value","op")
    
33.   return(tdata)
    
34. }

复制代码

[size=13.63636302948px]上面的代码需要修改的地方如下：1. ldata<-ma(cdata,c(5,10)) #选择滑动平均指标    ----> 这里是否需要写成循环?
2. pdata<-merge(ldata$ma10[which(ldata$ma5-ldata$ma10<0)],ldata$ma10[which(ldata$ma5-ldata$ma10<0)])
这里在选择买卖点时，ldata$ma10[which(ldata$ma5-ldata$ma10<0)]和ldata$ma10[which(ldata$ma5-ldata$ma10<0)]如何写一个循环来遍历上面的150种组合？因为这里涉及到买点卖点的参数不同的情况
3. 最后要找出tail(result2$ticks,1)中使得asset最大的那套参数。



请大家给出具体的code实现，而不是简单回答上面的问题，谢谢！！！

顶一下自己的帖，等了一天多了。

你好，使用均线构建交易系统，首先应该避免对特定标的、特定行情进行过度优化，如果在测试历史行情时过度优化，那么这就是高度曲线匹配的系统，这将使该系统未来绩效的可信度大大降低。我不知道你是做商品期货，还是股票。不同的市场特性会有一些差异，应当区别对待。我看到你说：想找出最优化的移动平均线的参数来指导交易。这样不妥，不同的股票在不同的时间，最佳参数都不同。可以选择大一些的均线，最重要的是长期一致性的执行才是关键。

你好，使用均线构建交易系统，首先应该避免对特定标的、特定行情进行过度优化，如果在测试历史行情时过度优化，那么这就是高度曲线匹配的系统，这将使该系统未来绩效的可信度大大降低。我不知道你是做商品期货，还是股票。不同的市场特性会有一些差异，应当区别对待。我看到你说：想找出最优化的移动平均线的参数来指导交易。这样不妥，不同的股票在不同的时间，最佳参数都不同。可以选择大一些的均线，最重要的是长期一致性的执行才是关键。