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文件名:  SVM_HS300Data.xls
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数据：

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1，先读取数据
  1. #先读取xls数据
  2. library(RODBC)
  3. excel_conn<-odbcConnectExcel('SVM_HS300Data.xls')
  4. HS300.Data<-sqlFetch(excel_conn,'Sheet1')
  5. #关闭DB连接
  6. close(excel_conn)
  7. #查看数据
  8. head(HS300.Data,30)
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2，再获取训练和回测的数据集
  1. Close<-HS300.Data[,5]
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3，建立训练和测试的数据集
  1. #Macd的函数
  2. macd<-function(Stock,short_period,
  3. long_period,dea_period) {
  4. #Stock是股票的价格
  5. #short_period是短期
  6. #long_period是长期
  7. #还有dea_period
  8. length_stock<-length(Stock)
  9. EMA_short<-rep(0,length_stock)
  10. EMA_long<-rep(0,length_stock)
  11. stock_diff<-rep(0,length_stock)
  12. stock_dea<-rep(0,length_stock)
  13. stock_macd<-rep(0,length_stock)
  14. #计算各类指标初始值
  15. EMA_short[1]<-Stock[1]
  16. EMA_long[1]<-Stock[1]
  17. stock_diff[1]<-0
  18. stock_dea[1]<-0
  19. stock_macd[1]<-0
  20. #计算各类指标
  21. for (t in 2:length_stock) {
  22. EMA_short[t]<-Stock[t]*2/(short_period+1)+
  23. EMA_short[t-1]*(short_period-1)/(short_period+1)
  24. EMA_long[t]<-Stock[t]*2/(long_period+1)+
  25. EMA_long[t-1]*(long_period-1)/(long_period+1)
  26. stock_diff[t]<-EMA_short[t]-EMA_long[t]
  27. stock_dea[t]<-stock_diff[t]*2/(dea_period+1)+
  28. stock_dea[t-1]*(dea_period-1)/(dea_period+1)
  29. stock_macd[t]<-2*(stock_diff[t]-stock_dea[t])
  30. }
  31. return(stock_macd)
  32. }

  34. #自变量选择过去一天和两天的Macd指标、过去一天的涨跌情况
  35. #过去两天的涨跌情况(测试)代表历史T-1时刻的信息集
  36. #因变量是今天的涨跌情况(代表T时刻的信息集)(1代表涨0代表跌)
  37. short_period<-5
  38. long_period<-25
  39. dea_period<-9
  40. Macd<-macd(Close,short_period,long_period,dea_period)
  41. Diff<-diff(Close)
  42. Diff<-ifelse(Diff>0,1,0)
  43. #T时刻的涨跌情况(因变量)
  44. Diff.T<-Diff
  45. Diff.T<-c(NA,Diff.T)
  46. #T-1时刻的涨跌情况(自变量)
  47. Diff.T1<-Diff[-length(Diff)]
  48. Diff.T1<-c(NA,NA,Diff.T1)
  49. #T-2时刻的涨跌情况(自变量)
  50. Diff.T2<-Diff[-c((length(Diff)-1),length(Diff))]
  51. Diff.T2<-c(NA,NA,NA,Diff.T2)
  52. #T-1时刻的Macd情况(自变量)
  53. Macd.T1<-Macd[-length(Macd)]
  54. Macd.T1<-c(NA,Macd.T1)
  55. #T-2时刻的Macd情况(自变量)
  56. Macd.T2<-Macd[-c((length(Macd)-1),length(Macd))]
  57. Macd.T2<-c(NA,NA,Macd.T2)
  58. #数据集
  59. N<-length(Close)
  60. Data.train<-data.frame(
  61. y=as.factor(Diff.T[c((N-199):(N-50))]),
  62. x1=Diff.T1[c((N-199):(N-50))],
  63. x2=Diff.T2[c((N-199):(N-50))],
  64. x3=Macd.T1[c((N-199):(N-50))],
  65. x4=Macd.T2[c((N-199):(N-50))])
  66. Data.test<-data.frame(
  67. x1=Diff.T1[c((N-49):(N))],
  68. x2=Diff.T2[c((N-49):(N))],
  69. x3=Macd.T1[c((N-49):(N))],
  70. x4=Macd.T2[c((N-49):(N))])
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4，建模交易
  1. #建立支持向量机模型
  2. library(e1071)
  3. Hs300SvmModel<-svm(y~x1+x2+x3+x4,
  4. data=Data.train,probability=TRUE)
  5. #预测
  6. Predict<-predict(Hs300SvmModel,Data.test,
  7. probability=TRUE)
  8. #最终得到了预测的涨跌情况
  9. Predict<-as.numeric(as.vector(Predict))
  10. #看下预测的准确率
  11. sum(Diff.T[c((N-49):(N))]==Predict)/50

  13. #建立交易和回测
  14. cost<-0.001
  15. Length<-length(Predict)
  16. Trading.Return<-rep(0,Length)
  17. Close.test<-Close[c((N-50):N)]
  18. for (i in 1:Length) {
  19. if (Predict[i]==1) {
  20. #涨的情况
  21. Trading.Return[i]<-
  22. Close.test[i+1]*(1-cost)-Close.test[i]*(1+cost)
  23. } else {
  24. #跌的情况
  25. Trading.Return[i]<-
  26. Close.test[i]*(1-cost)-Close.test[i+1]*(1+cost)
  27. }

  29. }
  30. #累积回报
  31. Trading.Return<-cumsum(Trading.Return)

  33. #试验结果惨败
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5， 回测结果回顾
  1. #最大回撤比率的函数
  2. Retreat_Ratio<-function(stock_return1) {
  3. N<-length(stock_return1)
  4. RetraceRatio<-rep(0,N)
  5. for (i in 2:N) {
  6. C<-max(stock_return1[1:i])
  7. if (C==stock_return1[i]) {
  8. RetraceRatio[i]<-0
  9. } else {
  10. RetraceRatio[i]<-(stock_return1[i]-C)/C
  11. }
  12. }
  13. return(RetraceRatio)
  14. }
  15. retreat_ratio<-Retreat_Ratio(Trading.Return)
  16. #回测比率和买卖仓位作图
  17. par(family='serif',mfrow=c(2,1))
  18. c1<-c(c(0:Length),c(Length:0))
  19. c2<-c(c(0,retreat_ratio),rep(0,Length+1))
  20. plot(c1,c2,type='n',xlab='Time',
  21. ylab='Retreat Ratio')
  22. polygon(c1,c2,col='green',border='yellow')
  23. title('follow your Retreat Ratio')
  24. plot(Predict,type='b',pch=21,
  25. lwd=0.8,col='blue',bg='green',main='交易头寸回顾')
  26. ########################################################
  27. ########################################################
复制代码

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