2015 TD Ameritrade IP Company, Inc. Todos los derechos reservados. Se aplican los términos de uso. La reproducción, la adaptación, la distribución, la exhibición pública, la exhibición con fines de lucro o el almacenamiento en cualquier medio de almacenamiento electrónico en todo o en parte está prohibido bajo pena de ley. Ni Investools Inc. ni ninguno de sus funcionarios, empleados, representantes, agentes o contratistas independientes son, en tales capacidades, asesores financieros con licencia, asesores de inversiones registrados o corredores de bolsa registrados. Investools Inc. no proporciona asesoría financiera o de inversiones ni hace recomendaciones de inversión, ni está en el negocio de realizar transacciones, ni dirige cuentas de productos básicos de clientes ni ofrece asesoramiento comercial de productos a medida para cualquier situación particular de clientes. Nada de lo contenido en esta comunicación constituye una solicitud, recomendación, promoción, respaldo u oferta por parte de Investools Inc. de cualquier valor, transacción o inversión en particular. Los valores negociables pueden implicar un alto riesgo y la pérdida de los fondos invertidos. La información sobre la inversión proporcionada puede no ser apropiada para todos los inversores y se proporciona sin tener en cuenta la sofisticación financiera de los inversionistas, la situación financiera, el horizonte temporal de la inversión o la tolerancia al riesgo. La versión de prueba gratuita de Investools es válida sólo para clientes de Investools. Los nuevos clientes de Investools pueden seleccionar una prueba gratuita de Investools para el curso de inversión de acciones o el curso de inversión de ingresos. Investools se reserva el derecho de restringir o revocar esta oferta en cualquier momento. Esto no es una oferta o solicitud en ninguna jurisdicción donde Investools no está autorizado para hacer negocios. Se requiere una dirección de correo electrónico válida para participar. Espere 1 semana para solicitar la versión de prueba gratuita para recibir un correo electrónico de Investools con información sobre cómo acceder a su prueba gratuita de Investools. La prueba gratuita de Investools incluye el acceso al curso en línea de Inversión en Acciones o Ingreso de Ingresos, talleres en línea y en persona, entrenamiento individual, entrenamiento en línea, Caja de herramientas para inversionistas, comunidad de Investools y Salas de Negociación. Una vez finalizada la prueba gratuita de Investools, debe suscribirse para mantener el acceso. El costo para el curso de Inversión de acciones para clientes no pertenecientes a TD Ameritrade será 699. El costo para el curso de inversión de acciones para clientes de TD Ameritrade será de 499. El costo para el curso de Invertir en Ingresos para clientes no pertenecientes a TD Ameritrade será 2,199. El costo del curso de Inversión de Ingresos para los clientes de TD Ameritrade será de 1.549. La oferta es válida para 1) un depósito calificado o una transferencia externa a una cuenta existente de TD Ameritrade o una cuenta elegible existente usando el servicio Amerivest con un mínimo de 10.000 dentro de los 45 días de inscribirse en un programa de educación Investools O 2) Cuenta abierta y financiada con un mínimo de 10.000 o una cuenta elegible usando el servicio Amerivest financiado con un mínimo de 25.000 dentro de los 45 días de inscribirse en un programa de educación de Investools. Si aún no se ha inscrito en un programa de educación, llame a un consejero de educación de Investools al 1-800-958-5950 y inscríbase antes del 30 de septiembre de 2015 y obtenga fondos dentro de los 45 días de inscribirse en un programa educativo de Investools. Para registrar una cuenta existente de TD Ameritrade o una cuenta elegible usando el servicio Amerivest para esta oferta, comuníquese con su Consultor de Inversiones. Para abrir una nueva cuenta de TD Ameritrade, vaya a www. tdameritrade / investoolsoffer. Para abrir una cuenta usando el servicio Amerivest, visite www. tdameritrade / planningretirement / portfolioguidance / overview. Por cada 10.000 que se acuerde entre el cliente y Investools para ser depositado o transferido a su cuenta de TD Ameritrade nueva o existente oa una cuenta elegible usando el servicio Amerivest, Investools acuerda reducir el costo de matrícula del Programa de Educación seleccionado por 50. TD Ameritrade Comunique a Investools, Inc. la fecha y el monto de la financiación recibida. Si la cuenta de TD Ameritrade no se financia dentro de los 45 días a partir de la fecha de inscripción, o si la cuenta no mantiene el requisito de financiación mínimo acordado durante 12 meses, Investools puede, a su discreción, cobrar la totalidad del programa educativo seleccionado. Si la cantidad real financiada es menor que la cantidad acordada, Investools puede, a su discreción, ajustar el cargo para reflejar un descuento apropiado al monto de financiamiento real. La oferta no es transferible y no es válida con transferencias internas, cuentas institucionales de TD Ameritrade o con otras ofertas. Amerivest es un servicio de asesoramiento de inversiones de Amerivest Investment Management, LLC, un asesor de inversiones registrado afiliado. Investools no es responsable de las actividades y discusiones de los miembros de la comunidad ni de la promoción de ningún grupo comunitario de Investools en particular. La información compartida por los miembros de la comunidad es sólo para fines informativos. Dicha información no pretende ser un asesoramiento financiero o de inversión. Todos los miembros de la comunidad serán responsables de llevar a cabo sus actividades relacionadas con la comunidad de acuerdo con todas las leyes, reglas y reglamentos aplicables. Investools Inc. es reconocida como una Proveedora Autorizada por la Asociación Internacional de Educación Continua y Entrenamiento (IACET). Los Créditos de Educación Continua de Investools (CEU) también están registrados en la Junta de Normas de Planificadores Financieros Certificados (CFP), así como en la Asociación Nacional de Juntas Estatales de Contabilidad (NASBA) para patrocinadores de educación profesional continua en el National Registro de Patrocinadores CPE. Investools no es una institución de educación acreditada y no ofrece programas de grado. La elegibilidad para el uso de CEU es determinada por la organización que la acepta y no por Investools. Investools Inc. y TD Ameritrade, Inc. (miembro FINRA SIPC) son empresas separadas pero afiliadas que no son responsables de los servicios ni de las políticas de cada uno. Opciones Estrategias de Negociación Opciones Estrategias de Negocio: Comprar Opciones de Llamada Comprar una opción de compra mdashor hacer un ldquolong callrdquo trademdash Es una estrategia sencilla y directa para aprovechar un movimiento o tendencia al alza. También es probablemente la más básica y más popular de todas las estrategias de opción. Una vez que usted compra una opción de llamada (también llamada ldquoestablishing un positionrdquo largo), usted puede: Bull venderlo. Ejercitar su derecho a comprar las acciones al precio de ejercicio en o antes de la expiración. Deja que expire. COMO OPCIONES DE COMERCIO: Una opción de compra le da el derecho, pero no la obligación, de comprar la acción (o ldquocallrdquo ella lejos de su dueño) al precio de strike de optionsrsquos por un período del tiempo determinado (hasta que sus opciones expiran y son ya no es valido). Por lo general, la razón principal para comprar una opción de compra es porque usted cree que la acción subyacente apreciará antes de la expiración a más del precio de ejercicio más la prima que pagó por la opción. El objetivo es poder dar la vuelta y vender la llamada a un precio más alto que lo que pagó por ella. La cantidad máxima que puede perder con una llamada larga es el costo inicial del comercio (la prima pagada), más comisiones, pero el potencial de aumento es ilimitado. Sin embargo, debido a que las opciones son un activo desperdiciador, el tiempo funcionará en su contra. Así que asegúrese de darse el tiempo suficiente para estar en lo cierto. Estrategias de compra de opciones: Comprar opciones de venta Los inversores de vez en cuando quieren capturar los beneficios en el lado negativo, y la compra de opciones de venta es una gran manera de hacerlo. Esta estrategia le permite capturar ganancias de un movimiento descendente de la misma manera que capta dinero en llamadas desde un movimiento ascendente. Muchas personas también utilizan esta estrategia para coberturas en acciones que ya poseen si esperan alguna desventaja a corto plazo en las acciones. Cuando usted compra una opción de venta, le da el derecho (pero no la obligación) de vender (o ldquoputrdquo a otra persona) una acción al precio especificado durante un período de tiempo establecido (cuando sus opciones vencerán y ya no serán válidas ). Para muchos comerciantes, compra pone en acciones que creen que se dirigen a menor puede llevar menos riesgo que cortocircuitar el stock y también puede proporcionar una mayor liquidez y apalancamiento. Muchas poblaciones que se espera que disminuyan están fuertemente en cortocircuito. Debido a esto, itrsquos difícil de pedir prestado las acciones (especialmente en un corto-them base). Por otro lado, comprar un put es generalmente más fácil y doesnrsquot requieren que usted tome prestado cualquier cosa. Si la acción se mueve contra usted y las cabezas más altas, su pérdida se limita a la prima pagada si usted compra un put. Si yourquore cortar el stock, su pérdida es potencialmente ilimitado como las acciones se reúnen. Los beneficios para una opción de venta son teóricamente ilimitados hasta el valor cero si el stock subyacente pierde terreno. Opciones de estrategias de negociación: Llamadas cubiertas Las llamadas cubiertas son a menudo una de las estrategias de la primera opción que un inversionista intentará al comenzar con las opciones. Típicamente, el inversionista ya poseerá acciones de la acción subyacente y venderá una llamada fuera de dinero para cobrar la prima. El inversionista cobra una prima por la venta de la llamada y está protegido (o ldquocoveredrdquo) en caso de que la opción sea cancelada porque las acciones están disponibles para ser entregadas si es necesario, sin un desembolso adicional. Una razón principal de los inversores emplean esta estrategia es generar ingresos adicionales en la posición con la esperanza de que la opción vence sin valor (es decir, no se convierte en el dinero por vencimiento). En este escenario, el inversor mantiene tanto el crédito recaudado como las acciones del subyacente. Otra razón es ldquoock inrdquo algunas ganancias existentes La ganancia potencial máxima para una llamada cubierta es la diferencia entre el precio de la acción comprada y el precio de ejercicio de la llamada más cualquier crédito recaudado para vender la llamada. El mejor escenario para una llamada cubierta es para que el stock termine justo en la huelga de venta. La pérdida máxima, si la acción experimenta una zambullida hasta el cero, es el precio de compra de la huelga menos la prima de llamada recolectada. Por supuesto, si un inversionista vio sus acciones en espiral hacia cero, probablemente optaría por cerrar la posición mucho antes de esta hora. Estrategias de negociación de opciones: Puestos en efectivo garantizados Una estrategia de venta garantizada en efectivo consiste en una opción de venta, normalmente una que está fuera del dinero (es decir, el precio de ejercicio está por debajo del precio actual). La parte de ldquocash-securedrdquo es una red de seguridad para el inversor y su corredor, ya que se mantiene suficiente dinero en efectivo para comprar las acciones en caso de cesión. Los inversores venderán a menudo los puestos y los asegurarán con efectivo cuando tienen una perspectiva moderadamente optimista sobre una acción. En lugar de comprar las acciones de forma definitiva, que venden el puesto y recoger una pequeña prima mientras ldquowaitingrdquo para que las acciones a disminuir a un punto de buy-in más sabroso. Si excluimos la posibilidad de adquirir la acción, la máxima ganancia es la prima recaudada por la venta de la put. La pérdida máxima es ilimitado hasta cero (que es la razón por la cual muchos corredores te hacen reservar dinero en efectivo con el propósito de comprar la acción si itrsquos ldquoputrdquo a usted). Breakeven para una estrategia de put corto es el precio de ejercicio de la vender poner menos la prima pagada. Estrategias de negociación de opciones: Diferenciales de crédito Los diferenciales de opciones son otra manera de que los comerciantes de opciones relativamente novatos puedan comenzar a explorar esta nueva familia de derivados. Los spreads de crédito y de débito más básicos combinan dos pujas o llamadas para obtener un crédito neto (o débito) y crear una estrategia que ofrece tanto recompensa limitada como riesgo limitado. Existen cuatro tipos de spreads básicos: spreads de crédito (spreads de callos de bear y spreads de bull-put) y spreads de débito (spreads de bull call y bear spreads). Como sus nombres implican, los spreads de crédito se abren cuando el comerciante vende un spread y recolecta un crédito. Los spreads de débito se crean cuando un inversor compra un spread, pagando un débito para hacerlo. En todos los tipos de spreads a continuación, las opciones compradas / vendidas se encuentran en el mismo valor subyacente y en el mismo mes de vencimiento. Bear Call Spreads Un spread de llamada bear se compone de una llamada vendida y una llamada adicional-de-el-dinero que se compra. Debido a que la llamada vendida es más cara que la comprada, el comerciante cobra una prima inicial cuando se ejecuta el comercio y luego espera mantener algunos (si no todos) de este crédito cuando expiran las opciones. Un diferencial de llamada de oso también puede denominarse un spread de llamada corta o un spread de crédito de llamada vertical. El perfil de riesgo / retribución de la estrategia puede variar dependiendo de la cantidad de dinero de las opciones seleccionadas (si ya están fuera del dinero cuando el comercio es ejecutado o en el dinero, lo que requiere un movimiento más brusco en el subyacente ). Fuera de las opciones de dinero, naturalmente, será más barato, y por lo tanto el crédito inicial recaudado será menor. Los comerciantes aceptan esta pequeña prima a cambio de un menor riesgo, ya que las opciones fuera del dinero tienen más probabilidades de caducar sin valor. Pérdida máxima, si la acción subyacente se cotiza por encima de la huelga de llamada larga, es la diferencia en los precios de ejercicio menos la prima pagada. Por ejemplo, si un comerciante vende una llamada de 32,50 y compra una llamada de 35, recaudando un crédito de 90 centavos, la pérdida máxima en un movimiento por encima de 35 es 1,60. El máximo beneficio potencial se limita al crédito recaudado si la acción se negocia por debajo de la huelga de llamada corta al vencimiento. Breakeven es la huelga de la compra comprada más el crédito neto recaudado (en el ejemplo anterior, 35.90). Bull Put Spreads Se trata de una estrategia moderadamente alcista a neutral para la cual el vendedor cobra prima, un crédito, al abrir el comercio. Normalmente hablando, y dependiendo de si la propagación se negocia es, en, o fuera del dinero, un vendedor de propagación de bull put quiere que la acción mantenga su nivel actual (o avanza modestamente). Debido a que un crédito se recoge en el momento de la creación de los tradersquos, el escenario ideal es que ambos expiren sin valor. Para que esto suceda, la acción debe negociar por encima del precio de ejercicio más alto al vencimiento. A diferencia de un juego alcista más agresivo (como una llamada larga), las ganancias se limitan al crédito recaudado. Pero el riesgo también está limitado a una cantidad fija, no importa lo que suceda con el stock subyacente. La pérdida máxima es sólo la diferencia en los precios de ejercicio menos el crédito inicial. Breakeven es el mayor precio de ejercicio menos este crédito. Mientras que los comerciantes no van a recolectar 300 vueltas a través de spreads de crédito, pueden ser una manera para que los comerciantes recolecten constantemente los créditos modestos. Esto es especialmente cierto cuando los niveles de volatilidad son altos y las opciones se pueden vender por una prima razonable. Estrategias de negociación de opciones: Diferencias de Débito Diferencias de Call de Bull El diferencial de spread de toros es una estrategia moderadamente alcista para los inversores que proyectan un alza moderada (o al menos no una desventaja) en la acción subyacente. ETF o índice. El spread vertical de dos piernas combina el mismo número de llamadas largas (compradas) más cercanas al dinero y llamadas cortas (vendidas) más lejos del dinero. El inversionista paga un débito para abrir este tipo de spread. La estrategia es más conservadora que una compra de compra de larga duración directa, ya que la llamada de alta ganancia más alta ayuda a compensar tanto el costo como el riesgo de la compra de la llamada de baja huelga. Un bull call spreadrsquos máximo riesgo es simplemente el débito pagado en el momento del comercio (más comisiones). La pérdida máxima se mantiene si las acciones se cotizan por debajo de la huelga de llamadas largas, momento en el que ambas opciones caducan sin valor. Máximo beneficio potencial para un spread de llamada de toro es la diferencia entre los precios de ejercicio menos el pago de débito. Breakeven es la huelga larga más el débito pagado. Por encima de este nivel, el spread comienza a ganar dinero. Bear Put Spreads Los inversionistas emplean esta estrategia de opciones al comprar un puesto y simultáneamente vender otro put-strike más bajo, pagando un débito por la transacción. Un inversionista podría utilizar esta estrategia si espera una baja moderada en el stock subyacente, pero quiere compensar el costo de un largo put. Máxima pérdida mdash sufrido si la acción subyacente se cotiza por encima de la huelga de put largo en el mdash de vencimiento se limita al débito pagado. El beneficio potencial máximo se limita a la diferencia entre los precios de venta vendidos y adquiridos menos esta prima (y se logra si el subyacente se comercializa al sur del corto plazo). Breakeven es la huelga de la put comprada menos el débito neto pagado. Bueno, ahora suya aprendió los conceptos básicos y puede ser picazón probar su mano en el comercio de opciones virtuales. Itrsquos tiempo para seleccionar un corredor si donrsquot ya tiene uno. Artículo impreso de InvestorPlace Media, investorplace / 2012/04 / options-trading-strategies /. Copy2016 InvestorPlace Media, LLC SERVICIOS DE TRADING SERVICIOS DE COMERCIO RESUMEN Penserra Securities LLC es un corredor / distribuidor de servicio completo que presta servicios a clientes institucionales con oficinas en Nueva York, Chicago y el área de la Bahía de San Francisco. Nuestro personal profesional de experimentados veteranos de comercio de Wall Street constantemente ofrecen resultados de ejecución superior en los mercados de valores nacionales e internacionales, así como en los mercados nacionales de renta fija. Ofrecemos cobertura comercial 24 horas al día / 6 días a la semana para mejorar el servicio a nuestros clientes de comercio en los mercados de renta variable globales. Para los gestores de cartera y los comerciantes que buscan un socio comercial fuerte para descubrir la liquidez y ejecutar de manera eficiente, Mesa de Negocio Penserras cuenta con profesionales experimentados que mezclan un alto nivel de servicio personal con tecnología sofisticada, permitiendo ejecuciones de alta calidad que afecta directamente al rendimiento. Ya sea en valores grandes, medianos o pequeños, Penserra es capaz de ejecutar operaciones en todo tipo de entorno de mercado volátil. Fuente de liquidez para las instituciones más grandes y capaces de ejecutar bloques que nuestros clientes demandan. Proporcionamos color de mercado, en tiempo real, en cada pedido y en cada acción. Nuestra red de liquidez se incrementa a través de plataformas electrónicas líderes en el mercado, donde accedemos tanto a sitios expuestos como no mostrados empleando múltiples algoritmos y utilizando DMA. Análisis de operaciones. Penserra ofrece análisis en tiempo real y pre / post-comercio para pronósticos sólidos de los costos de negociación y análisis de la calidad de ejecución. Nuestros análisis se proporcionan según se solicitan e incluyen detalles de resumen y nivel de transacción. Inteligencia de mercado . Nuestros comerciantes cubren las industrias que van desde las finanzas a la tecnología a los industriales. Trabajamos con nuestros clientes para proporcionar inteligencia de mercado personalizada para ayudar con numerosas estrategias comerciales. Ya sea que sus pedidos se encuentren dentro de un mismo país o en múltiples regiones, Penserra utiliza el acceso directo al mercado y las relaciones de ejecución local para implementar estrategias comerciales multifacéticas a través de una variedad de puntos de referencia para lograr resultados deseados y consistentes. También utilizamos los algoritmos de terceros más eficaces como parte de nuestro kit de herramientas de ejecución. Las estrategias de negociación en los mercados globales pueden ser excepcionalmente complejas. La gestión de las exposiciones de mercado y las restricciones reguladoras a menudo requieren restricciones personalizadas para maximizar el rendimiento con el fin de lograr los objetivos comerciales. Cuando es necesario, nuestro equipo trabaja con usted para identificar situaciones específicas en todos nuestros mercados y dentro de cada lugar de ejecución para abordar cada problema de mercado individual. Aunque nuestra meta es competir puramente por el mérito de nuestros servicios, Penserra Securities LLC también es una empresa de negocios propiedad de minorías (MBE). Las principales características incluyen: Programa y negociación de acciones individuales Trading de alto impacto 24 horas por día Cobertura de 6 días a la semana Acceso al mercado directo a todos los mercados de acciones desarrollados y emergentes Acceso a la suite completa de algoritmos - Time Analytics Análisis Pre y Post-Análisis Calidad Ejecuciones sin Conflictos COMERCIO DE EQUIDAD GLOBAL Ya sea que sus pedidos se encuentren dentro de un mismo país o en múltiples regiones, Penserra utiliza el acceso directo al mercado o las relaciones de ejecución local para implementar nuestras estrategias comerciales exclusivas. También utilizamos los algoritmos de terceros más eficaces como parte de nuestro kit de herramientas de ejecución. Nuestra mesa de operaciones ofrece cobertura 24 horas al día / 6 días a la semana en más de 50 países en los mercados de valores desarrollados, emergentes y fronterizos. Las estrategias de negociación en los mercados globales pueden ser excepcionalmente complejas. La gestión de las exposiciones del mercado y las restricciones reguladoras a menudo requieren restricciones personalizadas para maximizar el rendimiento y lograr objetivos comerciales. Cuando es necesario, nuestro equipo trabaja con usted para identificar situaciones únicas en varios mercados y dentro de cada intercambio. Penserra trabaja con usted para encontrar una respuesta a cada problema de mercado único. FONDO DE NEGOCIOS FIJOS Comercio secundario en el Tesoro, Agencias, Corporaciones, Municipales, MBS y Productos Estructurados Servicios Especializados para Deuda Corporativa Distressed, 8216Stressed8217 y Deuda Corporativa de Alto Rendimiento e Instrumentos de Deuda, Convertibles y Busted8217 Bonos Convertibles, y Residential Mortgage Backed SecuritiesOption Estrategias Las opciones implican riesgo y no son adecuadas para todos los inversores. Para obtener más información, consulte el folleto Características y riesgos de las opciones estandarizadas antes de comenzar las opciones de compra. Los inversionistas de opciones pueden perder el monto total de su inversión en un período relativamente corto de tiempo. Las estrategias de opciones de piernas múltiples implican riesgos adicionales. Y puede dar lugar a tratamientos impositivos complejos. Consulte a un profesional de impuestos antes de implementar estas estrategias. La volatilidad implícita representa el consenso del mercado en cuanto al nivel futuro de volatilidad del precio de las acciones o la probabilidad de alcanzar un punto de precio específico. Los griegos representan el consenso del mercado en cuanto a cómo la opción reaccionará a los cambios en ciertas variables asociadas con el precio de un contrato de opción. No hay garantía de que las previsiones de volatilidad implícita o los griegos sean correctas. La respuesta del sistema y los tiempos de acceso pueden variar debido a las condiciones del mercado, el rendimiento del sistema y otros factores. TradeKing ofrece a los inversionistas autodirigidos servicios de corretaje de descuentos y no hace recomendaciones ni ofrece asesoramiento financiero, legal o fiscal. Usted es el único responsable de evaluar los méritos y riesgos asociados con el uso de sistemas, servicios o productos de TradeKings. El contenido, las investigaciones, las herramientas y los símbolos de acciones u opciones son sólo para fines educativos y ilustrativos y no implican una recomendación o solicitud para comprar o vender un valor en particular o para participar en una estrategia de inversión en particular. Las proyecciones u otra información con respecto a la probabilidad de varios resultados de inversión son hipotéticas por naturaleza, no están garantizadas por exactitud o integridad, no reflejan los resultados reales de la inversión y no son garantías de resultados futuros. Todas las inversiones implican riesgo, las pérdidas pueden exceder el principal invertido y el rendimiento pasado de un producto de seguridad, industria, sector, mercado o financiero no garantiza los resultados o devoluciones futuros. El uso de la Red de Comerciantes de TradeKing está condicionado a la aceptación de todas las Divulgaciones de TradeKing y de los Términos de Servicio de la Red de Comerciantes. Cualquier cosa mencionada es para propósitos educativos y no es una recomendación o consejo. La Radio de Playbook de Opciones es traída a usted por TradeKing Group, Inc. copia 2016 TradeKing Group, Inc. Todos los derechos reservados. TradeKing Group, Inc. es una subsidiaria propiedad de Ally Financial Inc. Valores ofrecidos a través de TradeKing Securities, LLC. Todos los derechos reservados. Miembro FINRA y SIPC. Al probar las estrategias de negociación un enfoque común es dividir el conjunto inicial de datos en datos de muestra: la parte de los datos diseñados para calibrar el modelo y fuera de los datos de muestra: la parte de los datos utilizados para validar la calibración Y asegurar que el rendimiento creado en la muestra se reflejará en el mundo real. Como regla general, alrededor de 70 de los datos iniciales se pueden usar para la calibración (es decir, en la muestra) y 30 para la validación (es decir, fuera de la muestra). A continuación, una comparación de los datos de entrada y salida de la muestra ayuda a decidir si el modelo es lo suficientemente robusto. Este post tiene como objetivo dar un paso más y proporciona un método estadístico para decidir si los datos de la muestra están en línea con lo que se creó en la muestra. En el gráfico de abajo, el área azul representa el rendimiento de la muestra de una de mis estrategias. Una inspección visual simple revela un buen ajuste entre el dentro y fuera del rendimiento de la muestra, pero ¿qué grado de confianza que tengo en esto En esta etapa no mucho y este es el problema. Lo que realmente se necesita es una medida de similitud entre los conjuntos de datos de entrada y salida de la muestra. En términos estadísticos, esto podría traducirse como la probabilidad de que las cifras de rendimiento dentro y fuera de la muestra provengan de la misma distribución. Existe una prueba estadística no paramétrica que hace exactamente esto: la Prueba de Kruskall-Wallis. Una buena definición de esta prueba se puede encontrar en R-Tutor 8220A colección de muestras de datos son independientes si provienen de poblaciones no relacionadas y las muestras no se afectan mutuamente. Uso de la prueba de Kruskal-Wallis. Podemos decidir si las distribuciones de la población son idénticas sin suponer que sigan la distribución normal.8221 El beneficio adicional de esta prueba no está suponiendo una distribución normal. Existen otras pruebas de la misma naturaleza que podrían encajar en ese marco. La prueba de Mann-Whitney-Wilcoxon o las pruebas de Kolmogorov-Smirnov se adaptarían perfectamente al marco describe aquí sin embargo esto está más allá del alcance de este artículo para discutir los pros y los contras de cada una de estas pruebas. Una buena descripción junto con ejemplos R se puede encontrar aquí. Aquí el código utilizado para generar el gráfico anterior y el análisis: En el ejemplo anterior, el período de muestra es más largo que el período fuera de la muestra, por lo tanto, creé aleatoriamente 1000 subconjuntos de los datos de la muestra cada uno de ellos con la misma longitud que la salida De los datos de la muestra. Entonces probé cada uno en el subconjunto de la muestra contra el fuera de los datos de la muestra y registré los valores de p. Este proceso no crea un solo valor p para la prueba de Kruskall-Wallis sino una distribución que hace que el análisis sea más robusto. En este ejemplo, la media de los valores de p está muy por encima de cero (0.478), lo que indica que la hipótesis nula debe ser aceptada: existen fuertes evidencias de que los datos de entrada y salida provienen de la misma distribución. Como de costumbre, lo que se presenta en este post es un ejemplo de juguete que sólo rasca la superficie del problema y debe adaptarse a las necesidades individuales. Sin embargo, creo que propone un marco estadístico interesante y racional para evaluar los resultados de la muestra. Esta publicación está inspirada en los dos siguientes trabajos: Vigier Alexandre, Chmil Swann (2007), Efectos de diversas funciones de optimización en el rendimiento fuera de muestra de las estrategias de negociación genéticamente evolucionadas, Previsión de mercados financieros Conferencia Vigier Alexandre, Chmil Swann (2010), An Proceso de optimización para mejorar la coherencia de la muestra, un caso de Bolsa, JP Morgan Cazenove Equity Cuantitativa de la Conferencia, Londres Octubre 2010 fidlr es un complemento de RStudio diseñado para simplificar el proceso de descarga de datos financieros de varios proveedores. Esta versión inicial es un envoltorio alrededor de la función getSymbols en el paquete quantmod y solo se admiten Yahoo, Google, FRED y Oanda. Probablemente añadir funcionalidades con el tiempo. Como de costumbre con esas cosas sólo un amable recordatorio: 8220 EL SOFTWARE SE PROPORCIONA 8220AS IS8221, SIN GARANTÍA DE CUALQUIERA KIND82308221 Cómo instalar y utilizar fidlr Puede obtener el addin / package desde su repositorio Github aquí (lo registraré en CRAN más adelante) Instale el complemento. Hay un excelente tutorial para instalar RStudio Addins aquí. Una vez que el complemento se instala debe aparecer en el menú Addin. Sólo elija fidlr en el menú y una ventana como se muestra a continuación debe aparecer. Elija un proveedor de datos en el menú desplegable Fuente. Seleccione un intervalo de fechas en el menú Fecha Introduzca el símbolo que desea descargar en el cuadro de texto del instrumento. Para descargar varios símbolos simplemente ingrese los símbolos separados por comas. Utilice los botones de radio para elegir si desea descargar el instrumento en un archivo csv o en el entorno global. El archivo csv se guardará en el directorio de trabajo y habrá un archivo csv por cada instrumento. Pulse Ejecutar para obtener los datos o Cerrar para cerrar el complemento Los mensajes de error y las advertencias son manejados por los paquetes subyacentes (quantmod y Shiny) y se pueden leer desde la consola Esta es una primera versión del proyecto, así que no espere la perfección pero Esperemos que va a mejorar con el tiempo. Por favor, informe cualquier comentario, sugerencia, error etc8230 a: thertradergmail Hacer la investigación cuantitativa implica una gran cantidad de datos crujidos y uno necesita datos limpios y confiables para lograr esto. Lo que realmente se necesita son los datos limpios que son fácilmente accesibles (incluso sin conexión a Internet). La forma más eficiente de hacer esto para mí ha sido mantener un conjunto de archivos csv. Obviamente este proceso se puede manejar de muchas maneras, pero he encontrado tiempo extra muy eficiente y simple para mantener un directorio donde almacenar y actualizar los archivos csv. Tengo un archivo de csv por el instrumento y cada archivo se nombra después del instrumento que contiene. La razón por la que lo hago es doble: En primer lugar, no quiero descargar (precio) los datos de Yahoo, Google etc8230 cada vez que quiero probar una nueva idea, pero lo más importante una vez que identifiqué y arregló un problema, don8217t quiero tener que Hacerlo de nuevo la próxima vez que necesite el mismo instrumento. Sencillo pero muy eficiente hasta ahora. El proceso se resume en el siguiente cuadro. En todo lo que sigue, supongo que los datos provienen de Yahoo. El código tendrá que ser modificado para los datos de Google, Quandl etc8230 Además, presento el proceso de actualización de los datos de precios diarios. La configuración será diferente para los datos de mayor frecuencia y otro tipo de conjunto de datos (es decir, diferente de los precios). 1 8211 Descarga inicial de datos (listOfInstruments. R amp historicalData. R) El archivo listOfInstruments. R es un archivo que contiene sólo la lista de todos los instrumentos. Si un instrumento no forma parte de mi lista (es decir, ningún archivo csv en mi carpeta de datos) o si lo hace por primera vez tiene que descargar el conjunto de datos históricos iniciales. El ejemplo a continuación descarga un conjunto de precios diarios de ETFs de Yahoo Finance a enero de 2000 y almacena los datos en un archivo csv. 2 8211 Actualizar los datos existentes (updateData. R) El código a continuación se inicia a partir de los archivos existentes en la carpeta dedicada y los actualiza uno tras otro. Por lo general, ejecuto este proceso todos los días, excepto cuando I8217m de vacaciones. Para agregar un nuevo instrumento, simplemente ejecute el paso 1 anterior para este instrumento solo. 3 8211 Crear un archivo por lotes (updateDailyPrices. bat) Otra parte importante del trabajo es la creación de un archivo por lotes que automatiza el proceso de actualización anterior (I8217m un usuario de Windows). Esto evita abrir R / RStudio y ejecutar el código desde allí. El código siguiente se coloca en un archivo. bat (la ruta tiene que ser modificada con la configuración de reader8217s). Tenga en cuenta que he añadido un archivo de salida (updateLog. txt) para rastrear la ejecución. El proceso anterior es extremadamente simple porque sólo describe cómo actualizar los datos de precios diarios. He estado usando esto por un tiempo y ha estado trabajando muy bien para mí hasta ahora. Para obtener datos más avanzados y / o frecuencias más altas, las cosas pueden ser mucho más complicadas. Como de costumbre, cualquier comentario bienvenido La industria de Gestión de Activos está al borde de un cambio importante. Durante los dos últimos años Robots Advisors (RA) han surgido como nuevos jugadores. El término en sí es difícil de definir, ya que abarca una gran variedad de servicios. Algunos están diseñados para ayudar a los asesores tradicionales a asignar mejor el dinero de sus clientes y algunos son reales 8220black box8221. El usuario introduce algunos criterios (edad, ingresos, hijos, etc.8230) y el robot propone una asignación a medida. Entre estos dos extremos está disponible una gama completa de ofertas. Encontré la definición de Wikipedia bastante buena. 8220Son una clase de asesor financiero que proporciona la gestión de cartera en línea con una intervención humana mínima8221. Más precisamente, utilizan la gestión de cartera basada en algoritmos para ofrecer el espectro completo de servicios que un consejero tradicional ofrecería: reinversión de dividendos, informes de cumplimiento, reequilibrio de cartera, recolección de impuestos, etc8230 (así es lo que hace la comunidad de inversión cuantitativa durante décadas). La industria todavía está en su infancia con la mayoría de los jugadores todavía la gestión de una pequeña cantidad de dinero, pero sólo me di cuenta de lo profundo fue el cambio cuando estaba en Nueva York hace unos días. Cuando RA recibe sus nombres en la TV agrega o en el techo de la cabina de NYC usted sabe que algo grande está sucediendo8230 está consiguiendo más y más atención de los medios y sobre todo hace mucho sentido de una perspectiva del inversionista. En realidad, hay dos ventajas principales en el uso de RA: Las tasas significativamente más bajos de los asesores tradicionales La inversión se hace más transparente y más simple, que es más atractivo para las personas con conocimientos financieros limitados En este post R es sólo una excusa para presentar bien lo que es una tendencia importante en La industria de gestión de activos. El gráfico siguiente muestra las cuotas de mercado de la AR más popular a finales de 2014. El código utilizado para generar el gráfico de abajo se puede encontrar al final de este post y los datos están aquí. Esas cifras son un poco anticuadas dada la rapidez con que evoluciona esta industria, pero siguen siendo muy informativas. No es sorprendente que el mercado esté dominado por proveedores estadounidenses como Wealthfront y Betterment, pero la RA emerge en todo el mundo: Asia (8Now), Suiza (InvestGlass), Francia (Marie Quantier) 8230. Está empezando a afectar significativamente la forma en que los gestores de activos tradicionales están haciendo negocios. Un ejemplo destacado es la asociación entre Fidelity y Betterment. Desde diciembre de 2014 Mejoramiento pasado la marca de 2 millones de AUM. A pesar de todo lo anterior, creo que el verdadero cambio está por delante de nosotros. Debido a que utilizan menos intermediarios y productos de comisiones bajas (como los ETF) cobran honorarios mucho más bajos que los asesores tradicionales. RA sin duda obtendrá cuotas de mercado significativas, pero también reducirá las tarifas cobradas por la industria en su conjunto. En última instancia, afectará la forma en que las empresas de inversión tradicionales hacen negocios. La gestión activa de la cartera que está teniendo un momento difícil durante algunos años ahora sufrirá aún más. Las altas tarifas que cobra será aún más difícil de justificar a menos que se reinvente. Otro impacto potencial es el aumento de los ETFs y los productos financieros de comisiones bajas en general. Obviamente esto ha comenzado hace un tiempo, pero creo que el efecto será aún más pronunciado en los próximos años. Las nuevas generaciones de ETFs siguen índices más complejos y estrategias personalizadas. Esta tendencia se fortalecerá inevitablemente. Como de costumbre, cualquier comentario bienvenido Hay muchos tutoriales de series de tiempo R flotando en la web este post no está diseñado para ser uno de ellos. En su lugar, quiero presentar una lista de los trucos más útiles que encontré cuando se trata de series de tiempo financiero en R. Algunas de las funciones presentadas aquí son increíblemente poderoso, pero por desgracia enterrado en la documentación de ahí mi deseo de crear un post dedicado. Sólo me dirijo a series diarias o de menor frecuencia. El tratamiento de datos de frecuencia más alta requiere herramientas específicas: los paquetes data. table o highfrequency son algunos de ellos. Xts. El paquete xts es el debe tener cuando se trata de serie de tiempos en R. El ejemplo siguiente carga el paquete y crea una serie de tiempo diaria de 400 días normalizados distribuidos merge. xts (xts): Esto es increíblemente potente cuando se trata de Uniendo dos o más series de series si tienen la misma longitud o no. El argumento de unión hace la magia que determina cómo se realiza la vinculación apply. yearly / apply. monthly (package xts): Aplique una función especificada a cada período definido en un objeto de serie de tiempo dado. El ejemplo siguiente calcula los retornos mensuales y anuales de la segunda serie en el objeto tsInter. Tenga en cuenta que utilizo la suma de retornos (sin composición) puntos finales (paquete xts): Extrae valores de índice de un objeto xts dado correspondiente a las últimas observaciones dado un período especificado por on. El ejemplo proporciona el último día del mes para cada serie en el objeto tsInter que utiliza el punto final para seleccionar la fecha. Na. locf (package zoo): Función genérica para reemplazar cada NA con la más reciente no NA antes de ella. Extremadamente útil cuando se trata de una serie de tiempo con unos pocos 8220holes8221 y cuando esta serie de tiempo se utiliza posteriormente como entrada para una R funciones que no acepta los argumentos con NAs. En el ejemplo, creo una serie cronológica de precios al azar, entonces artificialmente incluye unos NA en ella y los reemplaza con el valor más reciente. Charts. PerformanceSummary (package PerformanceAnalytics): Para un conjunto de retornos, cree un gráfico de índice de riqueza, las barras para el rendimiento por período y el gráfico subacuático para la reducción. Esto es increíblemente útil, ya que muestra en una sola ventana toda la información relevante para una rápida inspección visual de una estrategia comercial. El ejemplo siguiente convierte la serie de precios en un objeto xts y luego muestra una ventana con las 3 cartas descritas anteriormente. La lista de arriba no es en absoluto exhaustiva, pero una vez que dominar las funciones describen en este post hace que la manipulación de series de tiempo financiero mucho más fácil, el código más corto y la legibilidad del código mejor. Como de costumbre cualquier comentario bienvenido Cuando se trata de gestionar una cartera de acciones frente a un benchmark el problema es muy diferente de definir una estrategia de retorno absoluto. En el primero se tiene que mantener más acciones que en el posterior, donde no se puede mantener ninguna acción si no hay una oportunidad lo suficientemente buena. La razón de ello es el error de seguimiento. Esto se define como la desviación estándar del rendimiento de la cartera menos el rendimiento de referencia. Cuanto menos acciones se mantenga frente a un punto de referencia, mayor será el error de seguimiento (por ejemplo, mayor riesgo). El análisis que sigue se inspira en gran medida en el libro 8220Active Portfolio Management8221 de Grinold amp Kahn. Ésta es la biblia para cualquier persona interesada en funcionar una lista contra un punto de referencia. Recomiendo encarecidamente a cualquiera que tenga interés en el tema que lea el libro desde el principio hasta el final. Está muy bien escrito y establece los fundamentos de la gestión sistemática de la cartera activa (no tengo ninguna afiliación al editor oa los autores). 1 8211 Análisis Factorial Aquí estamos tratando de clasificar con la mayor exactitud posible las existencias en el universo de inversión sobre una base de retorno hacia adelante. Muchas personas han inventado muchas herramientas y se han desarrollado innumerables variantes de esas herramientas para lograrlo. En este post me centraré en dos métricas simples y ampliamente utilizadas: Coeficiente de información (IC) y Quantiles Return (QR). 1.1 8211 Coeficiente de información El horizonte de la rentabilidad futura tiene que ser definido por el analista y es una función de la rotación de la estrategia y de la desintegración alfa (esto ha sido objeto de una extensa investigación). Obviamente, los CI deben ser lo más altos posible en términos absolutos. Para el lector entusiasta, en el libro de Grinold amp Kahn se da una fórmula que une la relación de información (IR) y la IC: con anchura el número de apuestas independientes (oficios). Esta fórmula se conoce como la ley fundamental de la gestión activa. El problema es que a menudo, definir amplitud con precisión no es tan fácil como suena. Para obtener una estimación más precisa de la potencia predictiva de los factores, es necesario ir un paso más allá y agrupar las existencias por cuantil de los valores de los factores, luego analizar la rentabilidad media (o cualquier otra métrica de tendencia central) de cada una de ellas Cuantiles. La utilidad de esta herramienta es sencilla. Un factor puede tener un buen CI, pero su poder predictivo podría limitarse a un pequeño número de acciones. Esto no es bueno, ya que un gestor de cartera tendrá que recoger acciones dentro del universo entero para cumplir con su limitación de error de seguimiento. Los buenos cuantiles de retorno se caracterizan por una relación monótona entre los cuantiles individuales y los retornos forward. Todas las acciones en el índice SampP500 (en el momento de la escritura). Obviamente hay un sesgo de supervivencia de buques: la lista de acciones en el índice ha cambiado significativamente entre el inicio y el final del período de muestreo, sin embargo es bastante buena sólo con fines ilustrativos. El código de abajo descarga los precios de las acciones individuales en el SampP500 entre enero de 2005 y hoy (toma un tiempo) y convierte los precios en bruto en los últimos 12 meses y el último mes. El primero es nuestro factor, este último será utilizado como la medida de retorno hacia adelante. A continuación se muestra el código para calcular el Coeficiente de Información y el Retorno de Quantiles. Tenga en cuenta que he utilizado quintiles en este ejemplo, pero cualquier otro método de agrupación (terciles, deciles etc8230) puede ser utilizado. Realmente depende del tamaño de la muestra, lo que desea capturar y si desea tener una amplia visión general o centrarse en las colas de distribución. Para estimar los rendimientos dentro de cada quintil, la mediana se ha utilizado como estimador de tendencia central. Esta medida es mucho menos sensible a los valores atípicos que la media aritmética. Y finalmente el código para producir el Cuadro de Retorno de Quantiles. 3 8211 Cómo explotar la información anterior En el gráfico anterior, Q1 es el más bajo en los últimos 12 meses y el Q5 más alto. Hay un aumento casi monotónico en el retorno de los cuantiles entre Q1 y Q5, lo que indica claramente que las existencias que caen en Q5 superan a las que caen en Q1 en aproximadamente 1 por mes. Esto es muy significativo y poderoso para un factor tan simple (no es realmente una sorpresa, aunque 8230). Por lo tanto, hay mayores posibilidades de superar el índice por sobreponderar las acciones caen en Q5 y subponderar a los que caen en Q1 en relación con el punto de referencia. Un IC de 0,0206 podría no significar mucho en sí mismo, pero es significativamente diferente de 0 y indica un buen poder predictivo de los últimos 12 meses de retorno en general. Las pruebas de significación formal pueden ser evaluadas, pero esto está más allá del alcance de este artículo. 4 8211 Limitaciones prácticas El marco anterior es excelente para evaluar la calidad de los factores de inversión. Sin embargo, existen varias limitaciones prácticas que deben ser abordadas para la implementación de la vida real: Reequilibrio. En la descripción anterior, se suponía que al final de cada mes la cartera estaba totalmente reequilibrada. Esto significa que todas las acciones que caen en el primer trimestre están infraponderadas y todas las acciones que caen en el Q5 están sobreponderadas con respecto al índice de referencia. Esto no siempre es posible por razones prácticas: algunas poblaciones podrían ser excluidas del universo de inversión, hay restricciones en el peso de la industria o del sector, existen restricciones en el volumen de ventas, etc. Esto no ha sido tomado en cuenta en el análisis anterior y esto es un freno serio para la implementación de la vida real. Consideraciones de volumen de negocios se aplican generalmente en la vida real en una forma de pena sobre la calidad del factor. Coeficiente de transferencia. Esta es una extensión de la ley fundamental de la gestión activa y se relaja la asunción del modelo Grinold 8217s que los directivos no enfrentan restricciones que les impiden traducir sus inversiones directamente en apuestas de cartera. Y, por último, me sorprende lo que se puede lograr en menos de 80 líneas de código con R8230 Como de costumbre los comentarios bienvenidos me encuentro con un montón de estrategias en la blogosfera algunos son interesantes algunos son una pérdida de tiempo, pero la mayoría comparten una característica común : Las personas que desarrollan esas estrategias hacen su tarea en términos de analizar el retorno, pero se presta mucha menos atención al lado del riesgo de su naturaleza aleatoria. I8217ve visto comentar como 8220a 25 bajada en 2011 pero excelente rendimiento overall8221. Bueno, mi apuesta es que nadie en la tierra le permitirá experimentar una pérdida de 25 con su dinero (a menos que los acuerdos especiales están en su lugar). En el mundo de fondos de cobertura la gente tiene tolerancia muy baja para la reducción. Generalmente, como un nuevo operador en un fondo de cobertura, asumiendo que usted no tiene reputación, tiene muy poco tiempo para probarse a sí mismo. Usted debe ganar dinero desde el primer día y seguir haciéndolo durante unos meses antes de ganar un poco de credibilidad. Primero, digamos que usted tiene un mal comienzo y que pierde dinero al principio. Con una reducción de 10 you8217re sin duda fuera, pero incluso con una reducción de 5 las posibilidades de ver su asignación reducida son muy altos. Esto tiene implicaciones significativas en sus estrategias. Let8217s asumen que si pierdes 5 tu asignación se divide por 2 y vuelves a tu asignación inicial sólo cuando pasas de nuevo la marca de agua alta (por ejemplo, la reducción vuelve a 0). En el cuadro de abajo, he simulado el experimento con una de mis estrategias. Usted comienza a operar en 1 de junio de 2003 y todo va bien hasta el 23 de julio de 2003, donde su curva de reducción alcanza el umbral -5 (1). Su asignación es cortada por 50 y usted don8217t cruzar el nivel de la marca de agua hasta 05 de diciembre 2003 (3). Si usted ha mantenido la asignación sin cambios, el nivel de la marea alta se habría cruzado el 28 de octubre de 2003 (2) y para el final del año usted habría hecho más dinero. Sin embargo, el razonamiento va un poco más allá. Aún en la tabla de arriba, asuma que usted consigue realmente mala suerte y comienza a operar hacia mediados de junio de 2003. Usted golpeó el límite de la retirada 10 para el principio de agosto y you8217re más probable fuera del juego. Usted habría comenzado a principios de agosto su asignación no se han cortado en absoluto y que terminan haciendo un buen año en sólo 4 meses completos de comercio. En esos dos ejemplos nada ha cambiado, pero su fecha de inicio8230. El éxito comercial de cualquier individuo tiene alguna forma de dependencia camino y no hay mucho que puede hacer al respecto. Sin embargo, usted puede controlar el tamaño de un drawdown estrategia y esto debe ser tratado con mucho cuidado. Una cartera debe diversificarse en todas las dimensiones posibles: clases de activos, estrategias de inversión, frecuencias de negociación, etc.8230. Desde esa perspectiva, el riesgo es su variable de supervivencia 8222. Si se gestiona adecuadamente, tiene la oportunidad de permanecer en el juego el tiempo suficiente para darse cuenta del potencial de su estrategia. De lo contrario, no estarás allí el próximo mes para ver qué pasa. Como de costumbre todos los comentarios bienvenidos Mi última experiencia con Linux fue en 2002/2003. En ese momento prácticamente todo en Linux se hacía en la consola. Me recuerdo luchando por días con una conexión Wifi sencilla porque los conductores no estaban disponibles. Las cosas han cambiado dramáticamente desde entonces. La semana pasada instalé Linux (Ubuntu 14.04) en una laptop vieja de Windows. Me tomó unos 20 minutos para borrar completamente Windows, instalar Linux y empezar a jugar con R / Rstudio: simplemente amazing8230. En este post te explico paso a paso lo que hice: ten en cuenta que I8217m un principiante absoluto de Linux. Vaya al sitio web de Ubuntu y descargue la versión que coincida con su sistema Cree una llave USB de arranque con el archivo descargado anteriormente. Utilicé una pequeña utilidad llamada Rufus para esto. Simplemente siga las instrucciones en el sitio web it8217s muy simple. Ubuntu 14.04 viene con R pero it8217s no es la última versión. La última versión se puede obtener de CRAN. Una entrada como. Ltmy. favorite. cran. mirrorgt / bin / linux / ubuntu trusty / tiene que ser agregado al archivo /etc/apt/sources. list, reemplazando ltmy. favorite. cran. mirrorgt por la URL real de su espejo CRAN favorito (ver Cran. r-project. org/mirrors para la lista de espejos CRAN). En realidad, esto es un poco complicado porque necesita derechos de administrador para modificar el archivo sources. list. Utilicé una pequeña utilidad llamada gksudo para abrir y modificar el archivo sources. list. En la línea de comandos escriba lo siguiente: Se abrirá el archivo sources. list en gedit. Sólo tienes que añadir el repositorio de arriba a continuación, guardar y cerrar A continuación, puede instalar el sistema completo R, escribiendo lo siguiente en la consola: Hay otras maneras de hacerlo, pero la adición de una entrada al archivo sources. list es aparentemente la preferida opción. Ubuntu utiliza apt para la administración de paquetes. Apt almacena una lista de repositorios (canales de software) en el archivo sources. list. Mediante la edición de este archivo desde la línea de comandos, los repositorios de software pueden agregarse o eliminarse. 3 8211 Install RStudio Go to RStudio website, choose and download the right package for your system Open this file in Ubuntu Software Center Click install and you8217re done if you want to have RStudio icon on the launcher (all the icons on the left hand side of the screen) Go to Search and type RStudio, the RStudio icon should appear Drag and Drop RStudio icon to the launcher All this might not be perfect but it worked for me without a glitch. I wanted to share my experience because I8217m trully amazed by the improvements brought to Linux over the last few years. As usual any comments welcome. This is a follow up on my previous post 8220A Simple Shiny App for Monitoring Trading Strategies 8220. I added a few improvements that make the app a bit better (at least for me). Below is the list of new features : A sample. csv file (the one that contains the raw data) A 8220EndDate8221 drop down box allowing to specify the end of the period. A 8220Risk8221 page containing a VaR analysis and a chart of worst performance over various horizons A 8220How To8221 page explaining how to use and tailor the app to individual needs I also made the app totally self contained. It is now available as a stand alone product and there is no need to have R/RStudio installed on your computer to run it. It can be downloaded from the R Trader Google drive account. This version of the app runs using portable R and portable Chrome. For the keen reader, this link explains in full details how to package a Shiny app into a desktop app (Windows only for now). 1 8211 How to install amp run the app on your computer Create a specific folder Unzip the contain of the. zip file onto that new folder. Change the paths in the runShinyApp file to match your setings To run the app, you just have launch the run. vbs file. I also included an icon (RTraderTradingApp. ico) should you want to create a shortcut on your desktop. The app uses as input several csv files (one for each strategy). Each file has two columns: date and daily return. There is an example of such a file in the Github repository. The code is essentially made of 3 files. ui. R: controls the layout and appearance of the app server. R: contains the instructions needed to build the app. You can load as much strategies as you want as long as the corresponding csv file has the right format (see below). shinyStrategyGeneral. R: loads the required packages and launches the app put ui. R and server. R file in a separate directory In the server. R file change the inputPath, inputFile and keepColumns parameters to match your settings. The first two are self explanatory the third one is a list of column names within the csv file. Keep only date and daily return. 3 8211 How to add a trading strategy Create the corresponding. csv file in the right directory Create a new input in the data reactive function (within the server. R file) Add an extra element to the choice parameter in the first selectInput in the sidebarPanel (within the ui. R file). The element8217s name should match the name of the new input above. 4 8211 How to remove a trading strategy Remove the input in the data reactive function corresponding to the strategy you want to remove (within the server. R file) Remove the element in the choice parameter in the first selectInput in the sidebarPanel corresponding to the strategy you want to remove (within the ui. R file). Please feel free to get in touch should you have any suggestion. In a previous post I showed how to use R, Knitr and LaTeX to build a template strategy report. This post goes a step further by making the analysis interactive. Besides the interactivity, the Shiny App also solves two problems : I can now access all my trading strategies from a single point regardless of the instrument traded. Coupled with the Shiny interactivity, it allows easier comparison. I can focus on a specific time period. The code used in this post is available on a Gist/Github repository. There are essentially 3 files. ui. R . controls the layout and appearance of the app. server. R . contains the instructions needed to build the app. It loads the data and format it. There is one csv file per strategy each containing at least two columns: date and return with the following format: (82202010-12-228243,82210.048221 ). You can load as much strategies as you want as long as they have the right format. shinyStrategyG eneral. R . loads the required packages and launches the app. This app is probably far from perfect and I will certainly improve it in the future. Feel free to get in touch should you have any suggestion. A big thank you to the RStudio/Shiny team for such a great tool. Recent Posts Archives Categories Blogroll 68 queries. 1.261 seconds.
No comments:
Post a Comment