Aapl trading signals

Apresentando quantmod: é possível com uma função quantmod carregar dados de uma variedade de fontes, incluindo. Yahoo Finance (dados da OHLC) Banco de Reserva Federal de St. Louis FRED174 (11,000 séries econômicas) Google Finance (dados OHLC) Oanda, o Site Moeda (FX e Metals) Bases de dados MySQL (seus dados locais) R formatos binários (.RData e. Rda) Arquivos de valores separados por vírgulas (.csv) Mais para vir, incluindo (RODBC, economagic, Rbloomberg.) Como você solicita obter dados gt getSymbols (YHOO, srcgoogle) do google finance 1 YHOO gt getSymbols (GOOG, srcyahoo) do yahoo finance 1 GOOG Gt getSymbols (DEXJPUS, srcFRED) Taxas de FX de FRED 1 DEXJPUS gt getSymbols (XPTUSD, srcOanda) Platinum de Oanda 1 XPTUSD Cada chamada resulta em dados sendo carregados diretamente em seu espaço de trabalho, com o nome do objeto retornado da chamada. Um pouco útil, mas fica melhor. Gt Especifique parâmetros de pesquisa e salve para futuras sessões. Gt gt setSymbolLookup (YHOOgoogle, GOOGyahoo) gt setSymbolLookup (DEXJPUSFRED) gt setSymbolLookup (XPTUSDlist (nameXPTUSD, srcoanda)) gt saveSymbolLookup (filemysymbols. rda) gt novas sessões call loadSymbolLookup (filemysymbols. rda) gt gt getSymbols (c (YHOO, GOOG, DEXJPUS, XPTUSD)) 1 YHOO GOOG DEXJPUS XPTUSD Agora é fácil carregar dados de diferentes fontes em seu espaço de trabalho (ou qualquer outro ambiente) sem exigir explicitamente a tarefa, ou constantemente lembrando especificações de parâmetros de conexão. Pense nisso como um comando de carga que pode buscar dados de quase qualquer lugar. Experimente-se getdata. R Gráfico com quantmod Agora que temos alguns dados, podemos querer olhar para ele. Digite a nova função chartSeries. Atualmente, esta é uma ótima ferramenta para visualizar as séries temporais financeiras de uma forma que muitos praticantes estão familiarizados com gráficos de linha, bem como cartas de barra e vela de OHLC. Há wrappers de conveniência para esses diferentes estilos (lineChart, barChart e candleChart), embora o ChartSeries faça um pouco para manipular automaticamente os dados da maneira mais apropriada. Um rápido olhar sobre como criar alguns gráficos, incluindo alguns recursos e um olhar sobre o que vem em versões futuras. Gt Especifique parâmetros de pesquisa e salve para futuras sessões. Gt gt getSymbols (AAPL, srcyahoo) 1 AAPL gt barChart (AAPL) gt Adicione multi-coloring e mude de fundo para branco gt candleChart (AAPL, multi. colTRUE, themewhite) Não-OHLC e Volume series são manipulados automaticamente gt getSymbols (XPTUSD, Srcoanda) 1 XPTUSD gt chartSeries (XPTUSD, nomePlatinum (.oz) em USD) Platinum, agora semanalmente com velas coloridas personalizadas usando a função quantmod to. weekly gt chartSeries (to. weekly (XPTUSD), up. colwhite, dn. colblue) Ferramentas de gráficos de análise técnica A partir da versão 0.3-0, agora pode adicionar estudos de análise técnica do pacote TTR ao gráfico acima. Uma página de exemplos detalhados seguirá em breve, mas aqui é um pouco da bondade: Muito boa funcionalidade técnica da biblioteca por Josh Ulrich - em CRAN gt requer (TTR) gt getSymbols (AAPL) 1 AAPL gt chartSeries (AAPL) gt addMACD ( ) Gt addBBands () Usando os dados para gerar sinais Os modelos de construção serão principalmente deixados para uma série de exemplo posterior, mas para aqueles ansiosos para continuar a perder uma tarde de sexta-feira no trabalho (quando a maioria dos meus visitantes parecem aparecer), continuarei. Modelar em R é o que R é sobre. Os dados são alimentados nesta discussão com a maior brevidade devido ao fato de que muitos dados financeiros não estão contidos em objetos de dados únicos. Muito, se não tudo, tem que ser coletado e agregado por você, o modelador. É aqui que as fontes de dados pré-especificadas e os parâmetros de conexão são úteis. SetSymbolLookup permite ao modelador a oportunidade de instruir quantmod aos dados de origem - dado um símbolo específico - de uma maneira particular. Ao construir modelos em R. Muitas vezes uma fórmula é passada para a função de ajuste junto com o objeto de dados apropriado para pesquisar. Para lidar com muitas fontes diferentes, é necessário criar um objeto de dados com todas as colunas pré-especificadas, OU para usar objetos visíveis no ambiente de usuários. Ambos têm desvantagens óbvias - não menos importante, dependendo do modelador ter carregado e alinhado manualmente a série em questão. No máximo, isso é demorado e certamente não é muito esclarecedor. Na pior das hipóteses, pode ser perigoso, pois o tratamento de dados é inerentemente propenso a erros. Os erros de dados na pesquisa podem ser dispendiosos, os erros de dados na negociação podem levar rapidamente a uma nova carreira. Dito isto, vou ressaltar os termos da LICENÇA indicando a GARANTIA COMPLETA DE GARANTIA em relação a este software e a todos os R para esse assunto. Usuário cuidado. Para facilitar esse problema de dados relativamente exclusivo, o quantmod cria dinamicamente objetos de dados para uso no processo de modelagem, criando uma estrutura de modelo internamente depois de passar por uma série de etapas para identificar as fontes de dados necessárias - carregando, se necessário. SpecifModel é a função de cavalo de batalha para lidar com todos os problemas de dados, e seu arquivo de ajuda deve ser lido para entender completamente o que está acontecendo internamente. Para nossos propósitos aqui, basta saber que se pode especificar QUALQUER dado dentro da chamada para especificarModel, e o quantmod irá lidar com a pesquisa e a agregação de dados para você. É claro que os dados devem ser localizáveis ​​e únicos, mas provavelmente isso foi suspeito. Vamos dar uma olhada em um exemplo de especificarModel. Gt Crie um objeto quantmod para uso em gt no modelo mais recente. Note-se que não há necessidade de carregar os dados de antemão. Gt gt setSymbolLookup (SPYyahoo, VXNlist (nomeVIX, srcyahoo)) gt gt mm lt - especificarModelo (Próximo (OpCl (SPY)) OpCl (SPY) Cl (VIX)) gt gt modelData (mm) mm agora é um objeto quantmod segurando o A fórmula do modelo e a estrutura de dados que implicam os próximos períodos (próximos) abertos para fechar o ETF SampP 500 (OpCl (SPY)) são modeladas como uma fucntion do período atual aberto para fechar e o fechamento atual do VIX (Cl (VIX) ). A chamada para modelData extrai o conjunto de dados relevantes, com transformações aplicadas magicamente. Você pode tirar os dados e fazer com ele como você gosta. Uma função mais direta para realizar o mesmo final é buildData. Qual é o próximo? Como sobre alguns exemplos de manipulação de dados quantmods Este software é escrito e mantido por Jeffrey A. Ryan. Consulte a licença para obter detalhes sobre como copiar e usar. Copyright 2008.Apple: uma análise de padrões de negociação quantitativos 6 de outubro de 2016 11:43 AM aapl Uma análise quantitativa dos padrões de comércio de maçãs desde 1999. A Apple teve um historicamente fraco 2016. Espera-se mais o aumento esperado. A Apple tem uma probabilidade de 58,15 de superar o Nasdaq nos próximos 20 dias. Uma janela de tempo de seis meses dá uma chance de superação de 69,28, enquanto um prazo de um ano é de 65,47. Em caso de correção, a Apple deve ser comprada em cerca de 106,3 USD, esperando um retorno de 6 em cerca de 15 dias. Os investimentos longos de Apple são feitos melhor para o final de um dia de negociação e após uma série de três dias para maximizar os retornos. Outras análises e conclusões são encontradas abaixo. Neste artigo, os leitores receberão uma análise quantitativa de dados que analisa em detalhes os padrões de negociação diária e o co-momento da Apple (NASDAQ: AAPL) e Nasdaq (NASDAQ: QQQ). Como resultado, os leitores podem usar as informações derivadas do conjunto de dados para identificar padrões-chave no comportamento de segurança. A informação chave neste artigo é identificar probabilidades de retorno em série, estruturas intradias, quanto tempo e correções profundas no estoque da Apple e quando ir longas, bem como uma análise de co-momentum, na qual aprenderemos a probabilidade da Apple ser Supera em qualquer período de tempo, quão bem a Apple captura o Nasdaq para cima e para baixo e quando empregar a Apple como um aprimoramento de portfólio. A informação quantitativa fornecida é, portanto, destinada a posições de dia e de swing, bem como a investidores que estejam procurando padrões de entrada e saída suportados estatisticamente. O artigo começa com uma simples introdução da relação histórica entre a Nasdaq e a Apple, e procurará mergulhar rapidamente em fornecer informações precisas sobre o seguinte: Análise de retorno: Probabilidades para retornos positivos e negativos depois de ver padrões de série, bem como estatísticas intradias, Incluindo na média de maçãs e no meio diário alto versus fechamento diário, diário baixo versus fechamento diário, diário alto versus fechamento diário. Os padrões globais de retorno diário e suas probabilidades devem completar a análise do retorno. Análise de risco: medidas de risco e sensibilidades ao risco de títulos, bem como redução média, comprimento médio, taxas médias de recuperação e recuperação da Apple. Co-Momentum: capturas para cima e para baixo, e as probabilidades da Apple superarem o Nasdaq ao longo de diferentes prazos até um ano. O conjunto de dados começa no início de 23 de junho de 1999 e consiste em retornos até 30 de setembro de 2016. Ele contém dois períodos principais de redução, a saber, a bolha ponto-com e a crise de 2007. Os dados também contém os preços ajustados, altos, baixos e de fechamento da Apple Inc., bem como os mesmos conjuntos de dados para o futuro genérico Nasdaq-100 e-mini. O conjunto de dados, além disso, inclui apenas dias de negociação em que ambos os títulos foram negociados para permitir comparações de retorno válidas. Dos 4.401 dias de negociação, 58 foram removidos. Para o período de 1999 a 2016, a Apple postou um retorno anualizado de exatamente 28,50 enquanto exibia um desvio padrão de 43,46. Isso se compara ao Nasdaqs um retorno anualizado tremendamente menor de 4,96 com um desvio padrão de 29,01 desde 1999. A Apple assim supera facilmente a Nasdaq em uma base de risco-retorno com uma proporção de 0,656 contra a Nasdaqs 0.171. YTD, a Apple tem um retorno anualizado de 12,38 com um desvio padrão muito inferior a 25,43, portanto, uma proporção de 0,0487. Assim, em uma base de retorno de risco, a Apple tem muito a fazer, tanto em termos de retorno como de volatilidade. Nasdaq, por outro lado, este ano superou suas próprias medidas históricas com um retorno anualizado de 7,94 e um desvio padrão baixo de 17,3, produzindo uma proporção de 0,01, muito melhor do que a histórica 0,17. A partir de 9302016, a Apple também está em seu pior histórico histórico de risco e retorno de cinco anos desde 1999, depois de ter sido o melhor em 2011. O período de cinco anos que terminou em setembro de 2006 viu o seu maior retorno, embora também no seu histórico mais alto desvio padrão. O Nasdaq, como também descrito no meu artigo anterior, é por definição negociando com um desvio padrão muito menor e também viu saltos menos intensos em sua troca de risco e retorno de cinco anos desde 1999, como pode ser visto abaixo: para qualquer dado Dia de negociação, a Apple tem uma probabilidade de 51,76 de terminar o dia positivo, enquanto a Nasdaq possui uma probabilidade de 53,32, naturalmente maior para o impulso da diversificação. Não há estoque único no Nasdaq que tenha uma maior freqüência ao contrário do próprio índice. A Apple (Nasdaq) retorna uma média de 0,14 (0,04) por dia e uma mediana de 0,09 (0,09). 25 dos retornos das maçãs são inferiores a -1,15 (-0,71), enquanto 75 são inferiores a 1,44 (0,81), o que destaca o fato de a Apple ter uma distribuição de retorno muito inclinada positivamente e, claro, também uma versão beta mais alta. YTD, a Apple retornou 0,06 por dia de negociação, muito menor do que a média histórica, enquanto a mediana ainda é igual a 0,09. YTD, 25 dos retornos são inferiores a -0,69, enquanto 75 são inferiores a 0,85. Isso está em linha com a tese geral de que 2016 até agora tem sido um período de retorno relativamente baixo e baixa volatilidade, fora dos padrões históricos. Em qualquer dia de negociação, a Apple recua 1,7 da sua alta intradía, enquanto o recuo mediano é de 1,19. Por outro lado, a Apple recupera uma média de 1,62 da sua baixa com uma mediana de 1,14. Isso nos diz que a Apple geralmente fecha para a extremidade inferior do intervalo intraday por uma margem de 0,08. O intervalo de negociação intradiário é uma média bastante excepcional 3,4 entre sua alta e baixa e uma média ainda alta de 2,9. Onde colocar níveis de parada-perda estatisticamente suportados serão discutidos mais abaixo, onde também veremos graficamente o agrupamento de retorno da Apple. Torna-se evidente que ambos os dias negativos (e os dias em que o VaR eo ETL são atingidos) e os dias positivos ocorrem frequentemente em uma linha, e é por isso que a Id gostaria de destacar algumas estatísticas em torno dos retornos em série: Em média, a Apple possui 2.031 (leia: 2 Ponto 031) dias positivos seguidos, a série máxima de vencedores foi de 12 dias eo mínimo - claro - um. Se vemos um único dia positivo, há uma probabilidade de 45,21, isto será seguido por outro dia positivo. Se vermos dois dias positivos seguidos, há uma probabilidade de 56.07, haverá um terceiro dia positivo. Depois de ver três dias positivos seguidos, há uma probabilidade de 49.65 que vemos um quarto dia positivo. Isso é interessante, pois podemos aprender que dois dias positivos indicam uma boa probabilidade de ver um terceiro, algo que pode ser usado para abrir posições longas após dois dias positivos. Em média, a Apple tem 1,893 dias negativos consecutivos com uma série de derrotas máxima de oito dias consecutivos. Depois de um dia negativo, há 51.52 chances de ver um segundo dia negativo, e uma chance de 52.43 ver um terceiro então. Há apenas 41,06 chances de ver um quarto dia negativo depois de ter visto três. Com isso, podemos ver que a compra de Apple após três dias negativos consecutivos tem uma probabilidade de 58,94 de ser positiva no dia seguinte. Com uma probabilidade de 95, um determinado dia de negociação não irá fechar abaixo de -3.99, o que significa que um nível de compensação de perda de negociação, suportado estatisticamente, deve ser colocado melhor ou melhor neste limite. Enquanto isso funciona a maior parte do tempo, especialmente quando vemos posições iniciais baixas e abertas iniciais iniciais, também é verdade que, ao longo de um ano, existem algumas ocorrências quando essa probabilidade é superada, como você pode Veja abaixo, onde eu desenhei a linha VaR com base em um período de um ano: inevitavelmente, isso nos leva à próxima métrica de risco que é esperada perda de cauda, ​​indicando uma probabilidade de quão grandes perdas realmente serão e não apenas indicando Qual nível provavelmente não é superado. A perda de cauda esperada de um dia 95 é de -5,97, bastante alta. Então, qualquer dia de negociação, há uma chance de fechar 5,97 em oposição a fechamentos de ontem. Nasdaq, entre os índices mais voláteis dos EUA, tem um ETL muito menor de -4,39. Abaixo, você pode ver como isso se pareceu ao ano anterior (observe o agrupamento de retorno discutido acima): Abaixo, gostaria de mostrar tanto a sensibilidade VaR quanto a ETL da Apple: a redução das maçãs de um nível anterior é de 5,96. A redução média na Apple leva 31,7 dias, com 17,11 dias gastos para chegar ao fundo de uma correção e 14,56 dias para recuperar a partir daí. Isso significa que a Apple apenas precisa do tempo necessário para chegar ao fundo para se recuperar, o que é altamente favorável e mostra a grande força de recuperação que a Apple oferece. Por fim, isso sugere posições longas a serem inscritas no nível de 106,3 USD. Como visto acima, nos dias em que o Nasdaq negocia positivamente, a Apple retorna o fator de 1.087, de modo que um aumento na Nasdaq corresponde, em média, a um aumento de 1.087 na Apple. A desvantagem, curiosamente, é muito mais coberta, pois a Apple apenas captura o fator de 0.916 na parte de baixo. Assim, a Apple não só fornece melhores retornos positivos, mas também mais proteção contra a descida que a Nasdaq. Em 73,96 de todos os casos, a Apple comercializa positivo quando o Nasdaq faz, e quase 73,32 dos casos negativos, negativa quando a Nasdaq é negativa. Interessante para ver também é que a Apple supera o Nasdaq nos dias positivos da Nasdaqs em 50,99 dos casos, superando o Nasdaq em dias negativos em 49,82 dos casos. Probabilidade de Desempenho Para um período de um dia, há uma chance de 50.4m que a Apple devolva mais do que o Nasdaq. Para um período de três dias, a probabilidade aumenta para 52,4, 54,05 para uma semana de treinamento, 57,09 para duas semanas de negociação e 58,15 para um mês de negociação. No entanto, para um período de negociação de três meses, a probabilidade diminui para 54,4, indicando a volatilidade e as correções freqüentes que a Apple publicou e isso fortalece ainda mais o caso para tirar proveito dessas correções. Por um período de seis meses, a probabilidade é de 69,28, enquanto um ano de negociação total nos dá uma chance de 65,47 que um investimento na Apple retorna mais do que um investimento na Nasdaq. Comprar Apple para negociações de swing é melhor feito por um período de tempo de até um mês, como vemos crescentes probabilidades marginais de desempenho superior. Os investidores de médio prazo devem investir por um período de até seis meses, pois verificamos uma diminuição da probabilidade marginal de seis meses até um ano. A Apple tem uma probabilidade de 58,15 de superar o Nasdaq nos próximos 20 dias, mas apenas uma probabilidade de 54,4 de superação nos próximos três meses. Uma janela de seis meses dá uma chance de superação de 69,28, enquanto um prazo de um ano 65,47. Novas posições na Apple devem ser abertas em torno do nível médio de retirada de 5.96 e devem ser contratadas rapidamente depois de assemelhar padrões de formação de fundo, pois a Apple recupera apenas 85 do tempo necessário para chegar ao fundo. Uma redução na Apple geralmente leva 31,7 dias, enquanto uma recuperação total leva 14,6 dias. As melhores chances de ver um dia positivo são após três dias perdidos seguidos, registrando uma probabilidade de 58,94. Qualquer dia dado, a chance de ver resultados positivos é 51.76. A Apple tem um histórico de retorno sub-médio YTD e uma visão quantitativa faz com que os preços mais altos sejam vistos até o final do ano. A Apple tem uma tendência a fechar mais em direção ao baixo do que ao alto, o que significa que as posições longas devem ser abertas no final do dia de negociação. Em qualquer caso e para investidores de longo prazo, a Apple possui um histórico quantitativo sólido e sólido para retornos ativos de longo prazo. Divulgação: Eu sou amável AAPL. Eu escrevi este artigo, e ele expressa minhas próprias opiniões. Não estou recebendo compensação por isso (além da Seeking Alpha). Eu não tenho nenhum relacionamento comercial com nenhuma empresa cujo estoque é mencionado neste artigo. Leia o artigo completo