2020 年 2月随笔档案 - AmosDing

R语言批量下载财务报表

摘要：getsheets <- function(symbol,type,file){ pre="http://money.finance.sina.com.cn/corp/go.php/vDOWN_"; mid="/displaytype/4/stockid/"; end="/ctrl/all.phtm 阅读全文

posted @ 2020-02-28 11:30 AmosDing 阅读(450) 评论(0) 推荐(0)

批量下载全部A股数据

摘要：首先从上交所和深交所整理股票代码和上市时间，整理为下图：上交所：产品-股票-股票列表-下载(http://www.sse.com.cn/assortment/stock/list/share/) 深交所：市场数据-股票-股票列表-下载(http://www.szse.cn/market/stock 阅读全文

posted @ 2020-02-17 20:07 AmosDing 阅读(4551) 评论(0) 推荐(0)

Econometric Analysis

摘要：## Econometric Analysis ## install.packages("wooldridge") library(wooldridge); library(glm2); library(mlogit);library(MASS) # 2. Basic method ##### ## 阅读全文

posted @ 2020-02-16 18:53 AmosDing 阅读(285) 评论(0) 推荐(0)

向量自回归模型（VAR）

摘要：#构建VAR模型 library(sandwich) library(strucchange) library(vars) data.new<-data.frame(S1,S2) VARselect(data.new,lag.max=20,type="trend") #选择最优的滞后阶数 var<- 阅读全文

posted @ 2020-02-16 18:51 AmosDing 阅读(3741) 评论(0) 推荐(0)

协整检验、ECM模型、格兰杰因果检验

摘要：（一）协整检验 library(urca) r6=lm(S1~S2) re=resid(r6) h=ur.df(re,type="trend",selectlags="AIC") summary(h) （二）建立误差修正模型（ECM） dd1=diff(data1) dd2=diff(data2) 阅读全文

posted @ 2020-02-16 18:48 AmosDing 阅读(1785) 评论(0) 推荐(0)

ARIMA模型、GARCH模型、非对称GARCH模型

摘要：（一）建立ARIMA模型 auto.arima(AA[,4])#识别最优阶数 arima1<-arima(AA[,4],order=c(0,1,3),method="ML") summary(arima1) （二）建立GARCH模型 #GARCH模型 library(rugarch) myspec= 阅读全文

posted @ 2020-02-16 18:44 AmosDing 阅读(2309) 评论(0) 推荐(0)

单位根检验和判断单整阶数

摘要：（一）单位根检验 #法一 library(fUnitRoots) unitrootTest(AA[,4]) #法二 library(urca) nl=ur.df(AA[,4],type='none',selectlags='AIC')# 其中type有none、trend（趋势项）、drift（漂移阅读全文

posted @ 2020-02-16 18:39 AmosDing 阅读(2365) 评论(0) 推荐(0)

均值回归、分位数回归、岭回归、Lasso回归

摘要：（一）不同来源的数据合并需要注意的是，由于国债收益率从Wind导入（为数据框类型），而股票数据是使用quantmod包爬取（为zoo、xts类型），因此出现了数据类型和时间不匹配问题。先通过设置UTC（美国标准时间）来避免时区不一致问题（因为后面的合并是基于索引），再将国债日收益率导入，然后转化阅读全文

posted @ 2020-02-16 18:36 AmosDing 阅读(2910) 评论(0) 推荐(0)

爬虫：在网易财经抓取表格数据案例

摘要：（1）数据网址获取网易财经和新浪财经等网站的数据可以免费获取，我们可以使用爬虫方法（通过rvest包）抓取相应网站的表格数据，我们首先以在网易财经中抓取600550在2019年第3季度的数据为例，其网址为： http://quotes.money.163.com/trade/lsjysj_6005 阅读全文

posted @ 2020-02-16 18:20 AmosDing 阅读(1685) 评论(0) 推荐(1)

在R语言中创建时间序列对象的基础知识

摘要：1、R进行金融分析最常见的时间序列对象：时间序列是一系列数据点，每个数据点都与时间戳相关联。R语言中最常用的时间序列对象是zoo包提供的zoo格式，xts包提供的xts格式和timeSeries包提供的timeSeries格式。quantmod包获取的股票数据就是属于zoo、xts。 2、三种时间阅读全文

posted @ 2020-02-16 18:14 AmosDing 阅读(1294) 评论(0) 推荐(0)

【APM Chp4、5、6】残差收益率、信息率和主动投资管理定律

摘要：本文从业绩基准开始，介绍了如何将资产收益率分解为无风险部分、业绩基准部分、业绩基准择时部分和阿尔法部分，并且简单讨论了主动收益率与业绩基准择时部分和阿尔法部分的关系。最后介绍了给予残差收益率和残差风险的信息率，并给出了主动投资管理定律。阅读全文

posted @ 2020-02-09 20:27 AmosDing 阅读(2180) 评论(0) 推荐(0)

【APM Chp3】风险：关于结构化风险模型

摘要：结构化风险模型建立了一套风险分析的框架。阅读全文

posted @ 2020-02-08 15:17 AmosDing 阅读(426) 评论(0) 推荐(0)

【APM Chp2】一致预期收益率：资本资产定价模型

摘要：风险和预期收益率是主动投资管理中最重要的两个部分，讨论预期收益率最好从认识资本资产定价模型开始。CAPM模型由Sharpe(1964)建立，Treynor(1961)、Lintner(1965)和Mossin(1966)在同期也做了相关的研究，它有一个重要的意义就是一套用来确定一致预期收益率的步骤从而为我们设定了比较基准，同时CAPM发展出来的很多分析方法可以转用于主动量化投资。阅读全文

posted @ 2020-02-07 20:12 AmosDing 阅读(1248) 评论(0) 推荐(0)

【APM Chp2】特征组合（因子模拟组合）

摘要：近年来，人们更多地关注于如何配置因子或者发现一个新因子，但作为因子投资基础的因子组合构建方法受到的关注却要少很多。CP又名纯因子组合，在较新的学术研究中一般也称作factor mimicking portfolio（因子模拟组合），或纯因子组合。它表示一个对某个因子暴露为1而对其他因子暴露为0的投资组合。阅读全文

posted @ 2020-02-07 15:48 AmosDing 阅读(3898) 评论(2) 推荐(0)

Quantstrat包安装

摘要：Quantstrat是R-Forge提供的，需要在以前的版本中安装，比如3.1.0，最新的版本会报错，输入以下命令： install.packages("quantstrat", repos=c("http://R-Forge.R-project.org")) 阅读全文

posted @ 2020-02-04 20:01 AmosDing 阅读(604) 评论(0) 推荐(0)

R的历史版本安装

摘要：https://cran.r-project.org/bin/windows/base/old/ 阅读全文

posted @ 2020-02-04 19:39 AmosDing 阅读(504) 评论(0) 推荐(0)

Quantitative Momentum(八)：用量化动量击败市场

摘要：本部分讨论了在量化动量策略时的一些细节性问题，包括交易成本设置和极其简单的策略绩效分析，并重新回顾了前面的一些内容阅读全文

posted @ 2020-02-04 15:57 AmosDing 阅读(755) 评论(0) 推荐(0)

Quantitative Momentum(七)：动量的季节性

摘要：本部分尝试从“橱窗激励”和税收激励解释了动量的季节性，并阐述并检验了如何利用这种季节性进行动量投资的一般思路。阅读全文