拓端tecdat|R语言优化交易系统:用平行坐标图可视化系统参数优化结果

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原文出处:拓端数据部落公众号

在交互式平行坐标图中,有一个很好的htmlwidgets的例子。你可以交互式地操作平行坐标图来放大有趣的观察结果。

不久前,我读到了关于系统参数优化结果的可视化,使用应用程序来创建和操作回测结果。这个想法是通过改变系统参数来运行多个回测,并使用平行坐标图显示结果。

在如何优化交易系统中描述了一个系统参数优化的好例子。如果你只优化两个参数,三维图是一个非常好的方法,但如果你有两个以上的参数,该怎么做?

平行坐标就来了。假设我们运行一个系统参数优化,改变了3个参数,并将结果存储在数据矩阵中。第一列将包含CAGR,第2:4列将包含参数值。

比如说。

  1.  
    #*****************************************************************
  2.  
    #加载历史数据
  3.  
     
  4.  
    getSymbols(tickers, src = 'yahoo', from = '1970-01-01', env = data, auto.assign = T)
  5.  
     
  6.  
     
  7.  
    # 只选择快 < 中 < 慢
  8.  
    choices = choices[choices$fast < choices$mid & choices$mid < choices$slow,]
  9.  
     
  10.  
    # 预先计算所有的移动平均线
  11.  
    mas = list()
  12.  
    for( i in unique(unlist(choices)) )
  13.  
    mas[[i]] = bt.apply.matrix(prices, SMA, i)
  14.  
     
  15.  
    # 对所有组合进行回测
  16.  
    result = choices
  17.  
     
  18.  
     
  19.  
    for(i in 1:nrow(choices)) {
  20.  
     
  21.  
    data$weight[] = NA
  22.  
     
  23.  
    result$CAGR[i] = compute.cagr(model$equity, nyears)
  24.  
     
  25.  
     
  26.  
     
  27.  
    #*****************************************************************
  28.  
    # 平行坐标图
  29.  
     
  30.  
    #*****************************************************************
  31.  
    coord(result, col=1:nrow(result))

这张图很难看懂。

理想情况下,你想选择一个参数范围,并检查相应的系统CAGRs,或者选择一个CAGRs范围,看看什么参数产生了它们。R软件可以可视化互动性。

  1.  
    # 交互式平行坐标图
  2.  
     
  3.  
    cp(result)

另一种方法是实现这种交互式行为,就是使用交互式平行坐标中的htmlwidgets的一个伟大的例子。 


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posted @ 2021-07-13 10:23  拓端tecdat  阅读(128)  评论(0编辑  收藏  举报