指标: PCA 合成 - 回收遗产
谢谢））我使用的是协整线程中的旧版本，适用于 2 对以上的数据）。
你可以稍微修改一下第一行的注释，不是 N，而是 N-1
您可以参考 R.
1.使用了什么软件包（函数）？
2.指标对应的 R 语言是什么？
ivanivan_11:
已送审，谢谢
SanSanych Fomenko：
对于一个条形图的计算大约是这样的，对于历史上的每一个条形图，这段代码都应包裹在一个循环中
lines <- readLines("quotes.csv")
skips <- lines[-1]
sources <- read.csv(textConnection(skips), header = T, sep = ",", quote = "'", dec = ".", fill = F, stringsAsFactors = F, colClasses = c("NULL", NA, NA, NA), check.names = F)
components <- princomp(sources, cor = F)
summary(components)
components$loadings
skips <- lines[-1]
sources <- read.csv(textConnection(skips), header = T, sep = ",", quote = "'", dec = ".", fill = F, stringsAsFactors = F, colClasses = c("NULL", NA, NA, NA), check.names = F)
components <- princomp(sources, cor = F)
summary(components)
components$loadings
quotes.csv 中的数据大致是这样的格式
'X','GBPUSD.m','EURUSD.m','AUDUSD.m'
1,1.24472,1.24467,1.24475
2,1.24474,1.24470,1.24465
3,1.24475,1.24473,1.24457
4,1.24484,1.24462,1.24474
5,1.24488,1.24456,1.24481
1,1.24472,1.24467,1.24475
2,1.24474,1.24470,1.24465
3,1.24475,1.24473,1.24457
4,1.24484,1.24462,1.24474
5,1.24488,1.24456,1.24481
Andy Sanders:
已送审，谢谢。
对于一个条形图，计算大约是这样的，而对于历史上的每一个条形图，这段代码都应包裹在一个循环中
lines <- readLines("quotes.csv")
skips <- lines[-1]
sources <- read.csv(textConnection(skips), header = T, sep = ",", quote = "'", dec = ".", fill = F, stringsAsFactors = F, colClasses = c("NULL", NA, NA, NA), check.names = F)
components <- princomp(sources, cor = F)
summary(components)
components$loadings
skips <- lines[-1]
sources <- read.csv(textConnection(skips), header = T, sep = ",", quote = "'", dec = ".", fill = F, stringsAsFactors = F, colClasses = c("NULL", NA, NA, NA), check.names = F)
components <- princomp(sources, cor = F)
summary(components)
components$loadings
quotes.csv 中的数据大致是这种格式。
'X','GBPUSD.m','EURUSD.m','AUDUSD.m'
1,1.24472,1.24467,1.24475
2,1.24474,1.24470,1.24465
3,1.24475,1.24473,1.24457
4,1.24484,1.24462,1.24474
5,1.24488,1.24456,1.24481в
1,1.24472,1.24467,1.24475
2,1.24474,1.24470,1.24465
3,1.24475,1.24473,1.24457
4,1.24484,1.24462,1.24474
5,1.24488,1.24456,1.24481в
我的理解是否正确：在 PCA 的帮助下，您创建了一个合成，然后查看特定货币对与此合成的偏差？
СанСаныч Фоменко:
关于策略 - 没有1. 我曾尝试将其用作振荡器，即在下跌时计算系数，买入并持有直至获利，如果没有获利，则移动 OOS 线，重新计算系数，平仓
2.然后，我尝试了主-从的想法，因为 Hrenfiks 在 Resikl 中提到过，例如，买入或卖出系数略低于最大值的货币，但不知何故，它也不起作用
如何抓住滑动 - 我不知道，篮子应该向最强的矢量（系数最高的货币对）移动、但平均而言，会向其他货币对偏离，因此真实货币对和合成货币对仍不会趋同，而且在符号变化问题解决 之前，合成货币对可能只是颠倒显示，因此仍不清楚何时买入何时卖出。
Andy Sanders:
关于策略 - 没有 1. 我曾尝试将其用作振荡器，即在下跌时计算系数，买入并持有直至获利，如果没有获利，则移动 OOS 线，重新计算系数，平仓 2.然后，我尝试了主-从的想法，因为 Hrenfiks 在 Resikl 中提到过，例如，买入或卖出系数略低于最大值的货币，但不知何故，它也不起作用 如何抓住滑动 - 我不知道，篮子应该向最强的矢量（系数最高的货币对）移动、但平均而言，会偏离其他货币对，因此实际货币对和合成货币对仍不会趋同，而且在符号变化问题解决之前，合成货币对可能只是颠倒显示，因此仍不清楚何时买入何时卖出。
我知道您与论坛上的许多人不同，熟悉 R。为什么不利用它的功能呢？毕竟，它能解决上述所有问题。这就是所谓的协整。它被广泛应用于... 关于策略 - 没有 1. 我曾尝试将其用作振荡器，即在下跌时计算系数，买入并持有直至获利，如果没有获利，则移动 OOS 线，重新计算系数，平仓 2.然后，我尝试了主-从的想法，因为 Hrenfiks 在 Resikl 中提到过，例如，买入或卖出系数略低于最大值的货币，但不知何故，它也不起作用 如何抓住滑动 - 我不知道，篮子应该向最强的矢量（系数最高的货币对）移动、但平均而言，会偏离其他货币对，因此实际货币对和合成货币对仍不会趋同，而且在符号变化问题解决之前，合成货币对可能只是颠倒显示，因此仍不清楚何时买入何时卖出。
ivanivan_11:
为什么没有人拥有？而且是同时在多个分支上。以下是我不明白的地方 一般来说，在这种情况下不需要 R。
µl上的库中已经提供了配对交易所需的所有最小值 - 通常的MNC、PCA、相关性、adf检验，必要时还包括偏度和峰度。
亲爱的安迪
我没有找到 Normalize 参数。也许打印的是另一个版本？
PCA 合成 - 回收遗产:
在伪稳定组合中为每个金融工具自动选择系数的指标, 其趋向于零值平衡。
作者： Andy Sanders