R語言量化投資常用包有哪些

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1. 為什么用R語言做量化投資？

R做量化投資到底有哪些優(yōu)勢呢？最主要的一點，就是R語言有很多第三方包的支持。通常編程語言的設(shè)計，都是為了解決軟件開發(fā)和程序?qū)崿F(xiàn)的問題。但R語言在開始時，就被設(shè)計為主要解決數(shù)據(jù)的問題。量化投資就是對數(shù)據(jù)進(jìn)行各種數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析，從而找到數(shù)據(jù)的規(guī)律。所以，有很多從事量化投資的人，把R語言用來構(gòu)建量化交易的模型，進(jìn)行回測，風(fēng)險管理等，最后把研究成果開源并貢獻(xiàn)給R語言的社區(qū)，為后面的人提供了非常大的幫助。

相比Python來說也有很多的第三方包的支持，這些第三方大部分提供是Web開發(fā)，數(shù)據(jù)爬蟲，系統(tǒng)管理，數(shù)據(jù)庫調(diào)用，數(shù)學(xué)計算等，這些都是屬于通用的軟件需求，而非某個行業(yè)的數(shù)據(jù)需求。當(dāng)某個Python大神，開始關(guān)注量化投資領(lǐng)域，并用Python實現(xiàn)了一套量化的程序庫，后面的人就會進(jìn)入這個領(lǐng)域，只是沿著大神的路線走，等待下一個大神的出現(xiàn)。所以本質(zhì)上，Python是面向程序設(shè)計的語言，而R是面向數(shù)據(jù)的語言。

R語言在量化投資領(lǐng)域，已經(jīng)有很多年的積累，很多的算法已經(jīng)成型。從投資研究到交易分析，再到風(fēng)險管理，有著完整的體系結(jié)構(gòu)。我們同樣可以沿著前人走出來的路，快速學(xué)習(xí)，快速搭建出量化投資的系統(tǒng)來。對于有IT但背景缺乏金融知識的人來說，有很多的部分知識上手比較困難，同時看不太懂各種統(tǒng)計指標(biāo)，對學(xué)習(xí)造成了很大的阻力。這其實是你深入到具體地某個行業(yè)后，都會面臨的問題。行業(yè)知識和數(shù)學(xué)知識才是最難的，只有突破了，你才能打開認(rèn)知新領(lǐng)域的方法。

R語言讓我們更接近數(shù)據(jù)，同時提供了各種數(shù)學(xué)統(tǒng)計的工具，又有大量由第三方貢獻(xiàn)的行業(yè)知識庫，所以我會選擇R語言，我會把R語言作為最好的工具，進(jìn)行量化投資的分析。

2. 常用量化投資工具包

R語言在金融領(lǐng)域提供了很多的金融計算框架和工具，當(dāng)你具備金融理論知識和市場經(jīng)驗，你可以利用這些第三方提供的技術(shù)框架來構(gòu)建自己的金融模型。我們可以從CRAN上找到各種的金融項目，訪問R的官方網(wǎng)站 (https://cran.r-project.org/)，找到Task Views 菜單里的 Finance標(biāo)簽（網(wǎng)址：https://cran.r-project.org/web/views/Finance.html）。

金融領(lǐng)域涉及范圍是非常廣的，包括銀行業(yè)、保險業(yè)、信托業(yè)、證券業(yè)、租賃業(yè)等。金融行業(yè)都具有指標(biāo)性、壟斷性、高風(fēng)險性、效益依賴性和高負(fù)債經(jīng)營性的特點。量化投資是證券投資的一個很細(xì)分的專業(yè)領(lǐng)域，涉及到的金融工具包其實并不是太多。我們其實能把這些工具包研究好了，就可以方便地做量化的模型和交易了。

如果我們想用R構(gòu)建自己的量化交易系統(tǒng)，你需要用到5方面的R語言工具包：數(shù)據(jù)管理、指標(biāo)計算、回測交易、投資組合、風(fēng)險管理。

• 數(shù)據(jù)管理：包括數(shù)據(jù)集抓取、存儲、讀取、時間序列、數(shù)據(jù)處理等，涉及R包有 zoo(時間序列對象), xts(時間序列處理), timeSeries(Rmetrics系時間序列對象) timeDate(Rmetrics系時間序列處理), data.table(數(shù)據(jù)處理), quantmod(數(shù)據(jù)下載和圖形可視化), RQuantLib(QuantLib數(shù)據(jù)接口), WindR(Wind數(shù)據(jù)接口), RJDBC(數(shù)據(jù)庫訪問接口), rhadoop(Hadoop訪問接口), rhive(Hive訪問接口), rredis(Redis訪問接口), rmongodb(MongoDB訪問接口), SparkR(Spark訪問接口),fImport(Rmetrics系數(shù)據(jù)訪問接口)等。

• 指標(biāo)計算：包括金融市場的技術(shù)指標(biāo)的各種計算方法，涉及R包有 TTR(技術(shù)指標(biāo)), TSA(時間序列計算), urca(單位根檢驗), fArma(Rmetrics系A(chǔ)RMA計算), fAsianOptions(Rmetrics系亞洲期權(quán)定價), fBasics(Rmetrics系計算工具), fCopulae(Rmetrics系財務(wù)分析), fExoticOptions(Rmetrics系期權(quán)計算), fGarch(Rmetrics系Garch模型), fNonlinear(Rmetrics系非線模型), fOptions(Rmetrics系期權(quán)定價), fRegression(Rmetrics系回歸分析), fUnitRoots(Rmetrics系單位根檢驗) 等。

• 回測交易：包括金融數(shù)據(jù)建模，并驗證用歷史數(shù)據(jù)驗證模型的可靠性，涉及R包有 FinancialInstrument(金融產(chǎn)品), quantstrat(策略模型和回測), blotter(賬戶管理), fTrading(Rmetrics系交易分析)等。

• 投資組合：對多策略或多模型進(jìn)行管理和優(yōu)化，涉及R包有 PortfolioAnalytics(組合分析和優(yōu)化), stockPortfolio(股票組合管理), fAssets(Rmetrics系組合管理)等

• 風(fēng)險管理：對持倉進(jìn)行風(fēng)險指標(biāo)的計算和風(fēng)險提示，涉及R包有 PerformanceAnalytics(風(fēng)險分析),fPortfolio(Rmetrics系組合優(yōu)化), fExtremes(Rmetrics系數(shù)據(jù)處理)等。

基于上文中列出的R包，我們可以選擇使用獨立地第三方R包來構(gòu)建我們的量化交易的系統(tǒng)，也可以選用完整的Rmetrics體系來構(gòu)建量化交易的系統(tǒng)。這兩類R包也可以混合使用，如果在混用時，由于他們基于的時間序列的底層對象是不一樣的，那么類型轉(zhuǎn)換的時候，可以你需要花點功夫處理一下。

上文中列出的R語言，并不是所有的R語言量化投資的R包，僅僅我關(guān)注的一些包。還有很多其他的，比如用于配對交易的包PairTrading；在Github上發(fā)布的，我并沒有發(fā)現(xiàn)的R包等。

對于我自己來說，傾向于用獨立地第三方R包來做量化交易系統(tǒng)，會用到其中的幾個獨立的R包。這樣選擇的主要原因有2個，一是中國市場比較特別，很多規(guī)則并不完全符合世界的標(biāo)準(zhǔn)。比如，股票T+1交易就是全球唯一的。另外一點是第三方的開源包，有一些可能有錯誤，所以你不應(yīng)該把程序完全依賴于第三方包，要有獨立的思考和判斷，第三方包只是給我們提供了便利性。

那么常用的第三方R包的組合為：zoo, xts, TTR, quantmod, FinancialInstrument, quantstrat, blotter, PortfolioAnalytics, PerformanceAnalytics。這其中的任何一個包，都可以被替換或自己實現(xiàn)，從而保證自己量化交易系統(tǒng)的獨特性。引用國外量化的教材上的一張圖，國外用R來研究量化交易已經(jīng)體系。

到此，關(guān)于“R語言量化投資常用包有哪些”的學(xué)習(xí)就結(jié)束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學(xué)習(xí)，快去試試吧！若想繼續(xù)學(xué)習(xí)更多相關(guān)知識，請繼續(xù)關(guān)注億速云網(wǎng)站，小編會繼續(xù)努力為大家?guī)砀鄬嵱玫奈恼拢?/p>