(Open-Source) 透過R語言回測從股票市場的回報

(2020-08-06 更新)  股海衝浪板上線了, 感謝公測期間支持的用戶朋友還有過去的每日歷史交易資料跟對帳單幫忙! 有興趣的朋友歡迎透過問卷留下資料, 會盡快與您聯繫:D

當市場開始因為人的情緒波動而產生明顯變化時，有些決策就需要把情緒脫離。最近這兩個月市場明顯波動，順便筆記一下關於回測的簡易工具，避免在市場的個人，會受到太多影響而情緒不開心或是睡不好（其實把握當下，好好遠離人群的活著好像是現階段更重要的任務）。這時候各國央行持續降低放款利率，也值得讓我們思考我們是不是拿的出更好的或利率來借錢做更有價值的事情？而不只是把賺薪水然後幫別人持續付房貸這件事情上....(像現在600萬的房貸,每個月是需要3萬)

Khan Academy介紹關於如何去認識資本

簡單工具：
1. 取得R  (Rstudio)  ：在以Linux系統下，開源同時套件豐富的Rstudio來做平台。

2. 安裝完成後執行 R

3. 安裝quantmod 套件：在指令視窗下 install.packages(quantmod)

4. 執行quantmod : 指令視窗下 library(quantmod)

5. 透過getSymbols來把台灣50資料以TW50表示, (####.TW) 就可以從Yahoo Finance讀到台股(

 TW50 <- getSymbols("0050.TW", auto.assign = FALSE, from="2019-12-01" ,to="2020-04-05")

 chartSeries(TW50)

 chartSeries(TW50["2019-12::2020-04"],theme="white")

6.  做簡單的做圖(步驟參考1.)
ma_20<-runMean(TW50[,4],n=20)  
ma_60<-runMean(TW50[,4],n=60)
addTA(ma_20,on=1,col="blue")
addTA(ma_60,on=1,col="red")

這是用近期的資料做圖, 並不是下面策略回測的資料區間

7. 進行策略回測運算(P.S. 如果有NA, 可以透過 newdata <- na.omit(olddata) 清除)
這邊是以參考資料透過最普通的均線策略：當20ma大於60ma時，全壓買進；當20ma小於60ma時，空手。
position<-Lag(ifelse(ma_20>ma_60, 1,0))
return<-ROC(Cl(TW50))*position
........
return<-exp(cumsum(return))
plot(return)

如果用均線策略在這個歷史區間, 會資本縮水.

參考資料:
1. (Khan Academy) Risk and reward introduction
2. (幣圖誌) 第一次使用R語言做回測：六分鐘，就上手!
3. 用R的 quantmod 和 TTR 套件來寫出和執行簡單的 交易策略
4. 7年級操盤手靠自創公式征服股海 40歲已達財富自由
5.  PTT 看板《R_Language》