R Пакеты Blotter и Quantstrat: Расширить рамки для реализации сигнала на основе фундаментальных данных?

Question

Я ищу способ расширить Quantstrat, чтобы извлекать данные из bloomberg с помощью пакета rbbg и использовать стратегии backtest на основе индикаторов, которые вычисляются с использованием фундаментальных данных.

Есть ли какая-либо документация о том, как лучше всего расширить пакеты? Я имею в виду точки входа, уже реализованные расширения и т. Д.? Я не ищу пошаговые инструкции, а скорее для указателей, с чего начать, чтобы я мог максимально интегрировать функциональность (или, как предполагали оригинальные авторы).

Thx заранее

Answer 1

Я бы сказал, что 2013 R in Finance presentation на упаковке quantstrat является хорошим началом. На стр. 8 вы ясно видите, что квантстрат является одним из многих строительных блоков в исследовательской/торговой производственной среде.

Как видно из презентации, существует множество способов бесплатного получения ежедневных данных через квантовый диск и т. Д. (См. Стр. 8). Но, обращаясь к вашему вопросу, лучший способ получить рыночные данные в квантстрате из Bloomberg - использовать наш пакет RbbgExtension (я знаю, что это бесстыдная самореклама), это более интуитивная оболочка пакета Rbbg. Я, конечно, склонен к моей рекомендации, но я считаю, что стоит попробовать с вашей стороны.

Вы устанавливаете RbbgExtension, как это ...

требуют (DevTools)

install_github ("pgarnry/RbbgExtension")

Ниже приведен пример, который имитирует пример GBPUSD в презентация на стр. 16.

требуется (RbbgExtension) требуется (квант мод)

< GBPUSD - BarData (тикеры = "GBPUSD", тип = "Curncy", start.date = "2015-03-02", start.time = "00:00:00", end.date = "2015-03-30", end.time = "00:00:00", интервал = "30")

< GBPUSD - GBPUSD [1: 4]

chartSeries (GBPUSD)

Вот график GBPUSD за март.

Источник: Bloomberg

С этим XTS объект, который вы можете поместить в quantstrat двигатель и строить свои сигналы и т.д.