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當下對於量化投資有用的R語言包有哪些？

01-05

個人剛剛接觸量化投資不久，只知道相關的包如quantmod、quantstrat、blotter、ttr。。。歡迎補充

有個highfrequency （這個是R包，剛答暈了） 專門針對quote and trade data。提供數據清理，波動率估計等。此包貌似不維護了，不過可以從Github上下，代碼改改還可以用。

foreach，R下面的並行計算

PortfolioAnalytics，和highfrequency的好像是同一個maintainer，不過不知道現在開發狀態了。

另外CRAN有個empirical finance 的page，下面列了不少相關的package:

https://cran.r-project.org/web/views/Finance.html

-------------手機看題，看錯了，以下是python的----------------------

數據分析首推pandas，AQR出品。

machine learning： pylearn2， scikit-learn（可能拼寫有錯，手機答題，自行修正）

另外還有quandl：數據介面，等。

after all， 裝個python好基友anaconda吧，基本都包括了

R語言量化投資常用包總結

  • 數據管理：包括數據集抓取、存儲、讀取、時間序列、數據處理等，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(數據處理), quantmod(數據下載和圖形可視化), RQuantLib(QuantLib數據介面), WindR(Wind數據介面), RJDBC(資料庫訪問介面), rhadoop(Hadoop訪問介面), rhive(Hive訪問介面), rredis(Redis訪問介面), rmongodb(MongoDB訪問介面), SparkR(Spark訪問介面),fImport(Rmetrics係數據訪問介面)等。
  • 指標計算：包括金融市場的技術指標的各種計算方法，涉及R包有 TTR(技術指標), TSA(時間序列計算),urca(單位根檢驗), fArma(Rmetrics系ARMA計算), fAsianOptions(Rmetrics系亞洲期權定價),fBasics(Rmetrics系計算工具), fCopulae(Rmetrics系財務分析), fExoticOptions(Rmetrics系期權計算),fGarch(Rmetrics系Garch模型), fNonlinear(Rmetrics系非線模型), fOptions(Rmetrics系期權定價),fRegression(Rmetrics系回歸分析), fUnitRoots(Rmetrics系單位根檢驗) 等。
  • 回測交易：包括金融數據建模，並驗證用歷史數據驗證模型的可靠性，涉及R包有FinancialInstrument(金融產品), 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行管理和優化，涉及R包有 PortfolioAnalytics(組合分析和優化),stockPortfolio(股票組合管理), fAssets(Rmetrics系組合管理)等
  • 風險管理：對持倉進行風險指標的計算和風險提示，涉及R包有 PerformanceAnalytics(風險分析),fPortfolio(Rmetrics系組合優化), fExtremes(Rmetrics係數據處理)等。

數據管理

  • R語言時間序列基礎庫zoo
  • 可擴展的時間序列xts
  • 超高性能數據處理包data.table
  • RHadoop實踐系列文章
  • R利劍NoSQL系列文章 之 Hive
  • R利劍NoSQL系列文章 之 Redis
  • R利劍NoSQL系列文章 之 MongoDB

基礎數據分析：

plyr,dplyr

ggplot2

data.table

reshape2

數據IO：

RODBC等等

xlsx

報告：

knitr

這貨不好說什麼：WindR

RWind 需要wind賬號國外不能用，替代品有Rbbg （需要bloomberg賬號），感覺沒有RWind好用

quantstrat，包含了xts,quantmod,TTR,PerformanceAnalytics等功能。其中foreach也會在其參數分部功能中調用到。不過這個功能貌似有bug，我正在苦逼的自己寫並發。

時間序列（有很多包裹需要數據變成時間序列才能處理）：

zoo,xts

分析（數據分析最關鍵的部分）：

PerformanceAnalytics（非常強大，裡面的指標計算，圖形繪製非常全面，對於新手絕對夠用）

數據可視化：

ggplot2

用自帶包裹里的plot,boxplot,scatterplot之類的也可以

或者PerformanceAnalytics里也有很給力的繪製圖

存儲：

xlsx（如果要存儲多個spreadsheet到一個文檔里，xlsx還是很不錯的）

交易記錄：

blotter 記錄倉位，價格，調倉情況

quantmod 加入策略回測

常用的量化交易R包 - quant_r - 知乎專欄

從Wind的Excel介面和R介面抓出來的數據結構有不同

用tidyr處理很方便

馬克，下班回家更

quantmode

Zoo

Xts

Rodbc

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