A friend and I used to run a page about trading based on analyses with the programming language R back in 2012. Before I take that page offline, I want to repost a few articles here.
Trading Data in R
Analysen mit R
Die Rechenleistung der heutigen Computer ermöglicht Privatpersonen zu Hause aufwändige Rechenverfahren durchzuführen. Die meisten Nutzer unterschätzen die Leistung ihres Heimcomputer und beschränken sich meistens auf das surfen im Internet oder das Verfassen von Texten. Wenn dann das Hochfahren der Maschine ein wenig dauert, wird der Rechner schnell als langsam denunziert. Erst durch das eigenhändige Programmieren versteht man, wie enorm gross der Nutzen von Computern für die Naturwissenschaften war und ist.
Um einen Computer zu programmieren, muss man mit ihm über eine Programmiersprache kommunizieren. Dabei ist die Programmiersprache R spezialisiert auf quantitative Analysen.
Die Vorteile von R:
- es ist eine Freeware d.h. jeder kann sie kostenlos nutzen
- eine grosse Community entwickelt sie stetig weiter
- in der Statistik geltet R zunehmend als Standardsprache
- für viele Systeme verfügbar (Linux etc.)
- es unzählige Hilfe Foren gibt
Wie man sie einsetzt, wird hier ganz nach dem Motto „Learning by Doing“ vorgestellt.
Um mit R zu arbeiten empfehlen wir die Freeware R-Studio. Da sie unserer Meinung nach die ideale Kombination zwischen Übersichtlichkeit und Programmierfreiheit bietet. Sie ist frei im Internet erhältlich
Um Finanzdaten in R zu laden
library("tseries") # Die benoetigten Funktionen befinden sich in der library tseries
# Beispiel mit Novartis
prices <- get.hist.quote("NVS", quote=c("Open", "High", "Low", "Close","Adj"), start="2011-08-01", retclass="zoo")
stock <- as.matrix(prices)
ts.plot(stock[,"Close"])
