R語言量化投資常用包有哪些

這篇文章主要介紹“R語言量化投資常用包有哪些”，在日常操作中，相信很多人在R語言量化投資常用包有哪些問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”R語言量化投資常用包有哪些”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！

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。通常編程語言的設計，都是為了解決軟件開發和程序實現的問題。但R語言在開始時，就被設計為主要解決數據的問題。量化投資就是對數據進行各種數據處理、數據分析，從而找到數據的規律。所以，有很多從事量化投資的人，把R語言用來構建量化交易的模型，進行回測，風險管理等，最后把研究成果開源并貢獻給R語言的社區，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，數據爬蟲，系統管理，數據庫調用，數學計算等，這些都是屬于通用的軟件需求，而非某個行業的數據需求。當某個Python大神，開始關注量化投資領域，并用Python實現了一套量化的程序庫，后面的人就會進入這個領域，只是沿著大神的路線走，等待下一個大神的出現。所以本質上，Python是面向程序設計的語言，而R是面向數據的語言。

R語言在量化投資領域，已經有很多年的積累，很多的算法已經成型。從投資研究到交易分析，再到風險管理，有著完整的體系結構。我們同樣可以沿著前人走出來的路，快速學習，快速搭建出量化投資的系統來。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計指標，對學習造成了很大的阻力。這其實是你深入到具體地某個行業后，都會面臨的問題。行業知識和數學知識才是最難的，只有突破了，你才能打開認知新領域的方法。

R語言讓我們更接近數據，同時提供了各種數學統計的工具，又有大量由第三方貢獻的行業知識庫，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語言在金融領域提供了很多的金融計算框架和工具，當你具備金融理論知識和市場經驗，你可以利用這些第三方提供的技術框架來構建自己的金融模型。我們可以從CRAN上找到各種的金融項目，訪問R的官方網站 (https://cran.r-project.org/)，找到Task Views 菜單里的 Finance標簽（網址：https://cran.r-project.org/web/views/Finance.html）。

金融領域涉及范圍是非常廣的，包括銀行業、保險業、信托業、證券業、租賃業等。金融行業都具有指標性、壟斷性、高風險性、效益依賴性和高負債經營性的特點。量化投資是證券投資的一個很細分的專業領域，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構建自己的量化交易系統，你需要用到5方面的R語言工具包：數據管理、指標計算、回測交易、投資組合、風險管理。

• 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數據接口), WindR(Wind數據接口), RJDBC(數據庫訪問接口), 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系數據訪問接口)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，并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系數據處理)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包來構建我們的量化交易的系統，也可以選用完整的Rmetrics體系來構建量化交易的系統。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上發布的，我并沒有發現的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，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，很多規則并不完全符合世界的標準。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，從而保證自己量化交易系統的獨特性。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體系。

到此，關于“R語言量化投資常用包有哪些”的學習就結束了，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習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！