R语言优化交易系统：用平行坐标图可视化系统参数优化结果

拓端

发布于 2021-07-16 15:47:22

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在交互式平行坐标图中，有一个很好的htmlwidgets的例子。你可以交互式地操作平行坐标图来放大有趣的观察结果。

不久前，我读到了关于系统参数优化结果的可视化，使用应用程序来创建和操作回测结果。这个想法是通过改变系统参数来运行多个回测，并使用平行坐标图显示结果。

在如何优化交易系统中描述了一个系统参数优化的好例子。如果你只优化两个参数，三维图是一个非常好的方法，但如果你有两个以上的参数，该怎么做？

平行坐标就来了。假设我们运行一个系统参数优化，改变了3个参数，并将结果存储在数据矩阵中。第一列将包含CAGR，第2：4列将包含参数值。

比如说。

#*****************************************************************
#加载历史数据

getSymbols(tickers, src = 'yahoo', from = '1970-01-01', env = data, auto.assign = T)


# 只选择快 < 中 < 慢
choices = choices\[choices$fast < choices$mid & choices$mid < choices$slow,\]

# 预先计算所有的移动平均线
mas = list()
for( i in unique(unlist(choices)) )
    mas\[\[i\]\] = bt.apply.matrix(prices, SMA, i)

# 对所有组合进行回测
result = choices


for(i in 1:nrow(choices)) {

    data$weight\[\] = NA
    
    result$CAGR\[i\] = compute.cagr(model$equity, nyears)



#*****************************************************************
# 平行坐标图

#*****************************************************************
coord(result, col=1:nrow(result))