关于git:拓端tecdatR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

在交互式平行坐标图中，有一个很好的 htmlwidgets 的例子。你能够交互式地操作平行坐标图来放大乏味的察看后果。

不久前，我读到了对于零碎参数优化后果的可视化，应用应用程序来创立和操作回测后果。这个想法是通过扭转零碎参数来运行多个回测，并应用平行坐标图显示后果。

在如何优化交易系统中形容了一个零碎参数优化的好例子。如果你只优化两个参数，三维图是一个十分好的办法，但如果你有两个以上的参数，该怎么做？

平行坐标就来了。假如咱们运行一个零碎参数优化，扭转了 3 个参数，并将后果存储在数据矩阵中。第一列将蕴含 CAGR，第 2：4 列将蕴含参数值。

比如说。

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

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


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

# 事后计算所有的挪动平均线
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))

这张图很难看懂。

现实状况下，你想抉择一个参数范畴，并查看相应的零碎 CAGRs，或者抉择一个 CAGRs 范畴，看看什么参数产生了它们。R 软件能够可视化互动性。

# 交互式平行坐标图

cp(result)

另一种办法是实现这种交互式行为，就是应用交互式平行坐标中的 htmlwidgets 的一个平凡的例子。

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原文链接：http://tecdat.cn/?p=23026