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我是 R 和 的新手quantstrat，因此感谢您的耐心等待。

我注意到网络上的许多 quantstrat 演示/示例文件都提供了使用 TA 规则的很好的示例。

我的问题/TL;DR

如何在不使用任何 TA 的情况下使用开盘价和随后的日内数据在 quantstrat 中构建简单的日内阈值交叉规则？

数据结构

假设该工具是带有股票代码的股票XYZ

XYZ 存储为xts日内 (1 分钟) OHLC 数据的对象。IE：

其中，通过，to.daily()看起来像这样：

我正在尝试构建的贸易

我想测试的（作为一个简单的起点）是：

1. 当 XYZ在某一天从开盘价上涨超过n 个基点并以收盘价退出时，做空 XYZ 的盈利能力。
2. 当某天下跌超过n 个基点时买入 XYZ 的盈利能力——同样，在收盘时退出。

示例问题

1. 在2014-05-30以上数据中，开盘价为147.36.
2. 如果 XYZ 比其开盘价高 > 50 bps，我想做空（即147.34*1.005 = 148.08.148.08现在是我的“上涨”阈值）。
3. 相反，如果 XYZ 从其开始打印（即147.34*.995 = 146.60）下降 < -50 bps，我想做多。146.60现在是我的“下降”阈值）。
4. 在这两种情况下，退出都是当天的收盘价。
5. 理想情况下，我的代码将评估每分钟柱的收盘价是否 <> 信号阈值价格（源自开盘价），然后他们blotter相应地输入交易。
6. 对让我开始的任何答案感到高兴，但特别是如果您可以展示一些处理订单大小的玩具示例（即，一旦超过阈值，它可能会在预期的回归发生之前将该动作延长一段时间 - 不知道如何获得quantstrat 来处理）

抱歉，如果这太简单了。我已经尝试过使用不同的示例和演示，但似乎不能完全正确，并且希望获得有关如何正确设置此查询的任何帮助

我想通过提供作为 DatetimeIndex 的买入信号来检查 ohlc 报价 DataFrame（调整后的收盘价），在 pandas 中执行简单而快速的回测，并且不确定我是否做对了。

为了清楚起见，我想计算整个持有期间所有交换买入信号的累积回报（以及股票回报？）。之后我想通过一个简单的Sharpe函数来比较几个计算。这是在熊猫中快速轻松地测试购买信号的正确方法吗？

非常感谢任何帮助！

信号：

奥尔克：

回测：

预期结果（buy_returns 的值不正确）：

我的问题真的是我如何计算一个回报系列来代表熊猫提供的购买信号（真/假系列或日期时间指数）的强度？

要求是计算 C# 中滚动窗口的最大回撤，例如收益的时间序列。即在每次新的观察中，我们重新计算新时间窗口的最大回撤。

目标：按 5000 股的交易量间隔切片股市数据

数据格式：日期、时间、价格、数量

我的代码在 100 万行的数据帧上真的很慢，有没有更快的方法呢？我已经包含了我的代码和我使用的数据集。谢谢您的帮助！

我的代码：

我的数据集：

我有一个 Pandas DataFrame，其中包含几个月的盘中价格数据（交易量加权，按分钟聚合）。

如您所见，有些分钟没有数据（由于没有交易）。

我想计算每个数据点之间的回报，忽略隔夜回报。我不能假设第一笔交易每天都在同一时间发生。我怎么能做到这一点？

我对 FIX-Protocol 比较陌生。

FIX 协议消息的分隔符有时显示 ^，有时显示 |。FIX-Protocol 的维基百科说[SOH]（< Start of Header > for hex 0x01 ）是字符。

请解释相同的含义。

例如，FIX-Protocol 消息可以直观地表示为

或者

那么使用 ^ over | 到底有什么区别？

是否还使用了其他分隔符。不清楚为什么[SOH](0x01) 适合 ^ 或 |

它可能是数字 ONE。

我想在 quantstrat/blotter 中对交易退出进行回测，我在其中引用了最新的记录器进入交易的价格（在循环内）。我想添加一条规则，如果最新交易自开始以来下跌了例如 5%，则退出交易作为一种止损。

这是我要引用 TxnPrice 的地方：

ClosePrice 在哪里

问题是 TxnPrice 在全局环境中不作为对象存在。我确定我错过了一些非常简单的引用它。非常感谢任何帮助。

有谁知道您是否以及如何从当前图表上的“一键交易”面板获取交易量？

我正在整理一些快速交易脚本，从一键式面板中提取当前的交易量或手数会很棒。

提前致谢

是否有任何函数/包可以计算具有不同天数计算约定的年份分数（两个日期之间的差异），例如Matlab 中的yearfrac()？我需要使用 Actual/365 约定。

我发布这个是因为我尝试自己寻找答案，但我无法找到解决方案。我最终能够找到一种方法来让它发挥作用，我希望这对未来的其他人有所帮助。

设想：

在 Windows XP 中，我使用 Python 和 Pandas & Quandl 使用以下代码行获取美国股票证券的数据：

不幸的是，我收到以下错误：

^{@user3150079：请Ctrl+X/Ctrl+V您的解决方案作为[Answer]。这样的 MOV 完全在 StackOverflow 中}

解决方案：

我认识到这是尝试联系服务器而不正确定位我的网络代理服务器的问题。由于我无法为 HTTP_PROXY 设置系统变量，我添加了以下行来纠正问题：

谢谢 - 我很想知道对此解决方案的任何改进或其他建议。