MATLAB算法交易:初步建模
本演示介绍了如何使用MATLAB开发一个简单的指数移动平均线交易策略。
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内容
载入一些数据(Excel)
LCO是布伦特原油混合原油，是最常交易的石油基准之一。这里，我们加载了从2003年8月到2011年3月的价格信息。
数据= xlsread(“brent_1D.xlsx”）;LCOClose = data(:，3);
制定一个简单的领先/滞后技术指标
我们将使用两个指数加权移动平均
[Lead, Lag] = movavg(LCOClose, 5,20，“e”）;我们可以用MATLAB的绘图交互式地创建我们想要的图表%的工具，我们也可以自动生成这个购物车的代码。指标chartma ([LCOClose，领先，滞后])
根据指标制定初步策略
我们将基于移动平均线的交叉建立一个简单的交易规则。
信号= 0 (size(LCOClose));信号(前导>滞后)= 1;%买入(多头)信号(超前<滞后)= -1;%卖出(做空)Trades = [0;0;diff(信号(1:end-1)));%移动交易1个周期现金=累计(-trades.*LCOClose);Pandl = [0;信号(1:end-1)]。*LCOClose +现金;返回= diff(pandl);annualScaling =√(250);sharpeRatio = annualScaling*sharpe(returns,0);%年度夏普比率
同样，我们可以使用MATLAB的绘图工具来提供提供所需信息的自定义图表。
ruleChartMA([LCOClose, Lead, Lag]， [signal, pandl]， sharoperatio)
