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【['石化油服股吧']】-(=R语言=)贵金属交易数据获取与展示

来源:未知 编辑:admin

最近黄金等贵金属大涨,又引起我对贵金属行情的关注。

根据我近五年的投资经验和感受,经典的时间序列分析模型过多关注平滑之后的预期收益。但是像这种高风险的交易市场,一个政策因素或者乌龙指,就可能引起交易的巨大波动和交易走势改变,而这种巨大波动往往会占据一年中全部收益的70%以上,也有可能让所有投入打水漂。

无论是做多、做空,还是双向对冲锁仓,大家都会关注异常波动前的征兆,所以重要节日、选举日、外交活动或政治活动狂欢前,往往是交易的最佳时机。另外,外汇市场、股票市场的风险会因为流动性的改变把风险传染到贵金属市场。所以如果做贵金属交易,一定要对各类市场、各个区域、重大活动等等有足够多的充分知晓,随时准备出击,特别是几乎24小时的交易机制,对于风险的扩散要有清楚的认知。

但是,大行情的到来一般在2小时前就会有一些征兆,这种征兆不是靠统计模型上的期望去发现的,可能机器学习的方法更有效。在每次不同市场交易时间重叠和不重叠的部分,都会有一些“冲击波”的出现,资金的回吐和砸盘会很明显。除非你在比较大的交易商平台,能看到市场情绪并且能参与定价,否则你看到的波段可能不是平面上的机制产生的,而是类似荷花露出尖尖角,并且一点一点绽放的结果。这些征兆会给你足够多的信号,赶紧化风险为收益,有一种与狼共舞的魔力去吸引你综合信息、判断和决策。

但这不代表统计学的方法失去了意义,在局部最优上也可以使用统计方法帮你做选择。

下文仅仅是对贵金属数据的采集和展示,分析部分可能每个人都会有自己的判断,为了避免形成误导,带来交易的风险,分析的结果我就不列在这儿了。

yahoo数据源,可以在这里寻找

https://hk.finance.yahoo.com/lookup/future?s=silver

第二步,采集数据

library(xts)

library(zoo)

library(TTR)

library(quantmod)

# SIZ19.CMX

getSymbols("SIZ19.CMX",from = "2002-01-01",to = Sys.Date(),src = "yahoo")

is.OHLC('SIZ19.CMX')

第三步,作图

candleChart(SIZ19.CMX,subset='last 6 months',theme="white")

reChart(SIZ19.CMX.ticks='months',subset='last 2 weeks')

chartSeries(SIZ19.CMX,subset='last 6 months',theme="white",TA="addVo();addBBands();addCCI()")

#

分析之前,是需要这些图方法来给自己灵感去发现规律的。很多时候,我们可能更喜欢直观地用“K线图” KDJ BOL等等曲线来判断未来的走势,支撑位、压力位等。

最方便的是,R可以帮你把局部峰值、谷值,上涨下跌加速都能很方便地帮你画出来。

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采集数据也可以用别的方式,比如:

getMetals(Metals = 'silver', base.currency = 'CNY', from = '2018-10-10') #从Oanda获取白银交易数据

chartSeries(XAGCNY,subset='last 2 weeks',theme="white",TA="addVo();addBBands();addCCI()")

#

好了,交易有风险,操作需谨慎。

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