用R语言开始量化投资
前言
做数据分析的朋友，一定知道R语言。R语言是一门统计语言，在数据分析领域优势是非常明显的。金融本身是玩数据行业，R的最大的优势就是数据分析，所以把R语言与金融结合，用R来做量化投资的策略，真的很配，不仅顺手而且方便，用了你就会知道。
本文以“用R语言开始量化投资”做为新书《R的极客理想-量化投资篇》的开篇，主要强调了R语言在量化投资领域有着广阔的应用场景，而且是重要的量化投资工具。
公开课：Hellobi Live | 5月23日如何用R语言开始量化投资（阅读原文即可参加）
目录
为什么用R语言？
跨界结合的思维模式
R语言量化工具包
量化策略实战应用
有理想的极客
1. 为什么用R语言？
R语言是一门面向数据的编程语言，早期只是在统计领域，被统计学家所使用。
近年来随着大数据技术的发展，以及R语言自身生态的快速壮大，R语言已经不仅在统计领域，在各大行业领域中都能看到R语言的身影，包括了互联网，数据科学，人工智能，机器学习，生物医疗，游戏，电子商务，全球地理科学，数据可视化等等。
下图是R语言的任务列表，这些任务都是面向具体业务的。截图不全，请大家去R官方网站（https://www.r-project.org/），查看完整的任务列表。
从R语言的任务列表，我们就能明显看出，R语言和其他编程语言的区别。R语言第三方包所提供的支持，都是对于各种行业的数据操作和算法的支持，而不仅仅纯IT系统开发功能的支持。
R语言不仅能把数据分析做好，而且能够让我们能够有更多地思考，通过数据连接到我们每个人的日常生活。比如，我们去超市购物，你购买的东西会记录在你的购物小票中，如果把这些购物小票都收集起来，通过Apriori关联规则的频繁项集算法，就可以分析出自己的购物习惯。
我们每天都会收到各种推销的骚扰电话，有时候是卖房的，有时候是银行贷款，有时候是股票推荐，有时候是代开发票，有的是猜猜我是谁，处处都体现了中国的国情。那么我们可以收集自己通话记录，通过电话号码、号码注册位置、通话时长来分析一下，哪些是有用通话，哪些是浪费时间的通话，从而计算出我们每一天会浪费多少时间，通过Bayes算法来把有效通话和无效通话进行二元分类，从而阻止骚扰电话的入侵。
如果我们不仅能够收集自己的通话记录，把亲戚朋友的或更多人的通话记录都收集起来，组建一个数据库。再把统计出来的骚扰电话统一标记，做成黑名单，然后把黑名单公开出来，就可以让更多的人面受骚扰电话的影响。
人们的衣食住行都会产生数据，产生数据的地方，就需要做数据分析。通过数据分析，提高生活的效率，为我们节约宝贵的个人时间。
在人类社会中，除了衣食住行的基本需求外，更多的是对钱的需求。我们每天都会跟钱打交道，会有消费的需求，月底会有工资收入，当收入大于消费，资金积累到一定阶段的时候，我们就会有投资的需求。中国人的投资一般就几种，买房，买黄金，买股票，买保险，买理财。投资时，大部分人是不理性的，心血来潮就买了，也不仔细观察行情，买完就被套住，像 “中国大妈抢购黄金”，“中国大妈是救市的主力军” 都一度被新闻媒体热炒。
在金融市场中最不缺的就是机会，不管投资什么，如果能在交易的时候能多思考一下，说不定结果就会不样。运用我们数据分析的知识，和对于金融市场规则的理解，通过R语言进行数据分析，抓住机会，让我们把辛辛苦苦赚到的钱保值和增值。
2. 跨界结合的思维模式
R语言与其他编程语言最大不同在于，R语言是面向数据的，这一点很重要，甚至影响了思维模式。
我写了10多年的JAVA程序，程序员思路在我的脑子里根深地固。我习惯用于面向对象思想来建模，把世界中的物体、行为、连接都用面向对象的方法来表达。我也习惯了IT项目，从架构设计到开发的自上而下的设计思路，或完全由需求驱动的敏捷开发，为业务随需而变的的开发路径。作为程序员，我有理想，我自认为技术能改变世界。这一切都是程序化思维在影响着我。如果你还不熟悉啥是面向对象，请参考《R的极客理想-高级开发篇》（https://item.jd.com/11731967.html）第四章面向对象编程。
后来，当我接触了R语言，通过另一扇门理解世界的时候，我发现世界是不一样的。在没有程序的世界里，你可以通过文字来表达你的做事的方法，你可以感性地认识世界，你也可以让数据来说出这个世界意义。你可以天天看新闻联播，了解国家大事；也可以看微博、朋友圈的爆料，及时了解身边的消息。这并不是程序员的思维，而大众化的社会。这个社会里，程序员只是小众。
改变世界的方法，除了技术还有别的，比如，政策、资本、市场、法律、人事等，从公司运作的层面看，似乎哪个都比技术更重要。也许程序员更不关心这些，但面对市场时，再牛技术也会被其他因素所制约。
我经历过创业，一个很深刻的教训就是，要让自己跳出原有的思维定式，通过多维的视角看世界、看自己。通过R语言，帮我打开了通过数据看世界的窗口。我的能力提升不再是，如何把程序把写得多得漂亮，在时间复杂度上用O(log(N))解决O(N^2)的问题，而变成了怎么收集数据，怎么提高数据质量，用于解决实际的业务问题。当然，作为程序员的职业强迫性，我也会要求自己熬夜一晚上把50行代码优化成40行。
问题被转化了，术业要有专攻，但作为一个有理想的极客，全面掌握跨领域的知识才是我们的目标。我创业时，经常被投资人问到，做量化投资的项目有多难？招几个金融背景的，再招几个IT背景的，捣鼓个项目，很快就做出来了。其实不然，不同背景的人是很难交流和沟通，尤其是金融和IT，一种是封闭不愿意分享，一种是开放毫无保留；一种是先把话说出来，一种是先把事情做起来；一种是所有人都要为我服务，一种是只专注于自己的兴趣。所以，如果没有能够跨界通吃的人，是做不好量化的项目的。
我们就要立志做个跨着学科的人，这才是最核心的点，是不可被替代的。从IT技术出发，你需要扎实的编程功底架构思想，科学的项目管理方法，严谨的产品设计逻辑；你还需要统计、数学等基础学科的知识，数据挖掘与机器学习的数据处理经验；最重要的，你要能结合业务，不管是量化投资或其他的领域，理解市场的规则。
听起来很难，而且是真的很难！虽然很难，但不光是对你，对所有人都是这么难。但是只要能坚持的走下来，一定能通过知识改变命运的。
3. R语言量化工具包
做量化投资，R语言的优势在哪？R语言可以帮助我们从多种维度去理解量化投资。
R语言本身就是我们需要掌握的IT的技术，是一个需要编程的技术活，但极大的降低了对编程的要求，短短20-30行R语言代码，已经能干很多事情了。
R语言是面向数据的，有方便数据处理操作，对于数学、统计等基础学科有丰富的函数支持，同时提供多种数据挖掘和机器学习的算法库，让我们可以直接使用。
在量化领域更是R语言的强项，有针对投资研究的包，有做回测分析的包，有做金融产品定价的包，有做投资组合优化的包，还有风险管理的包，涵盖了量化投资的方方面面，只是有些包的使用要针对中国市场特点进行改进和优化。
R语言为量化投资提供了丰富的工具包，我做了分类列在下面。再也没有哪种语言会做到这种的支持了。R包，投资研究包，回测分析包，金融产品定价包，投资组合优化包，风险管理包，涵盖了量化投资的方方面面。
完整的量化投资工具包，请参考文章。在《R的极客理想》系列图书的3本书中，分别对于这些包做了介绍。请大家对照包名，进行查看和使用。
4. 量化策略实战应用
利用R语言的便利性，我们可以很容易的通过上面介绍的这些工具包，做一个交易模型。构建一个简单的投资策略，甚至都不需要有太多的代码。
接下来，我就举例说明一下，怎么把R语言提供的程序包合在一起使用。按照下面的步骤做一个简单的交易策略，基于移动平均线MACD，针对全球指数的投资方案。如果你还是金融新手，不了解MACD策略，那么请请参考《R的极客理想-高级开发篇》（https://item.jd.com/11731967.html）书中，2.3节二条均线打天下。
本文所使用的系统环境
Win10 64bit
R: 3.2.3 x86_64-w64-mingw32/x64 b4bit
下面是一个简化的量化策略的研究过程，分为如下的6步进行。
用quantmod包下载数据。
用zoo包和xts包进行数据格式标准化。
用TTR包进行模型计算。
用PerformanceAnalytics包进行指标风险。
用ggplot2包进行可视化输出。
最后，进行结果分析。
首先，我们要获取数据，个人玩可以通过互联网免费下载数据，专业机构通常都是买专业数据库。这里我们通过quantmod包，从Yahoo财经下载数据的。
我选择了全球的5个市场的指数进行比较，代码和名称对应关系。
| 指数名称 | 指数代码(Yahoo财经代码) | 简称 |
|---|---|---|
| 标普500 | ^GSPC | GSPC |
| 日经225 | ^N225 | HSI |
| 恒生指数 | ^HSI | N225 |
| 富时新加坡STI | ^STI | STI |
| 上证综指 | 000001.SS | SSE |
下面通过R语言代码，我们来完成这个交易策略模型的构建。当然，这里只是为了说明整个过程，给大家一个直观的感觉，这里会省略对于策略的细节处理。
# 加载程序库
> library(quantmod)
> library(TTR)
> library(PerformanceAnalytics)
> library(ggplot2)
> library(scales)
# 从Yahoo财经下载各全球指数数据
> options(stringsAsFactors = FALSE)
> symbols<-c("^GSPC","^N225","^HSI","^STI","000001.SS")
> suppressWarnings(getSymbols(symbols,src = "yahoo",from="2012-01-01"))
[1] "GSPC" "N225" "HSI" "STI" "000001.SS"
# 取指数价格调整后的数据，合并数据集
> df<-merge(GSPC$GSPC.Adjusted,HSI$HSI.Adjusted,N225$N225.Adjusted,STI$STI.Adjusted,`000001.SS`$`000001.SS.Adjusted`)
# 对列重命名
> names(df)<-c("GSPC","HSI","N225","STI","SSE")接下来，让我看数据是什么样子的，并画出全球指数。
# 查看数据前6行
> head(df)
GSPC HSI N225 STI SSE
2012-01-03 1277.06 18877.41 NA 2688.36 NA
2012-01-04 1277.30 18727.31 8560.11 2711.02 2169.39
2012-01-05 1281.06 18813.41 8488.71 2713.02 2148.45
2012-01-06 1277.81 18593.06 8390.35 2715.59 2163.40
2012-01-09 1280.70 18865.72 NA 2691.28 2225.89
2012-01-10 1292.08 19004.28 8422.26 2719.83 2285.74
# 查看数据最后6行
> tail(df)
GSPC HSI N225 STI SSE
2017-02-24 2367.34 23965.70 19283.54 3117.03 3253.43
2017-02-27 2369.73 23925.05 19107.47 3108.62 3228.66
2017-02-28 2363.64 23740.73 19118.99 3096.61 3241.73
2017-03-01 2395.96 23776.49 19393.54 3122.77 3246.93
2017-03-02 2381.92 23728.07 19564.80 3136.48 3230.03
2017-03-03 2383.12 23552.72 19469.17 3122.34 3218.31
# 查看数据类型，为xts
> class(df)
[1] "xts" "zoo"整个数据集是从2012年01月03日到2017年03月03日之间数据，数据为xts类型，xts类型是R语言中专用的时间序列类型。 关于xts的详细介绍，可以参考《R的极客理想-工具篇》（https://item.jd.com/11524750.html）书中，2.2节可扩展的时间序列xts。
画出全球指数，曲线图。
由于各国指数成立时间不同，成份股也不同，所以指数值有的很大有的相对比较小，我们不能用指数大小来判断好坏。 通常情况下，我们会转换成收益率进行比较，通过收益率进行度量后，这样所有的标的都是在同一个维度了。
画出全球指数的每日累计收益率，曲线图。
收益率越高，说明指数在这期间是表现越多的，我们越应该去投资。上图中日经225(N225)指数大幅超越了其他指数，中国的上证综指(SSE)一起一落波动非常大，标普500(GSPC)走势稳健。
计算指数的平均年化收益率，如果我们把钱一直投资在这些看指数上面，那么我们每年的平均回报是多少呢？
> Return.annualized(ret_df)
GSPC HSI N225 STI SSE
Annualized Return 0.1133813 0.0619811 0.1927681 0.03696703 0.04817027这里日经指数(N225)年化回报率是最高的，有每年平均有19.28%的年化收益率，与图1-3的累计收益率走势相符。 而中国的上证综指(SSE)仅有4.82%的年化收益率，回报不算高，但波动太大了。 综合来看，标普500(GSPC)其实是投资的首选，11.34%年化收益率，平均波动率也不是太高，所以风险和收益都是相对不错的。
接下来，我们构建一个简单的MACD模型，通过MACD策略再对上面5个指数构建交易策略。
> # MACD 策略模型 > MACD<-function(dt,n=30){ #代码省略 > } # MACD策略，年化收益率 > lapply(df, function(col) MACD(col,30)) GSPC HSI N225 STI SSE close 0.2137435 0.2406476 0.2261996 0.01869112 0.2817241我们写了一个MACD的策略函数，就相当于是建模的过程，函数的输出为策略的收益率。 然后，我们把指数数据传给MACD()函数，经过计算输出策略收益率。 最后，把策略收益率与纯指数率，放到一起来进行对比。
| 策略 | GSPC | HSI | N225 | STI | SSE |
|---|---|---|---|---|---|
| 指数收益 | 0.1133813 | 0.0619811 | 0.1927681 | 0.03696703 | 0.04817027 |
| 策略收益 | 0.2137435 | 0.2406476 | 0.2261996 | 0.01869112 | 0.2817241 |
我们可以很明显的看出，用一根均线的MACD策略，平均年收益率会大幅优于纯指数的收益率，如果我们这样交易就可以赚到更多的钱。 其实，这就是量化投资的思想，从数据中发现规律。 可能上面的过程和代码，会让你觉得很迷惑，怎么就能赚到钱了？别着急，本节只是本书的开篇，等你仔细阅读了全书，你就能领悟到这里的玄机了。
一共40行左右代码，完成了很多的事情。 如果要把整个操作都细分列举出来，包括了数据采集，数据清洗，数据标准化，指标计算，数据建模，历史回测，投资组合构建，组合优化，计算结果评价，数据可视化等组成部分。
要搭建一套量化交易的系统，主要就是完成这些部分。对于个人玩家来说，按照上面R语言代码的思路，就已经可以实现了。 如果你想做的更好，不仅是个人玩，通过成立公司把系统做大做强，为更多的用户提供量化服务，那么你还需要有一整套的平台架构方案，同时配合你要做的金融业务。
5. 有理想的极客
本文是新书《R的极客理想-量化投资篇》的开篇内容，希望大家跟着我的思路，通过R语言入手，体会R语言建模的乐趣，并真正地把技术变现。 我认为R语言是非常好的一门语言，从量化投资的角度，我会一直推动R语言在中国的发展，当成一项事业来做。 同时，本书也会译成英文版在全球发行，让中国的技术走出去。加油！！
R语言只是一门计算机语言技术，不能独自承担改写历史的重任，但R语言确实给了我们很大的想像空间，让我们能动手去了解这个世界的规律，找到无穷无尽的交叉点，创造出新的帝国。
如果你和我一样，都能站在这个角度来学习和使用R语言，那么我们一定可以成为并肩向前的同路人。
号外：
5月23日张丹老师在hellobi直播《R语言开始量化投资》，包括：R语言与金融结合，量化工具包、量化策略实战应用、量化交易平台系统搭建。
参加方式： 阅读原文