在金融工具箱,val战略框架
学习,val可以帮助您比较投资策略执行历史或模拟的市场数据。你会看到金融工具箱™的val特性的概述和演练工作流程的开发和运行,val。
val策略框架,首先介绍了R2020b金融工具箱,允许您定义的投资策略、运行backtests并生成性能指标的策略从历史或模拟的市场数据。backesting框架,由MATLAB对象(如backteststrategy backtestengine,简化工作流程与开发和测试相关的投资策略。框架是一个完美的黑盒,val工具之间的中间地带,不要让你指定自定义,val条件和写一篇较长的代码来测试您的每个策略。使用这个框架,您可以轻松地构建定制的投资策略和评估他们的表现。您可以使用对象属性图的股本曲线策略来想象他们的性能,比较策略营业额,并检查每个方法的交易成本。这里有一个例子使用val框架:
首先,你定义一个val策略对象指定的逻辑用于资产配置决策而val正在运行。例如,优于大盘,最大化的夏普比率,或逆方差…您还可以指定其他策略参数如交易成本模型,调整频率来确定频率,val引擎调整和再分配投资组合,并滚动lookback窗口。一旦定义了策略,创建一个backtestengine对象指定的参数,val之前定义的策略,无风险利率,现金借款利率,最初的投资组合价值。然后使用runbacktest方法运行,val对资产价格历史数据和选择任何交易信号数据如情绪分析,文本主体之一,或任何技术指标。的时间表运行,val dividend-adjusted资产价格数据。val完成之后,您就可以生成一个汇总表,val和可视化结果。
在val工作流的更多信息,请检查文档页面,您可以找到更多的例子,val投资策略。感谢您的收看。
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