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原文出处:拓端数据部落公众号
在交互式平行坐标图中,有一个很好的htmlwidgets的例子。你可以交互式地操作平行坐标图来放大有趣的观察结果。
不久前,我读到了关于系统参数优化结果的可视化,使用应用程序来创建和操作回测结果。这个想法是通过改变系统参数来运行多个回测,并使用平行坐标图显示结果。
在如何优化交易系统中描述了一个系统参数优化的好例子。如果你只优化两个参数,三维图是一个非常好的方法,但如果你有两个以上的参数,该怎么做?
平行坐标就来了。假设我们运行一个系统参数优化,改变了3个参数,并将结果存储在数据矩阵中。第一列将包含CAGR,第2:4列将包含参数值。
比如说。
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#加载历史数据
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getSymbols(tickers, src = 'yahoo', from = '1970-01-01', env = data, auto.assign = T)
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# 只选择快 < 中 < 慢
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choices = choices[choices$fast < choices$mid & choices$mid < choices$slow,]
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# 预先计算所有的移动平均线
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mas = list()
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for( i in unique(unlist(choices)) )
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mas[[i]] = bt.apply.matrix(prices, SMA, i)
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# 对所有组合进行回测
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result = choices
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for(i in 1:nrow(choices)) {
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data$weight[] = NA
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result$CAGR[i] = compute.cagr(model$equity, nyears)
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# 平行坐标图
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coord(result, col=1:nrow(result))
这张图很难看懂。
理想情况下,你想选择一个参数范围,并检查相应的系统CAGRs,或者选择一个CAGRs范围,看看什么参数产生了它们。R软件可以可视化互动性。
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# 交互式平行坐标图
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cp(result)
另一种方法是实现这种交互式行为,就是使用交互式平行坐标中的htmlwidgets的一个伟大的例子。
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