paramStats(ttrTests)
paramStats()所属R语言包：ttrTests
Analyzes a domain of parameter choices to pick the best one
分析参数的选择要挑最好的一个域
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function calls the 'returnStats' function with every choice of parameters in a given domain and records the result. This allows 'good' choices for parameters to be identified.
该函数调用“returnStats”功能的每一个参数的选择在一个给定的域名和记录的结果。这使得“好”参数选择确定。
用法----------Usage----------
paramStats(x, ttr = "macd4", start = 0, nSteps = 0, stepSize = 0,
restrict = FALSE, burn = 0, short = FALSE, condition = NULL,
silent = TRUE, TC = 0.001, loud = TRUE, plot = TRUE, alpha = 0.025,
begin = 1, percent = 1, file = "", benchmark = "hold")
参数----------Arguments----------
参数：x
A univariate series
一元系列
参数：ttr
The TTR to be used. Can be a character string for built-in TTRs, or a user defined function whose output is a position series s(t). See 'defaults' for a list of built-in TTRs.
被使用的TTR。可以是一个字符串内置的纺织商登记方案，或用户定义的函数，其输出的位置是系列S（T）。内置的TTRS的列表，请参阅“默认”。
参数：start
Initial values for parameters
参数的初始值
参数：nSteps
How many parameter choices to use for each parameter
有许多参数选择使用的每个参数
参数：stepSize
The difference between successive choices of a parameter.
连续选择一个参数之间的差异。
参数：restrict
If restricted = TRUE, this will force the second parameter (and 4th, if applicable) to be strictly greater than the first (3rd, resp.) This is sensible if the pairs are moving average parameters.
如果限制= TRUE，这将迫使第二个参数（4，如果适用的话）要严格大于（3），分别为第一，这是明智的，如果对移动平均线的参数。
参数：burn
When computing the position function s(t), values for t < burn will be forced to 0, i.e. no position held during the 'burn' period
当计算的位置函数S（T），T <烧伤值将被强制为0，即没有位置期间举行的“烧钱”期
参数：short
Logical. If false the position function s(t) will be forced to 0 when it would otherwise be -1, i.e. no short selling
逻辑。如果为false的位置函数s（t）将被强制为0时，将是-1，即不允许卖空
参数：condition
An extra opportunity to restrict the TTR so that position is forced to 0 under some condition. Must be a binary string of the same length as the data 'x'. See 'position' for more details.
限制TTR一个额外的机会，所以在一定条件下，该位置被强制为0。相同的长度的数据的“x”必须是一个二进制串。有关详细信息，请参阅“位置”。
参数：silent
Logical. If TRUE, supresses output from subroutines
逻辑。如果为TRUE，supresses输出子程序
参数：TC
Percentage used to compute returns adjusted for trading costs.
使用百分比来计算调整交易成本的回报。
参数：loud
Logical. If FALSE, supresses output from the main function(s).
逻辑。如果为FALSE，supresses的主要功能输出（S）。
参数：plot
Logical. If FALSE, supresses plot of results by parameter choice.
逻辑。如果为FALSE，supresses图的参数选择的结果。
参数：alpha
Confidence level for 2-sided hypothesis testing
双面假设检验的置信水平
参数：begin
The starting index of the data. The function assumes that the user wants a subset of the data, where the default subset is the entire data
的起始索引的数据。假定用户想要的数据的一个子集，其中默认的子集是整个数据的功能
参数：percent
How much of the original data to use (default 100
使用多少的原始数据（默认为100
参数：file
The full writable path string for a file to which output will be appended. Ideal for reviewing results.
全写的路径字符串的文件的输出将被追加。理想的审查结果。
参数：benchmark
When computing 'excess' returns, all functions in this package subtract the conditional returns based on a given "ttr" from the "benchmark" returns. Two different TTRs can be compared this way if desired.
当计算“过剩的回报，在此包中的所有功能根据给定的”TTR“的”标杆“回报减去有条件的回报。这样可以比较两种不同的TTRS，如果需要的话。
Details
详细信息----------Details----------
This function will only allow a list of parameters with length at most 4. If a TTR requires more than 4 parameters, it is not supported here (yet).
此功能将只允许长度至多4个参数的列表。如果一个的TTR需要超过4个参数，它不支持（目前）这里。
If a TTR uses 3 or 4 parameters, it may be 'restricted'. In this case it is assumed that the first 2 parameters are related, and forces the second parameter to be strictly greater than the first. The 3rd and 4th parameters are treated similarly. Built in TTRs 'macd' and 'macd4' are restricted. Users may wish to 'restrict' user defined TTR, if appropriate.
如果TTR的使用3个或4个参数，它可以限制。在这种情况下，假定第2参数是相关的，并强制的第二个参数是严格大于所述第一。第3和第4个参数同样对待。建于纺织商登记方案“MACD”和“macd4受到限制。用户可能希望“限制”用户定义的TTR（如适用）。
Example: (4 parameters) start = c(2,4,3,6) nSteps = c(3,5,1,2) stepSize = c(4,5,2,3)
例：（4个参数）开始= C（2,4,3,6）nSteps = C（3,5,1,2），步长= C（4,5,2,3）
The values of the first parameter would be (2,6,10) The values of the second parameter would be (4,9,14,19,24) PLUS THE FIRST!!! The values of the third parameter would be (3) The values of the fourth parameter would be (6,9) PLUS THE THIRD!!!
的第一个参数的值将是（2,6,10）的第二个参数的值将是（4,9,14,19,24），再加上第！第三个参数的值将是（3）的第四个参数的值，将（6,9）PLUS第三！
So there would be 30 parameterizations in this domain. They would be: (2,6,3,6) , (2,11,3,6) , ... (notice the second parameter is NOT 4,9,...) (6,10,3,6) , (6,15,3,6) , ... (it is forced to be strictly greater) (10,14,3,6) , (10,19,3,6) , ... (by adding the first parameter)
因此，在这一领域会有30参数化。他们是：（2,6,3,6），（2,11,3,6），... （注意第二个参数是4,9，...）（6,10,3,6），（6,15,3,6），... （被强制严格大于）（10,14,3,6），（10,19,3,6），... （通过加入第一个参数）
If restrict = FALSE, no such adjustment will be made to the choice of domain for parameters.
如果限制= FALSE，这样的调整将域参数的选择。
值----------Value----------
Output is a list of vectors. When read as a matrix, each row containts: The conditional mean return The z-socre of this amongst all parameter choices The adjusted return (after trading costs) The Sharpe ratio (The best choice of parameters, as a vector. Not part of the overall matrix) The parameters
输出是一个向量的列表。在读的时候为一个矩阵，每一行内容包含：有条件的意思是返回Z-socre这其中包括所有的参数选择调整后的回报率（扣除交易成本）的夏普比率（参数的最佳选择，作为一个向量。的一部分。整体矩阵）参数
For a unique choice of parameters
对于一个独特的参数选择
注意----------Note----------
Of all parameter choices, the 'best' is used for the function 'dataSnoop'
所有参数的选择，“最好”的使用的功能“dataSnoop的”
EXTREMELY IMPORTANT NOTE: The functions in this package evaluate past performance only. No warranty is made that the results of these tests should, or even can, be used to inform business decisions or make predictions of future events.
非常重要的注意：这个包中的功能评估过去的表现。这些测试的结果，甚至是可以被用来通知商业决策或做出对未来事件的预测，作出任何保证。
The author does not make any claim that any results will predict future performance. No such prediction is made, directly or implied, by the outputs of these function, and any attempt to use these function for such prediction is done solely at the risk of the end user.
作者并没有提出任何申索任何结果，预测未来的表现。没有这样的预测，直接或暗示，这些函数的输出，和使用这些功能，这样的预测的任何企图仅在最终用户的风险。
（作者）----------Author(s)----------
David St John
参考文献----------References----------
Ryan Sullivan, Allan Timmermann, and Halbert White. Data snooping, technical trading rule performance, and the bootstrap. The Journal of Finance, 54(5):1647-1691, 1999.
实例----------Examples----------
data(spData)
ps <- paramStats(spData)
max(ps[[1]])
max(ps[[2]])
转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。
注：
注1：为了方便大家学习，本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成，仅供个人R语言学习参考使用，生物统计家园保留版权。
注2：由于是机器人自动翻译，难免有不准确之处，使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解，可以帮助R语言的学习。
注3：如遇到不准确之处，请在本贴的后面进行回帖，我们会逐渐进行修订。
|
发表于 2012-10-1 12:50:36
