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Me parece que la aplicación más intuitiva para el comercio es la regresión, por lo que let8217s empezar por la construcción de un modelo de regresión SVM. Siguiendo nuestra experiencia con los modelos de ARMAGARCH, comenzaremos intentando pronosticar rendimientos, en vez de precios. Del mismo modo, en nuestras primeras pruebas, utilizaremos sólo los retornos de los últimos 5 días como las características que determinan el retorno de un día en particular. Comenzaremos con una historia de 500 días como el conjunto de entrenamiento. En términos más matemáticos, para el conjunto de entrenamiento tenemos N características, para cada una de ellas tenemos M muestras. También tenemos respuestas M. Dada una fila de valores de característica, la matriz izquierda, el SVM se entrena para producir el valor de respuesta. En nuestro ejemplo específico, tenemos cinco columnas (características), cada columna correspondiente a los retornos con un retraso diferente (de 1 a 5). Tenemos 500 muestras y las respuestas correspondientes. Una vez que el SVM está entrenado en este set, podemos empezar a alimentarlo con conjuntos de cinco características, correspondientes a los retornos de los cinco días anteriores, y el SVM nos proporcionará la respuesta, que es el retorno previsto. Por ejemplo, después de entrenar a la SVM en los 500 días anteriores, usaremos las devoluciones para los días 500, 499, 498, 497 y 496 (estas son nuestras como la entrada para obtener el retorno previsto para el día 501. De todos los paquetes disponibles En R, decidí elegir el paquete e1071.Una segunda alternativa fue el paquete kernlab, que todavía estoy planeando probar en el futuro. Entonces he intentado algunas estrategias. Primero he intentado algo muy similar al enfoque de ARMAGARCH 8211 el De los cinco días anteriores. Me sorprendió mucho ver que esta estrategia de desempeño mejor que el ARMAGARCH (esta es la tierra natal de la ARMAGARCH y yo habría sido muy feliz con un rendimiento comparable) A continuación, traté de los mismos cinco , Pero tratando de seleccionar el mejor subconjunto. La selección se realizó con un enfoque codicioso, comenzando con 0 características, y la adición interactiva de la característica que minimiza el error mejor. Este enfoque mejoró aún más las cosas. Por último, he intentado un enfoque diferente con alrededor de Una docena de características. The features included returns over different period of time (1-day, 2-day, 5-day, etc), some statistics (mean, median, sd, etc) and volume. I used the same greedy approach to select features. This final system showed a very good performance as well, but it took a hell of a time to run. Time to end this post, the back-testing results have to wait. Until then you can play with the full source code yourself. Here is an example of using it: Comments Hi In windows doesn8217t work because of multicore problem. One more thing that I don8217t understand is reflected in this to rows of the code rets retsindex(data) data dataindex(rets) In my opinion it8217s more effective to merge series smth like mydtret lt - na. exclude(merge(rets, data) and to have only one argumentobject to function call instead of 2 Interesting work, thanks Mike Argh, Windows 8211 I use it seldom lately. Quite surprised still, since the parallel package is part of the base R distribution now. Hopefully it will be addressed soon. Meanwhile, how about not using parallel execution Also there are other packages providing parallel execution, but that would be more work. You are right about the merge 8211 I still wonder why I did it this way this time.:) I8217m receiving errors. Now the error is gt data svmFeatures( tt ),c(1,2) Error in match. fun(FUN). object 8216skewness8217 not found But when I make manually data object I receive error in prediction svmComputeOneForecast lt - function related to dimensions and samplingquotcrossquot It039s difficult to me to debug skewness comes from the PerformanceAnalytics package, which you need to install from CRAN. Adding require(PerformanceAnalytics) as the first line of svmFeatures should address the first problem. now error is Error in merge. xts(res, xts(na. trim(lag(rollmean(rets, k 21, align 8220right8221). length of 8216dimnames8217 2 not equal to array extent it seems that in windows code needs a lot of changes Mike, I never meant the code to be used directly (until now I was providing only snippets), but I am surprised that R on Windows is so ugly. Not sure what8217s your goal, but to analyze the strategies performance, you can use the indicator series which are already computed. It8217s just pure academic interest on SVM. I used to work with clusters, PCA and I am curious how SVM is doing the same work. In windows a lot of error are related to objects with dates as xts is or data frames. UNIX is better but all brokers give API for windows. Some of them in Java and only this we may use from UNIX. I don8217t like win architecture but it8217s a habit already and I don8217t have time to change OS. I just tried it on windows 7, 64 bit, R version 2.15.2. I get a warning from svmFeatures, which I know how to fix (calling sd on an xts/zoo object does interesting conversion to a matrix), but no problems. Running: Thanks I8217ll try. One question if you don8217t mind Why are you using get with function cetSymbols from quantmod package I use call vers Example SPY lt - getSymbols(039SPY039, auto. assign FALSE) You have a lot to compute and get consume memory and takes time to obtain objects name as a string var The same error I8217m using R 2.15.1 But I8217m surprised with this result before call gt head(data) 1 function (8230, list character(), package NULL, lib. loc NULL, 2 verbose getOption(8220verbose8221), envir. GlobalEnv) 3 4 fileExt lt - function(x) 5 db lt - grepl(quot...(gzbz2xz)quot, x) 6 ans lt - sub(quot..quot, quotquot, x) It seems that data is reserved word And now I don039t know what is going to features functionBetter late than never, as promised, the R code for the SVM system discussed in a previous post . For the record this code is based on the random forest system created by Max Dama. I thought that it would make it easier for common reader to compare and evaluate. I also want to state that this isn8217t anywhere close to optimal programming, I did that I long time ago and I was only starting with R at the time. Here is the system : SVMClassifModel function(data, targets, returns, lookback 252, ktype C-svc, crossvalid 10, C 10) Construct a predictive model using support vector machine Input data must be lagged one period to avoid look-ahead bias Print predictions and confidence, accuracy, equity curves plot, and performance statistics v. s. benchmark Libraries require(kernlab) require(quantmod) Make sure targets is a factor (for classification) targets as. factor(targets) datatargets as. factor(datatargets) Generate indexes for backtest idx data. frame(targets lookback:(nrow(data)-1)) Isolate index to be used later inx index(returnsidxtargets) Prediction function to be used for backtesting pred1pd function(t) Train model model trainSVM(data(t-lookback):t, , ktype, C, crossvalid) Prediction pred predict(model, datat1, -1, typeprob) Print for user inspection print(pred) backtest by looping over the calendar previously generated preds sapply(idxtargets, pred1pd) print output print(preds) print(max. col(preds)) preds data. frame(t(rbind(mle max. col(t(preds)), preds))) print(preds) print(summaryStats((returnsidxtargets (predsmle2-3)), returnsidxtargets, comp TRUE)) Equity curves equity xts(cumprod((returnsidxtargets (predsmle2-3))1), inx) Benchmark xts(cumprod(returnsidxtargets 1), inx) y axis values range yrngMin abs(min(equity, Benchmark)) yrngMax abs(max(equity, Benchmark)) Plot curves chartSeries(equity, log. scale TRUE, nameEquity Curves, yrangec(yrngMin, yrngMax)) addTA(Benchmark, on1, colgold) trainSVM function(data, ktype, C, crossvalid) Return a trained svm model trainedmodel ksvm(targets data data, type ktype, kernelrbfdot, kparlist(sigma0.05), C C, prob. model TRUE, cross crossvalid) featureGen function(sym, returns) Return a data frame to be used as input by the SVM system Targets vector targets coredata(returns) targetstargetsgt0 1 targetstargetslt0 -1 targets as. factor(targets) RSIs rsi2 RSI(Cl(sym), 2 ) rsi3 RSI(Cl(sym), 3 ) rsi4 RSI(Cl(sym), 4 ) rsi5 RSI(Cl(sym), 5 ) rsi6 RSI(Cl(sym), 6 ) rsi7 RSI(Cl(sym), 7 ) rsi8 RSI(Cl(sym), 8 ) rsi9 RSI(Cl(sym), 9 ) rsi10 RSI(Cl(sym), 10 ) rsi11 RSI(Cl(sym), 11 ) rsi12 RSI(Cl(sym), 12 ) rsi13 RSI(Cl(sym), 13 ) rsi14 RSI(Cl(sym), 14 ) rsi15 RSI(Cl(sym), 15 ) rsi16 RSI(Cl(sym), 16 ) rsi17 RSI(Cl(sym), 17 ) rsi18 RSI(Cl(sym), 18 ) rsi19 RSI(Cl(sym), 19 ) rsi20 RSI(Cl(sym), 20 ) rsi21 RSI(Cl(sym), 21 ) rsi22 RSI(Cl(sym), 22 ) rsi23 RSI(Cl(sym), 23 ) rsi24 RSI(Cl(sym), 24 ) rsi25 RSI(Cl(sym), 25 ) rsi26 RSI(Cl(sym), 26 ) rsi27 RSI(Cl(sym), 27 ) rsi28 RSI(Cl(sym), 28 ) rsi29 RSI(Cl(sym), 29 ) rsi30 RSI(Cl(sym), 30 ) lagged RSIs to correspond RSI with target period rsi2 Lag(rsi2, 1) rsi3 Lag(rsi3, 1) rsi4 Lag(rsi4, 1) rsi5 Lag(rsi5, 1) rsi6 Lag(rsi6, 1) rsi7 Lag(rsi7, 1) rsi8 Lag(rsi8, 1) rsi9 Lag(rsi9, 1) rsi10 Lag(rsi10, 1) rsi11 Lag(rsi11, 1) rsi12 Lag(rsi12, 1) rsi13 Lag(rsi13, 1) rsi14 Lag(rsi14, 1) rsi15 Lag(rsi15, 1) rsi16 Lag(rsi16, 1) rsi17 Lag(rsi17, 1) rsi18 Lag(rsi18, 1) rsi19 Lag(rsi19, 1) rsi20 Lag(rsi20, 1) rsi21 Lag(rsi21, 1) rsi22 Lag(rsi22, 1) rsi23 Lag(rsi23, 1) rsi24 Lag(rsi24, 1) rsi25 Lag(rsi25, 1) rsi26 Lag(rsi26, 1) rsi27 Lag(rsi27, 1) rsi28 Lag(rsi28, 1) rsi29 Lag(rsi29, 1) rsi30 Lag(rsi30, 1) Data frame data data. frame(targets, rsi2, rsi3, rsi4, rsi5, rsi6, rsi7, rsi8, rsi9, rsi10, rsi11, rsi12, rsi13, rsi14, rsi15, rsi16, rsi17, rsi18, rsi19, rsi20, rsi21, rsi22, rsi23, rsi24, rsi25, rsi26, rsi27, rsi28, rsi29, rsi30) names(data) c(targets, data) summaryStats function(x, bmk, comp FALSE) Required library require(PerformanceAnalytics) Compute stats of interest for strategy cumRetx Return. cumulative(x) annRetx Return. annualized(x, scale252) sharpex SharpeRatio. annualized(x, scale252) winpctx length(xx gt 0)/length(xx 0) annSDx sd. annualized(x, scale252) maxDDx maxDrawdown(x) avDDx mean(Drawdowns(x)) if(comp TRUE) Compute stats of interest for benchmark cumRetbmk Return. cumulative(bmk) annRetbmk Return. annualized(bmk, scale252) sharpebmk SharpeRatio. annualized(bmk, scale252) winpctbmk length(bmkbmk gt 0)/length(bmk) annSDbmk sd. annualized(bmk, scale252) maxDDbmk maxDrawdown(bmk) avDDbmk mean(Drawdowns(bmk)) Return result vectors Benchmark c(cumRetbmk, annRetbmk, sharpebmk, winpctbmk, annSDbmk, maxDDbmk, avDDbmk) Strategy c(cumRetx, annRetx, sharpex, winpctx, annSDx, maxDDx, avDDx) nms c(Cumulative Return, Annualized Return, Annualized Sharpe Ratio, Winning Percentage, Annualized Volatility, Maximum Drawdown, Average Drawdown) result data. frame(Strategy, Benchmark, row. names nms) else Return result vectors nms c(Cumulative Return, Annualized Return, Annualized Sharpe Ratio, Winning Percentage, Annualized Volatility, Maximum Drawdown, Average Drawdown) Strategy c(cumRetx, annRetx, sharpex, winpctx, annSDx, maxDDx, avDDx) result data. frame(Strategy, row. names nms) return(result) Here is the harness used to use the system. Don8217t forget to change the first two line of the code and replace with your directory. For example: setwd(8220C:UsersJohn DoeDocuments8221) source(8220SVM System8221) setwd(INPUT DIRECTORY) source(NAME OF THE RSI SYSTEM FILE IN THE FOLDER) require(quantmod) require(PerformanceAnalytics) Load data with quantmod getSymbols(SPY, from2000-06-01) returns dailyReturn(Cl(SPY), typelog) Generate data frame of data and targets data featureGen(SPY, returns) targets coredata(returns) targetstargetsgt0 1 targetstargetslt0 -1 targets as. factor(targets) Run the system SVMClassifModel(data30:nrow(data),, targets30:length(targets), returns, lookback 252, ktype C-svc, crossvalid 10, C 60) Lastly I would like to know if anyone has a better idea to share code. This is not very good way and I would like to improve it. I also welcome suggestions to make the code more efficient. I also want to make clear that I do not think that this is a good system and I know that it could be improved by adding predictors and all, it is only to give an example to follow-up on the post mentioned above. Trading with Support Vector Machines (SVM) (This article was first published on Quintuitive R . and kindly contributed to R-bloggers) Finally all the stars have aligned and I can confidently devote some time for back-testing of new trading systems, and Support Vector Machines (SVM) are the new 8220toy8221 which is going to keep me busy for a while. SVMs are a well-known tool from the area of supervised Machine Learning. and they are used both for classification and regression. For more details refer to the literature. It seems to me that the most intuitive application for trading is regression, so let8217s start by building an SVM regression model. Following our experience with ARMAGARCH models, we will start by trying to forecast returns, instead of prices. Likewise, in our first tests, we will use only the returns of the previous 5 days as the features determining the return of a particular day. We will start with history of 500 days as the training set. In more mathematical terms, for the training set we have N features, for each of them we have M samples. We also have M responses. Given a row of feature values, the left matrix, the SVM is trained to produce the response value. In our specific example, we have five columns (features), each column corresponding to the returns with a different lag (from 1 to 5). We have 500 samples and the corresponding responses. Once the SVM is trained on this set, we can start feeding it with sets of five features, corresponding to the returns for the five previous days, and the SVM will provide us with the response, which is the forecasted return. For example, after training the SVM on the previous 500 days, we will use the returns for days 500, 499, 498, 497 and 496 (these are ours as the input to obtain the forecasted return for day 501. From all the packages available in R, I decided to choose the e1071 package. A close second choice was the kernlab package, which I am still planning to try in the future. Then I tried a few strategies. First I tried something very similar to the ARMAGARCH approach 8211 the lagged returns from the five previous days. I was quite surprised to see this strategy performing better than the ARMAGARCH (this is the home land of the ARMAGARCH and I would have been quite happy just with comparable performance) Next, I tried to the same five features, but trying to select the best subset. The selection was done using a greedy approach, starting with 0 features, and interactively adding the feature which minimizes the error best. This approach improved things further. Finally, I tried a different approach with about a dozen features. The features included returns over different period of time (1-day, 2-day, 5-day, etc), some statistics (mean, median, sd, etc) and volume. I used the same greedy approach to select features. This final system showed a very good performance as well, but it took a hell of a time to run. Time to end this post, the back-testing results have to wait. Until then you can play with the full source code yourself. Here is an example of using it: Never miss an update Subscribe to R-bloggers to receive e-mails with the latest R posts. (You will not see this message again.)Trading with SVMs: Performance To get a feeling of SVM performance in trading, I run different setups on the S038P 500 historical data from 8230 the 50s. The main motif behind using this decade was to decide what parameters to vary and what to keep steady prior to running the most important tests. Treat it as an 8220in-sample8221 test to avoid (further)) over-fitting. First the performance chart: S038P 500 Trading Performance Very nice Using the 5 lagged daily returns shows similar performance to the ARMAGARCH strategy, which I found very promising. If you wonder why I am so excited about this fact, it8217s because here we are in the area where ARMAGARCH is best, and yet, SVMs show comparable performance. The statistics are also impressive: While writing this post, I found another effort to use SVMs in trading by Quantum Financier. His approach uses RSI of different length as input to the SVM, but it also uses classification (maps the returns to two values, short or long) instead of regression. Since I was planning to try classification anyways, his post inspired me to implement it and run an additional comparison, regression vs classification: S038P 500 SVM Trading 8211 Regression vs Classification What can I say 8211 they both seem to work perfectly. As a reader suggested in the comments, the Classification does exhibit more consistent returns. Looking at the table, the classification cut in half the maximum drawdown, but interestingly, it didn8217t improve the Sharpe ratio significantly. Nothing conclusive here though, it was a quick run of the fastest (in terms of running time) strategies. There is still a long list of topics to explore, just to give you an idea, in no particular order: Add other features. Mostly thinking of adding some Fed-related series, this data goes back to 1960, so it8217s coming soon.:) Try other svm parameters: other regressions, other classifications, other kerenls, etc. This is more like a stability test. Try other error functions. The default is to use the mean square error, but in the case of regression, why not use Sharpe Ratio (in-sample) The regression case is simpler, since we have the actual returns 8211 check the input of tune. control . Try longer periods instead of days. Weekly is a start, but ideally I8217d like to implement two or three day periods. Vary the loopback period. Use more classes with classification: large days, medium days, etc. This will take time. As always, feedback and comments are welcome. Comments 1) Do you have Sharpe Ratios for SVM regression vs SVM classification By eyeballing the chart, classification seems to give better risk adjusted returns. 2) Have you heard of the Caret package (caret. r-forge. r-project. org/index ) It seems to have already incorporated a lot of the work I see you use in your existing code. Another huge benefit is that you can easily swap ML learning algo (e. g. neural networks) without having to recode everything. Very interesting blog 1) Good point, it cut the drawdown, but not the Sharpe ratio significantly 8211 I updated the post. 2) Thanks for bringing up the Caret package, this is the second time I hear about it, so about time to take a closer look.:) Looks quite promising, certainly a lot to learn from it. Do you share your code The results are really impressive. I8217m trying to build an SVM classifier doing something similar, but I want to use more parameters than pricing. Although, maybe that isn8217t so helpful, because it seems prices alone provide predictive value. Gracias. I am also planning to use more than just prices, but that type of data is not available for the 50s. In general, the 50s on the S038P 500 are quite predictive. More complex models are likely to be needed onwards. Check the previous post (www. quintuitive/2012/11/30/trading-with-support-vector-machines-svm/ ) in the series 8211 there is a link to the code I used based on the e1071 package. Since I posted the code, I moved to the caret package which gives a unified interface to many models. Looks pretty good so far too. Sounds good, thanks for sharing. All the best. I am also trying to use SVM-SVR to predict close price of the stocks i. e :index value as CAC40 DJ etc.. My idea is very simplest and easy, i download the data on a broker website, i have got access of 3 years of theses data. The response is the close value of the index, i assume that the features of the previous day have an impact of the close value of the next days ie. highest value smallest value opening value for monday are features to predict, to explain the closing value of tuesday, i build my dataset with this assumptions, so i use feature with lag1, obviously i can add others feature like lag2,lag3. I put a sample of my data structure here : openinglag1 highestlag1 smallestlag1 closing(response) volume lag1 3950.59 3959.2 3936.33 4013.97 589818 Finally i have a 764 data set, all the data set i using to train the svr, and i predict the next days as i mentionned above. My questions are how can i predict for example the next 5days Is my data structure right Not happy with the rolling forecast in svmComputeForecasts See what it does for modelPeriod8217weeks8217 for instance. An alternative is to do weekly forecasts right upfront. In other words, summarize the data into weeks (or three/four day chunks), and call svmComputeForecasts using 8216days8217 on this set. Each prediction applies for the entire period. As far as I know, one cannot just do a five day ahead probabilistic prediction with SVMs (this is doable with ARMA techniques). Hope this helps, Ivan Hi, I8217ve been enjoying your posts and have a question. I was wondering what kind of improvement you found when moving from the simple ARMA model to the ARMA-GARCH model Have you tested any other rolling window training parameters Also did you find that the short side made much of a difference (i. e is it much/better or worse) than long only Hi, I addressed some of these questions in a later post: www. quintuitive/2012/12/27/armagarch-experiences/. Adding more statistics to the ARMAGARCH tutorial is certainly on my list, but it will take time. One can do all these analysis by using the indicator (www. quintuitive/wp-content/uploads/2012/08/gspcInd3.csv ) together with the GSPC from Yahoo. The indicator is already aligned 8211 no need to lag. Very impressive. However have you tried using random forest 8211 it claims to be superior to SVM as it allows for implicit non-linear effects and interaction terms among the exogenous variables. Also it whittles down the exogenous variable to the most important play-makers and its rather fast as well especially with your dataset. Hi and thanks for the earlier reply. One thing I8217m a bit confused about is that on the ARMAGARCH post (www. quintuitive/2012/08/22/arma-models-for-trading/ ) you mention 18.87 CAGR and BampH looks to be about 7 CAGR from eyeballing the chart. Yet, in the table above you show, 30.88 and 15.4 for ARMAGARCH and BH, respectively. Is it a different time-frame or am I missing something Thanks again.