UPDATE: Prototypischer Investmentprozess

Der bisher lediglich prototypisch umgesetzte Investmentprozess wurde in den vergangenen Wochen sukzessiv erweitert und besitzt mittlerweile einen produktiven Charakter. Im Rahmen der Weiterentwicklung wurden neben der Verbesserung der Datenqualität zusätzliche Schnittstellen zu freien Datenquellen implementiert und bestehende Strategien in R umgesetzt.
Die über die entwickelten Schnittstellen gewonnen Daten werden mittlerweile in einer relationalen Datenbank persistiert und stehen für die täglichen Strategieberechnungen bzw. Signalgenerierungen sowie die Entwicklung neuer Investmentstrategien zur Verfügung.
Es versteht sich von selbst, dass der Prozess von der Datengewinnung und Datenpersistierung bis hin zu den Strategieberechnungen und Signalgenerierungen vollständig automatisiert abläuft.

Prototypischer Investmentprozess

Die erste Implementierungsphase meines Softwareprojektes zur Entwicklung und Anwendung computerbasierter Investmentstrategien ist erfolgreich getestet und abgeschlossen.
Der nachfolgend dargestellte prototypische Verarbeitungsprozess basiert auf dem Betriebssystem Ubuntu, wobei die Ablaufsteuerung, Datenverarbeitung, Signalgenerierung und der abschließende Nachrichtenversand vollständig mittels der statistischen Programmiersprache R implementiert wurden. Jeder Verarbeitungsschritt des Prozesses wird dabei protokolliert, so dass bei Bedarf jede durchgeführte Aktion nachvollzogen und analysiert werden kann.

Die Umsetzung der Strategiesignale erfolgt gegenwärtig noch manuell, wobei die Automatisierung der Strategieumsetzung für spätere Entwicklungsphasen vorgesehen ist.

Quantitative Investmentstrategien mittels R

Zur Zeit widme ich mich der Entwicklung quantitativer Investmentstrategien mit Hilfe der statistischen Programmiersprache R. Dabei finden neben technischen Strategien auch Deep Learning Konzepte Anwendung.
Basierend auf verschiedenen frei zugänglichen Web-Schnittstellen erfolgt ein automatisierter Datenimport in eine relationale Datenbank, welche die Datengrundlage für die Entwicklung der Strategien bildet. Das Zielbild sieht eine voll automatisierte Signalgenerierung und Benachrichtigung mittels R vor. Neben der Erzeugung der Signale dient R auch als Werkzeug zur Visualisierung und zum Backtesten der Performance neuer Strategien.
Das bisher entwickelte System basiert auf Linux und frei zugänglichen Open-Source-Komponenten und wird sukzessiv erweitert.

Shiny: Web Application Framework für R

Gegenwärtig evaluiere ich in einem kleinen privaten Projekt das Web Application Framework Shiny der Firma RStudio. Shiny ermöglicht die Entwicklung komfortabler und interaktiver Web-Anwendungen basierend auf der freien Programmiersprache R. Das User Interface (UI) wird über den Web-Browser zur Verfügung gestellt, wobei der zugrundeliegende R-Code serverseitig ausgeführt wird.
Unter dem folgenden Link habe ich exemplarisch eine einfache R-Anwendung zur Darstellung von Zeitreihen und zur Berechnung des historischen Value-at-Risk entwickelt:

Historical Value-at-Risk

Zum Testen der Anwendung habe ich nachfolgend ein paar Daten-Files zum Download bereitgestellt:

DAX
S&P500
EUR/USD

Weitere Informationen zu Shiny und der ebenfalls sehr guten R-Entwicklungsumgebung mit dem Namen RStudio finden Sie unter der Website von RStudio.