Quantstrat 'for loop'를 mclapply [parallelized]로 어떻게 대체합니까?

Aug 16 2020

quantstrat를 병렬화하고 싶습니다. 내 코드는 이와 정확히 같지는 않지만 문제를 보여줍니다. 내가 생각하는 문제는 .blotter env가 포인터 메모리 주소로 초기화되고 new.env ()의 배열 / 행렬을 초기화 할 수 없다는 것입니다.

내가하고 싶은 것은 for 루프를 mclapply로 대체하여 다양한 날짜 / 기호로 여러 applyStrategies를 실행할 수 있도록하는 것입니다 (여기에는 다양한 기호 만 표시됨). 내 최종 목표는 beowulf 클러스터 (makeCluster)이며 반복 당 다양한 기호를 사용하여 최대 252 거래일 (롤링 윈도우)을 사용하여 병렬로 실행할 계획입니다 (하지만 그 모든 것이 필요하지는 않습니다. mclapply를 사용할 수있는 방식으로 포트폴리오 및 후속 .blotter 메모리 개체를 할당하는 방법)

#Load quantstrat in your R environment.

rm(list = ls())

local()

library(quantstrat) 
library(parallel)

# The search command lists all attached packages.
search()

symbolstring1 <- c('QQQ','GOOG')
#symbolstring <- c('QQQ','GOOG')

#for(i in 1:length(symbolstring1))
  mlapply(symbolstring1, function(symbolstring)
{
  #local()
  #i=2
  #symbolstring=as.character(symbolstring1[i])
  
  .blotter <- new.env()
  .strategy <- new.env()
  
  try(rm.strat(strategyName),silent=TRUE)
  try(rm(envir=FinancialInstrument:::.instrument),silent=TRUE)
  for (name in ls(FinancialInstrument:::.instrument)){rm_instruments(name,keep.currencies = FALSE)}
  print(symbolstring)

currency('USD')

stock(symbolstring,currency='USD',multiplier=1)

# Currency and trading instrument objects stored in the 
# .instrument environment

print("FI")
ls(envir=FinancialInstrument:::.instrument)

# blotter functions used for instrument initialization 
# quantstrat creates a private storage area called .strategy

ls(all=T)

# The initDate should be lower than the startDate. The initDate will be used later while initializing the strategy.

initDate <- '2010-01-01'

startDate <- '2011-01-01'

endDate <- '2019-08-10'

init_equity <- 50000

# Set UTC TIME

Sys.setenv(TZ="UTC")

getSymbols(symbolstring,from=startDate,to=endDate,adjust=TRUE,src='yahoo')

# Define names for portfolio, account and strategy. 

#portfolioName <- accountName <- strategyName <- "FirstPortfolio"
portfolioName <- accountName <- strategyName <- paste0("FirstPortfolio",symbolstring)

print(portfolioName)
# The function rm.strat removes any strategy, portfolio, account, or order book object with the given name. This is important

#rm.strat(strategyName)

print("port")
initPortf(name = portfolioName,
          symbols = symbolstring,
          initDate = initDate)

initAcct(name = accountName,
         portfolios = portfolioName,
         initDate = initDate,
         initEq = init_equity)

initOrders(portfolio = portfolioName,
           symbols = symbolstring,
           initDate = initDate)



# name: the string name of the strategy

# assets: optional list of assets to apply the strategy to.  

# Normally these are defined in the portfolio object

# contstrains: optional portfolio constraints

# store: can be True or False. If True store the strategy in the environment. Default is False
print("strat")
strategy(strategyName, store = TRUE)

ls(all=T)

# .blotter holds the portfolio and account object 

ls(.blotter)

# .strategy holds the orderbook and strategy object

print(ls(.strategy))

print("ind")
add.indicator(strategy = strategyName, 
              name = "EMA", 
              arguments = list(x = quote(Cl(mktdata)), 
                               n = 10), label = "nFast")

add.indicator(strategy = strategyName, 
              name = "EMA", 
              arguments = list(x = quote(Cl(mktdata)), 
                               n = 30), 
              label = "nSlow")

# Add long signal when the fast EMA crosses over slow EMA.

print("sig")
add.signal(strategy = strategyName,
           name="sigCrossover",
           arguments = list(columns = c("nFast", "nSlow"),
                            relationship = "gte"),
           label = "longSignal")

# Add short signal when the fast EMA goes below slow EMA.

add.signal(strategy = strategyName, 
           name = "sigCrossover",
           arguments = list(columns = c("nFast", "nSlow"),
                            relationship = "lt"),
           label = "shortSignal")

# go long when 10-period EMA (nFast) >= 30-period EMA (nSlow)

print("rul")
add.rule(strategyName,
         name= "ruleSignal",
         arguments=list(sigcol="longSignal",
                        sigval=TRUE,
                        orderqty=100,
                        ordertype="market",
                        orderside="long",
                        replace = TRUE, 
                        TxnFees = -10),
         type="enter",
         label="EnterLong") 

# go short when 10-period EMA (nFast) < 30-period EMA (nSlow)

add.rule(strategyName, 
         name = "ruleSignal", 
         arguments = list(sigcol = "shortSignal", 
                          sigval = TRUE, 
                          orderside = "short", 
                          ordertype = "market", 
                          orderqty = -100, 
                          TxnFees = -10,                     
                          replace = TRUE), 
         type = "enter", 
         label = "EnterShort")

# Close long positions when the shortSignal column is True

add.rule(strategyName, 
         name = "ruleSignal", 
         arguments = list(sigcol = "shortSignal", 
                          sigval = TRUE, 
                          orderside = "long", 
                          ordertype = "market", 
                          orderqty = "all", 
                          TxnFees = -10, 
                          replace = TRUE), 
         type = "exit", 
         label = "ExitLong")

# Close Short positions when the longSignal column is True

add.rule(strategyName, 
         name = "ruleSignal", 
         arguments = list(sigcol = "longSignal", 
                          sigval = TRUE, 
                          orderside = "short", 
                          ordertype = "market", 
                          orderqty = "all", 
                          TxnFees = -10, 
                          replace = TRUE), 
         type = "exit", 
         label = "ExitShort")

print("summary")
summary(getStrategy(strategyName))

# Summary results are produced below

print("results")
results <- applyStrategy(strategy= strategyName, portfolios = portfolioName,symbols=symbolstring)

# The applyStrategy() outputs all transactions(from the oldest to recent transactions)that the strategy sends. The first few rows of the applyStrategy() output are shown below

getTxns(Portfolio=portfolioName, Symbol=symbolstring)

mktdata

updatePortf(portfolioName)

dateRange <- time(getPortfolio(portfolioName)$summary)[-1] updateAcct(portfolioName,dateRange) updateEndEq(accountName) print(plot(tail(getAccount(portfolioName)$summary$End.Eq,-1), main = "Portfolio Equity"))

#cleanup
for (name in symbolstring) rm(list = name)
#rm(.blotter)
rm(.stoploss)
rm(.txnfees)
#rm(.strategy)
rm(symbols)

}
)

하지만 오류가 발생합니다. get (symbol, envir = envir) 오류 : 'QQQ'개체를 찾을 수 없습니다.

특히 문제는 FinancialInstrument :::. instrument가 캡슐화 된 변수 호출 (기호 문자열)로 업데이트되지 않은 메모리 주소를 가리키고 있다는 것입니다.

답변

3 BrianG.Peterson Aug 17 2020 at 20:37

apply.paramsetin은 quantstrat이미 foreach구문을 사용하여 applyStrategy.

apply.paramset 작업자가 작업을 수행하기 위해 환경을 사용할 수 있는지 확인하고 적절한 결과를 수집하여 호출 프로세스로 다시 보내기 위해 상당한 양의 작업을 수행해야합니다.

가장 간단한 방법은 아마도를 사용하는 것입니다 apply.paramset. 날짜와 기호 매개 변수를 만들고 함수가 정상적으로 실행되도록하십시오.

또는 제안 된 사례에 맞게 수정하기 위해 병렬 foreach구성 을 사용하는 데 필요한 단계를 살펴 보는 것이 좋습니다 apply.paramset.

또한 귀하의 질문에 Beowulf 클러스터 및 mclapply. 작동하지 않습니다. mclapply단일 메모리 공간에서만 작동합니다. Beowulf 클러스터는 일반적으로 단일 메모리와 프로세스 공간을 공유하지 않습니다. 일반적으로 MPI와 같은 병렬 라이브러리를 통해 작업을 배포합니다. apply.paramset에 doMPI백엔드를 사용하여 Beowulf 클러스터에 이미 배포 할 수 foreach있습니다. 이것이 우리가 사용한 이유 중 하나입니다 foreach. 사용 가능한 다양한 병렬 백엔드입니다. doMC에 대한 백엔드 foreach실제로는 사용 mclapply뒤에서.

1 thistleknot Aug 19 2020 at 20:43

나는 이것이 코드를 병렬화한다고 믿는다. 기호와 함께 표시기를 교체했지만 다른 기호와 날짜를 사용하는 논리가 있습니다.