R 计算策略的平均回报

场景（使用quantstrat、吸墨纸和portfolioanalytics）

• 我有10万的初始股权
• 我有一个策略，我想对3000多个符号宇宙（股票）进行回溯测试
• 假设该策略是一个简单的MA交叉
• 每次我得到一个买入交叉点，我都会买入价值10万英镑的股票并平仓 在销售交叉线上
• 出于回溯测试目的，该策略可以在没有任何投资组合限制的情况下进行交易， 因此，我可能在任何时间点持有100+个职位，因此 不应考虑初始股权

我想知道这一策略在所有交易中的平均回报率

实际上，如果我只有10万英镑，我一次只能做一笔交易，但我想知道统计数字平均回报是多少

然后，我想将其与股票指数基准进行比较

• 我是求和还是表示每个符号的返回流
• 这是投资组合的回报吗？这是否考虑了初始投资 公平？-我不希望回报占初始股本的百分比 或者想想符号是如何交易的。<李>

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我会在有时间时添加一个示例策略，但问题的解决方案是：

#get the portfolio returns
instRets <- PortfReturns(account.st)
#for each column, NA the values where there is no return, because when the values are averaged out, you don't want 0's to be included in the calculation
# if there are no signals in the strategy, you will invest money elsewhere rather than just leaving lying around. Therefore you only calculate the returns #when the strategy is ACTIVE
for (i in 1:ncol(instRets)){
  instRets[,i][instRets[,i] == 0] <- NA
}
#this will give you the average return when the strategy is active, if there are 100 trades on, you want the average return during that period.
portfRets <- xts(rowMeans(instRets, na.rm = T), order.by = index(instRets)) 
portfRets <- portfRets[!is.na(portfRets)] 

#获取投资组合回报
说明：您必须提供数据集的样本以及理想输出的外观。如果您的数据集是敏感的，那么尝试创建一些我们可以使用的假数据，然后您可以根据您的真实数据集调整解决方案