Video-Empfehlung der Woche: R oder ein Blick in den Werkzeugkasten

Video-Empfehlung der Woche: R oder ein Blick in den Werkzeugkasten

Neben einer Kenntnis in Kryptowährungen, im Umgang mit Exchanges und dem Verfolgen vertrauenswürdiger Newsquellen ist die Nutzung der richtigen Werkzeuge wichtig. Neben TradingView oder ähnlichen Portalen sind Python und R große Hilfen, jedoch fühlen sich Einsteiger oft vom Programmieraufwand abgeschreckt. In diesem Video stellt Quantbros.com R etwas genauer für Finanzanwendungen vor.

Wer sich mit Trading und Investment in Kryptowährungen befasst, muss nicht nur die White Papers studieren. Im Fall des Tradings sind Kenntnisse in der Chartanalyse hilfreich, im Fall von Investment kann Portfolio-Theorie nützlich sein. Für die Chartanalyse wird häufig, so auch von BTC-ECHO TradingView verwendet. TradingView, eine Analyse-Plattform mit zusätzlichen Social-Network-Eigenschaften, kann dabei mehr als nur Charts analysieren – vor einiger Zeit haben wir ein Backtesting von Handelsstrategien mit dem Strategy Tester von TradingView beschrieben.

Nun ist TradingView proprietär und die schönen Charts können in keinem skalierbaren Vektorformat gespeichert werden. Außerdem besteht die Finanzanalyse aus mehr als nur dem Betrachten von Charts. Für den Langzeitinvestor kann das Berechnen von optimalen Portfolios sehr interessant sein. Schließlich gibt es Gründe, neben Preisdaten noch andere Größen zu analysieren, um so beispielsweise Korrelationen zwischen Hashrate und Kurs zu untersuchen. Die Monte-Carlo-Analyse, mit der zukünftig mögliche Kursentwicklungen modelliert wurden, ist beispielsweise in R geschrieben.

Für jene, die gerne alles in ihrer Hand haben, die sich ihre Tools selber schreiben wollen und an Dingen wie Portfolio-Theorie oder Datenanalyse Interesse haben, bietet sich R an. Bei R handelt es sich um eine Programmiersprache zur Analyse von Daten. QuantBros.com haben eine Einführung in die Arbeit mit R und Kursdaten gegeben.

QuantBros.com Introduction to R Programming for Financial Timeseries

Dieses Video ansehen auf YouTube.

Anhang: Übertragung des Gelernten auf Kryptowährungen

Leider arbeitet QuantBros nicht mit Kryptokursen, jedoch ist das Video für eine erste Einführung sehenswert. Zum ersten gewinnt man trotzdem ein Feeling für das Arbeiten mit Daten, zum zweiten können Wagemutige statt nur „install.packages(„quantmod“)“ Folgendes schreiben:

install.packages("quantmod")
install.packages("jsonlite")

und später statt library(quantmod) folgende zwei Zeilen:

library(quantmod)
library(jsonlite)

Die später mit den Apple-Kursen versehene Variable df kann man mit den Bitcoin-Kursen versehen:

testjson<-fromJSON("https://min-api.cryptocompare.com/data/histoday?fsym=BTC&tsym=USD&limit=2000&aggregate=1&e=CCCAGG")
testjson$Data$time<-as.Date(as.POSIXct(testjson$Data$time, origin="1970-01-01"))
Daten<-testjson$Data[2:7] row.names(Daten)<-testjson$Data[,1] df<-Daten

Nun kann man mit diesen Daten etwas experimentieren. Im Video kommt man an einen Punkt, an dem der Referent mit „Adjusted“-Werten argumentiert. Statt dieser kann man einfach weiter mit Close-Werten arbeiten.

Ich wünsche viel Spaß dabei, etwas mit R herumzuspielen! Falls es Fragen dazu gibt, könnt ihr euch gerne über unseren Discord-Channel an mich wenden.

BTC-ECHO

Über Dr. Philipp Giese

Dr. Philipp GieseDr. Philipp Giese arbeitet als Chief Analyst für BTC-ECHO und ist auf die Bereiche Chartanalyse und Technologie spezialisiert. Der promovierte Physiker kann dabei auf jahrelange Berufserfahrung als technologischer Berater zurückgreifen. Zudem ist er zentraler Ansprechpartner im Discord-Channel von BTC-ECHO und pflegt als Speaker und Interviewer den Austausch mit Startups, Entwicklern und Visionären.

Bildquellen

  • videotipp-der-woche: PR/QuantBros

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