自己撰寫指標 - II
RSI 雖然不錯，但就指標而言已經有些過時。這個練習中，你會從零開始撰寫另一個指標的簡化版本。這個指標稱為 David Varadi Oscillator (DVO)，由量化研究總監 David Varadi 所提出。
這個震盪指標的目的與 RSI 類似，都是嘗試在短暫回檔時尋找買點、在短暫上漲時尋找賣點。除了必要的市場資料之外，震盪指標函式還會接收兩個回看期（lookback）。
首先，函式會計算收盤價與高低價平均值之間的比率。接著，對這個數值套用 SMA 以平滑雜訊，通常使用非常短的時間範圍，例如 2 天。最後，使用 runPercentRank() 來對這個平均比率計算移動的百分位排名，並乘以 100，把結果轉換成 0–100 的區間。
可以把它想像成標準化測驗的百分位分數（例如，若某位學生數學拿到 800 分，她的全國百分位可能是第 95 百分位）。runPercentRank() 做的是相同概念，但應用在時間序列上。這個指標在使用者指定的過去期間脈絡下，提供最新觀測值的排名。例如，若在回看期為 126 的設定下，某資產的 runPercentRank 值為 0.90，代表它相對於自己與過去 125 筆觀測落在第 90 百分位。
你的工作是實作這個指標，並將其儲存為 DVO。部分必要程式碼已提供，且 quantstrat、TTR、quantmod 套件已載入到你的工作環境。
本練習屬於課程
R 的金融交易
練習說明
- 建立並命名一個函式
DVO，如上所述的指標。函式的三個引數為HLC、navg（預設為 2），以及percentlookback（預設為 126）。 - 已替你計算好比率：
HLC的收盤價（Cl()）除以高價（Hi()）與低價（Lo()）的平均值。 - 使用
SMA()對此比率計算移動平均，並以navg作為參數。將結果存為avgratio。 - 使用
runPercentRank()對avgratio計算百分位排名系統。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Declare the DVO function
DVO <- function(___, navg = ___, percentlookback = ___) {
# Compute the ratio between closing prices to the average of high and low
ratio <- Cl(HLC)/((Hi(HLC) + Lo(HLC))/2)
# Smooth out the ratio outputs using a moving average
avgratio <- SMA(ratio, n = ___)
# Convert ratio into a 0-100 value using runPercentRank()
out <- runPercentRank(___, n = percentlookback, exact.multiplier = 1) * 100
colnames(out) <- "DVO"
return(out)
}