Blotter & Quantstrat策略，没有任何退出

Question

我试图在没有任何退出的情况下实施买入和持有策略。简单的例子:使用sigFormula购买时，两个RSI是长和SMA(西格比)是长的。直到现在，这个策略把所有的交易都抛诸脑后，而且运作得很好。

不过，我现在想从一份200张清单上看到，我所用的是最近的交易。我每笔交易只买一只股票。那么，有没有办法让所有的交易按日期排序，找出算法告诉我最近要买的东西，比如最近的一个月、一周或一天？

基本上，我在寻找一个报告的数量，而不是按权重(CalcPortfWgt)或性能(instrPL)。我想看看在一段时间内，现有的数量是否有任何增加。

Answer 1

我想，我现在有个解决办法。我是R的新手，所以，解决办法可能不整洁。如果任何人都能分享一种更简单的方法，那就太好了。

order_book <- getOrderBook(portfolio = portfolio.st)
order_book <- unlist(order_book, recursive = FALSE)
order_book <- lapply(order_book, FUN = tk_tbl)
order_book <-
  lapply(order_book, function(x)
    x[(names(x) %in% c("index", "Order.Qty", "Order.Price"))])
order_book <-
  lapply(order_book, setNames, c("Date", "Order.Qty", "Order.Price"))
order_book <- imap(order_book, ~ mutate(.x, Symbol = .y))
order_book <- do.call("rbind", order_book)
order_book <- order_book[, c(1, 4, 2, 3)]
order_book <- order_book %>% arrange(Date, decreasing = TRUE)
View(order_book)
#write.csv(order_book,"orderbook.csv", row.names = FALSE)