我在投资组合中有多个符号，但在运行记账交易策略时，最终净值仅更新已运行的最后一个符号。在研究权益如何更新每笔交易时，似乎在引入新符号时，权益会回到最初设定的原始值（100 万）。
这是投资组合按月更新交易品种的方式：
updatePortf(portfolioName,Symbols=symbolName, Dates=currentDate)
updateAcct(accountName,Dates=currentDate)
updateEndEq(accountName, currentDate)
为什么会这样？
希望我的问题有道理，提前谢谢你
【问题讨论】：
这是个好问题。如果您查看applyStrategy，您会发现循环中的每个符号都是独立运行的——独立运行。您可能想查看applyStrategy.rebalancing，它执行以下形式的嵌套循环：
for(i in 2:length(pindex)){
#the proper endpoints for each symbol will vary, so we need to get
#them separately, and subset each one
for (symbol in symbols){
#sret<-ret[[portfolio]]
这意味着它会循环一段时间戳，然后循环遍历每个符号，这就是您想要符号之间进行交互时所需要的（applyStrategy 只需执行一个 for 符号，然后是一个内部按时间戳循环，因此您'永远不会进行互动）在公平方面。
当我第一次开始使用 quantstrat 时，我最初也有同样的挫败感。我的解决方案是将applyStrategy.rebalancing 修改为（较慢的）双循环，对于每个时间戳，然后是每个符号的内部循环。
是的，这意味着您无法在 quantstrat 中直接准确计算投资组合 PL。因此，不能直接进行诸如开仓等当前投资组合权益的头寸之类的事情。 （但您可以根据需要修改代码来执行此操作）。
为什么 quantstrat 默认会这样？作者会给你很好的理由。简而言之，我的观点是（在与作者进行了一些简短讨论之后），如果一个信号具有预测能力，并在策略中为您提供优势，那么无论您以后如何将其与其他符号组合，它都会起作用。 quantstrat 是关于识别与您传递给它的 mktdata 相关的信号是否良好。
从逻辑上讲，如果一个信号在每个符号级别上都很好，那么它在投资组合级别上也可能没问题（如果不是更好，则投资组合 PL 更平滑）。 quantstrat 当前的方法将为您提供一个合理的近似值，即投资组合 PL 的样子，但不是真正的“复合回报”意义上的。为此，您需要根据当前的投资组合 PL 扩展您的头寸（如上所述，这在 applyStrategy 中是不可能的）。仅对每个符号运行策略的这种简化也使模拟变得非常非常快。请注意，您可以在 applyStrategy 中引入与其他符号的静态交互，方法是向与其他符号相关的符号数据添加额外的列（例如成对交易等）。
归根结底，回测结果总是对现实交易的简化，因此没有很大的动力去获得非常准确地预测利润/交易收入的“超级”准确回测结果。
【讨论】：