FXシステムトレード

価格比

　通貨ペアそのものが一種の価格比である。

　通貨ペアと通貨ペアの価格比ということも考えられる。

通貨ペア：CHFJPY
期間：2002年1月1日～2013年12月6日
ルール①：前日終値が前日の移動平均線より下なら買い、上なら売り。
ルール②：ユニット数は前日の「-(終値-平均)/標準偏差」で計算（プラスなら買い、マイナスなら売りとなる）。
ルール③：ポジションは当日終値で決済。
備考①：約定価格は前日終値。
備考②：ユニット数はいくらでも細分化できると仮定している。
備考③：損益の単位は％。
備考④：コストは考慮していない。
備考⑤：平均、標準偏差の計算期間は5～250まで5刻みとし、計50回のバックテストを行う。

# パッケージの呼び出し
library(quantmod)
# 開始日
s_date <- as.Date("2002-01-01")
# 終了日
e_date <- as.Date("2013-12-06")
# 従属変数の終値
y <- data$CHFJPY.Close
# 独立変数の終値
x <- data$CHFJPY.Close
# 従属変数の変化率
deltay <- diff(y,lag=1)/lag(y,k=1)*100
# 結果を格納するオブジェクト
result <- matrix(0,nrow=50,ncol=3)
colnames(result) <- c("lookback","totalret","r2")
# バックテスト
for(i in 1:50) {
  # 計算期間
  lookback <- 5*i
  # 平均
  avg <- rollapply(x,lookback,mean)
  # 標準偏差
  std <- rollapply(x,lookback,sd)
  # ユニット数
  unit <- -(x-avg)/std
  # 損益
  ret <- deltay*lag(unit,k=1)
  # 累積損益
  totalret <- cumsum(window(ret,start=s_date,end=e_date))
  # R2
  r2 <- cor(totalret,1:length(totalret))^2
  # 結果の記録
  result[i,1] <- lookback
  result[i,2] <- last(totalret)
  result[i,3] <- r2
}
# 結果
result
      lookback totalret          r2
 [1,]        5 25.71399 0.480331626
 [2,]       10 11.64488 0.002784168
 [3,]       15 35.20790 0.345163147
 [4,]       20 33.58402 0.224780657
 [5,]       25 32.89175 0.238634292
 [6,]       30 41.47836 0.373210561
 [7,]       35 62.63039 0.623849285
 [8,]       40 70.13416 0.682573021
 [9,]       45 66.14133 0.667032653
[10,]       50 65.55718 0.677851129
[11,]       55 66.50670 0.705007830
[12,]       60 65.43298 0.702057569
[13,]       65 58.98334 0.671534784
[14,]       70 50.50523 0.630691306
[15,]       75 47.72090 0.627532750
[16,]       80 46.39786 0.637864115
[17,]       85 46.83050 0.656088300
[18,]       90 48.33906 0.680960158
[19,]       95 49.95273 0.693726123
[20,]      100 49.68568 0.687044039
[21,]      105 45.51371 0.665788168
[22,]      110 41.83426 0.653113340
[23,]      115 39.18592 0.640185167
[24,]      120 35.98266 0.630235749
[25,]      125 35.06493 0.637322098
[26,]      130 33.67332 0.632711955
[27,]      135 31.40494 0.619577180
[28,]      140 31.30576 0.621924140
[29,]      145 31.26201 0.635189788
[30,]      150 31.73725 0.649898269
[31,]      155 30.29164 0.651498447
[32,]      160 28.98506 0.655429543
[33,]      165 29.10657 0.666308955
[34,]      170 30.53916 0.684299273
[35,]      175 31.67098 0.694988318
[36,]      180 31.51572 0.697167410
[37,]      185 31.22959 0.701991452
[38,]      190 31.25150 0.700562776
[39,]      195 32.74390 0.711077928
[40,]      200 33.68755 0.717666435
[41,]      205 33.25495 0.715575410
[42,]      210 32.53684 0.714715444
[43,]      215 32.18466 0.715184198
[44,]      220 32.06496 0.716564771
[45,]      225 31.59904 0.714700396
[46,]      230 31.36768 0.713494871
[47,]      235 31.23269 0.709778798
[48,]      240 31.29810 0.706748811
[49,]      245 32.11755 0.710365192
[50,]      250 32.49465 0.713142575
# グラフ
lookback <- 40
avg <- rollapply(x,lookback,mean)
std <- rollapply(x,lookback,sd)
unit <- -(x-avg)/std
ret <- deltay*lag(unit,k=1)
totalret <- cumsum(window(ret,start=s_date,end=e_date))
matplot(totalret,type="l")