FXシステムトレード

通貨ペア：EURUSD
期間：2002年1月1日～2013年12月6日
ルール①：(当日始値/前日終値-1)*100が-閾値以下で買い、閾値以上で売り。
ルール②：ポジションは当日終値で決済。
備考①：四本値は欧州時間に基づく。
備考②：約定価格は当日始値。
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：閾値は遺伝的アルゴリズムにより、0～5の範囲で利益を最大化するパラメータを求める。

# パッケージの呼び出し
library(quantmod)
# 開始日
startDate <- as.Date("2002-01-01")
# 終了日
endDate <- as.Date("2013-12-06")
# 始値
op <- data_EUR$EURUSD_EUR.Open
# 終値
cl <- data_EUR$EURUSD_EUR.Close
# ギャップ
gap <- (op / lag(cl) - 1) * 100
# 終値/始値の変化率
delta <- (cl / op - 1) * 100
# トレード関数
f <- function(x) {
    # 閾値
    threshold <- x
    # 順張り
    #long <- gap >= threshold
    #short <- gap <= -threshold
    # 逆張り
    long <- gap <= -threshold
    short <- gap >= threshold
    # ポジション
    pos <- long - short
    # リターン
    ret <- delta * pos
    # 累積リターン
    totalRet <- cumsum(window(ret, start = startDate, end = endDate))
    return(last(totalRet))
}
# バックテスト
GA <- ga(type = "real-valued", fitness = f, min = 0, max = 5)
# 要約
summary(GA)
+-----------------------------------+
|         Genetic Algorithm         |
+-----------------------------------+

GA settings: 
Type                  =  real-valued 
Population size       =  50 
Number of generations =  100 
Elitism               =   
Crossover probability =  0.8 
Mutation probability  =  0.1 
Search domain 
    x1
Min  0
Max  5

GA results: 
Iterations             = 100 
Fitness function value = 74.04989 
Solutions              = 
            x1
[1,] 0.1009175
[2,] 0.1008734
# 総損益
threshold <- 0.1
#long <- gap >= threshold # 順張り
#short <- gap <= -threshold # 順張り
long <- gap <= -threshold # 逆張り
short <- gap >= threshold # 逆張り
pos <- long - short
ret <- delta*pos
totalRet <- cumsum(window(ret, start = startDate, end = endDate))
last(totalRet)
           EURUSD_EUR.Close
2013-12-06         71.76682
# R2
r2 <- cor(totalRet, 1:length(totalRet))^2
r2
                      [,1]
EURUSD_EUR.Close 0.9678456
# グラフ
matplot(totalRet, type = "l")