FXシステムトレード

相関係数のみ

通貨ペア：EURUSD
先行指標：GSPC
期間：1999年1月1日～2013年11月22日
ルール①：前日のEURUSDの終値変化率と前々日のGSPCの終値変化率が正相関の場合、前日のGSPCの終値変化率がプラスならEURUSDを買い、前日のGSPCの終値変化率がマイナスならEURUSDを売り。
ルール②：前日のEURUSDの終値変化率と前々日のGSPCの終値変化率が逆相関の場合、前日のGSPCの終値変化率がマイナスならEURUSDを買い、前日のGSPCの終値変化率がプラスならEURUSDを売り。
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②：1ユニット当たりの損益はリターン（(当日終値-前日終値)/前日終値)*100）で計算。
備考③：コストは考慮していない。
備考④：パラメータとして相関係数の計算期間は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("1999-01-01")
# 終了日
e_date = as.Date("2013-11-22")
# 銘柄の終値
y <- data$EURUSD.Close
# 銘柄の変化率
deltay <- diff(y,lag=1)/lag(y,k=1)*100
# 指標の終値
x <- data$GSPC.Close
# 指標の変化率
deltax <- diff(x,lag=1)/lag(x,k=1)*100
# 銘柄の変化率と1期前の指標の変化率の統合
yx <- merge(deltay,lag(deltax,k=1))
# 結果を記録する行列を作成
result <- matrix(0,nrow=50,ncol=3)
colnames(result) <- c("lookback","cumret","r2")
# バックテスト
for(i in 1:50) {
  lookback <- 5*i
  yx.cor <- rollapply(yx,lookback,cor,by.column=FALSE)[,2]
  long <- yx.cor*deltax>=0
  short <- yx.cor*deltax<0
  pos <- long-short
  ret <- deltay*lag(pos,k=1)
  cumret <- cumsum(window(ret,start=s_date,end=e_date))
  r2 <- cor(cumret,1:length(cumret))^2
  result[i,1] <- lookback
  result[i,2] <- last(cumret)
  result[i,3] <- r2
}
# 結果の表示
result
      lookback    cumret        r2
 [1,]        5 102.26583 0.9543638
 [2,]       10  56.66689 0.8594362
 [3,]       15 153.84356 0.9530231
 [4,]       20 170.77157 0.9646406
 [5,]       25 188.04444 0.9802724
 [6,]       30 229.51811 0.9877318
 [7,]       35 201.72340 0.9761316
 [8,]       40 227.69505 0.9797506
 [9,]       45 215.64618 0.9741290
[10,]       50 245.33964 0.9787332
[11,]       55 209.48703 0.9442870
[12,]       60 235.35560 0.9575665
[13,]       65 251.54023 0.9707910
[14,]       70 245.38312 0.9740653
[15,]       75 260.97697 0.9794737
[16,]       80 266.28017 0.9884018
[17,]       85 252.47117 0.9822238
[18,]       90 247.91770 0.9775954
[19,]       95 238.49841 0.9761090
[20,]      100 218.95745 0.9593411
[21,]      105 213.70442 0.9591754
[22,]      110 231.44258 0.9690586
[23,]      115 220.29887 0.9501729
[24,]      120 203.09061 0.9398425
[25,]      125 215.38670 0.9560136
[26,]      130 197.45493 0.9358449
[27,]      135 200.17642 0.9452673
[28,]      140 166.13433 0.8956786
[29,]      145 165.39502 0.8637919
[30,]      150 167.54260 0.8794509
[31,]      155 182.67092 0.8900225
[32,]      160 191.05868 0.9177265
[33,]      165 199.22017 0.9341073
[34,]      170 190.55615 0.9232082
[35,]      175 171.90100 0.8809596
[36,]      180 166.59974 0.8698248
[37,]      185 179.68429 0.9101206
[38,]      190 172.19707 0.8913092
[39,]      195 177.56958 0.9182795
[40,]      200 172.42983 0.9115372
[41,]      205 170.67052 0.9253979
[42,]      210 176.42335 0.9310441
[43,]      215 173.23045 0.9270383
[44,]      220 166.15326 0.9136593
[45,]      225 165.16879 0.9154017
[46,]      230 164.86025 0.9209879
[47,]      235 180.86837 0.9215068
[48,]      240 172.00485 0.9274462
[49,]      245 175.70532 0.9258659
[50,]      250 173.45954 0.9271483

# グラフの作成
lookback <- 80
yx.cor <- rollapply(yx,lookback,cor,by.column=FALSE)[,2]
long <- yx.cor*deltax>=0
short <- yx.cor*deltax<0
pos <- long-short
ret <- deltay*lag(pos,k=1)
cumret <- cumsum(window(ret,start=s_date,end=e_date))
matplot(cumret,type="l")