FXシステムトレード

相関係数＋フィルター

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、かつ相関係数の絶対値が閾値以上の場合、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、かつ相関係数の絶対値が閾値以上の場合、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、閾値は0.01から0.2まで0.01刻みとし、50*20で計1000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=1000,ncol=4)
colnames(result) <- c("lookback","threshold","cumret","r2")
# バックテスト
for(i in 1:50) {
  lookback <- 5*i
  for(j in 1:20) {
    yx.cor <- rollapply(yx,lookback,cor,by.column=FALSE)[,2]
    threshold <- (j-1)/100
    long <- yx.cor*deltax>=0 & abs(yx.cor)>=threshold
    short <- yx.cor*deltax<0 & abs(yx.cor)>=threshold
    pos <- long-short
    ret <- deltay*lag(pos,l=1)
    cumret <- cumsum(window(ret,start=s_date,end=e_date))
    r2 <- cor(cumret,1:length(cumret))^2
    result[(i-1)*20+j,1] <- 5*i
    result[(i-1)*20+j,2] <- (j-1)/100
    result[(i-1)*20+j,3] <- last(cumret)
    result[(i-1)*20+j,4] <- r2
  }
}
# 利益の上位を表示
head(result[sort.list(result[,3],decreasing=TRUE),])
     lookback threshold   cumret        r2
[1,]       80      0.00 266.2802 0.9884018
[2,]       75      0.00 260.9770 0.9794737
[3,]       80      0.01 259.9932 0.9865517
[4,]       85      0.03 258.1529 0.9857038
[5,]       85      0.02 257.9337 0.9839767
[6,]       90      0.02 257.5618 0.9807315
# R2の上位を表示
head(result[sort.list(result[,4],decreasing=TRUE),])
     lookback threshold   cumret        r2
[1,]       80      0.00 266.2802 0.9884018
[2,]       30      0.00 229.5181 0.9877318
[3,]       30      0.03 210.9835 0.9872467
[4,]       30      0.04 211.2310 0.9868069
[5,]       80      0.01 259.9932 0.9865517
[6,]       85      0.03 258.1529 0.9857038