戦略を分析する

Rで学ぶ金融トレーディング

Ilya Kipnis

Professional Quantitative Analyst and R programmer

本戦略

買い条件:
- 50日移動平均 > 200日移動平均
- かつ dvo < 20
売り条件:
- 50日移動平均 < 200日移動平均
- または dvo > 80

戦略を実行する

戦略を適用する

applyStrategy(strategy = strategy.st, 
              portfolios = portfolio.st)

ポートフォリオを更新する

updatePortf(portfolio.st)
daterange <- time(getPortfolio(portfolio.st)$summary)[-1]

口座を更新する

updateAcct(account.st, daterange)
updateEndEq(account.st)

tStats  <- tradeStats(Portfolios = portfolio.st)
tStats

    Portfolio    Symbol    Num.Txns    Num.Trades    Net.Trading.PL    
LQD  firstStrat    LQD       382          156           25681.09     
     Avg.Trade.PL    Med.Trade.PL    Largest.Winner   Largest.Loser   
LQD   164.6223      363.0143         2981.424        -7012.523          
   Gross.Profits    Gross.Losses   Std.Dev.Trade.PL  Percent.Positive      
LQD   77251.33      -51570.24        1174.442          66.66667           
    Percent.Negative   Profit.Factor   Avg.Win.Trade   Med.Win.Trade  
LQD    32.69231           1.497983        742.8012         624.5683        
    Avg.Losing.Trade  Med.Losing.Trade   Avg.Daily.PL   Med.Daily.PL   
LQD     -1011.181        -660.7456          164.6223       363.0143     
     Std.Dev.Daily.PL  Ann.Sharpe   Max.Drawdown   Profit.To.Max.Draw    
LQD         1174.442        2.225141     -10625.62           2.416903           
    Avg.WinLoss.Ratio    Med.WinLoss.Ratio     Max.Equity   Min.Equity     
LQD         0.7345877            0.9452477      27567.98    -1550.332      
    End.Equity
LQD    25681.09

売買システムの特性

移動平均/トレンド系システム
- 勝敗比の平均が高い（> 1）
- 陽線率が低い（< 50%）
オシレーター/リバーサル系システム
- 陽線率が高い（> 50%）
- 勝敗比の平均が低い（< 1）

Let's practice!

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