tidyquantによるバックテスト（パラメーター最適化）

前回の記事の続きです。 takehana13.hateblo.jp

今回はバックテストデータをパラメータの値ごとに分析することを考えます。まずストラテジー全体を関数化します。

strategy_ema <- function(data, n){
  term1 <- data %>% group_by(symbol) %>%
    tq_mutate(select = adjusted,
              mutate_fun = EMA, n = n,
              col_rename = "ema")
  term2 <- term1 %>% tq_mutate(select = adjusted,
                               mutate_fun = ROC,
                               col_rename = "roc")
  term3 <- term2 %>% mutate(sig = lag(if_else(adjusted > ema, 1, -1)),
                            ret = roc * sig)
  term4 <- term3 %>% drop_na %>% mutate(eq = cumsum(ret)) %>% 
    select(symbol, date, eq)
  }

次に複数のパラメータをベクトル化してストラテジー関数に渡しpurrr::map()します。

param <- seq(10, 50, by = 10)
opt_ret <- param %>% map(~strategy_ema(FANG, .x))
opt_ret <- opt_ret %>% set_names(str_c("param", seq_len(5)))
opt_ret <- opt_ret %>% bind_rows(.id = "param")

最後に結果をプロットします。

opt_ret %>% filter(symbol == "FB") %>% 
  ggplot(aes(x = date, y = eq, colour = param)) +
  geom_line() +
  theme_tq() +
  geom_hline(yintercept = 0, colour = "darkgray") +
  scale_color_tq()