【FX雑談】デモトレードの報告書（8/1分）

まえがき

こんにちは、さつま芋です。

昨日のデモトレードは運よく1勝できました。

期待値でトレードしているので1回1回の勝負に大した意味はありませんが、取引の一部を紹介します。

www.gaitamefinest.com

単調なトレード

今回のトレードは過去検証した結果に則っているだけなので、作業としては単純です。

先週末に平均変化量を調べておき、当日はポジションサイズを計算してからエントリーしただけです。

ちなみに許容損失は資金の約1%としています。

検証の結果によると、月曜朝8時の始値から上昇する場合は約60銭、下落する場合は約40銭だったので、0.25ロット（2万5千通貨）としました。

library(dplyr)
library(tidyr)
# Read the data
df <- read.csv("USDJPY60.csv", header = FALSE)

# Change the column names
colnames(df) <- c("Date", "Time", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume")

# Load the lubridate library
library(lubridate)

# Combine the date and time columns and create a new "DateTime" column
df$DateTime <- as.POSIXct(paste(df$Date, df$Time), format="%Y.%m.%d %H:%M", tz="Etc/GMT")

df <- df[between(df$DateTime, as.POSIXct(Sys.Date()-200), as.POSIXct(Sys.Date())), ]

# Remove unnecessary columns
df <- df[, c("DateTime", "Open", "High", "Low", "Close", "Volume")]

# Adjust the data to Japan time
df$DateTime <- with_tz(df$DateTime, "Etc/GMT-6")
Sys.setlocale("LC_TIME", "C")
df$weekday <- format(df$DateTime, format="%a")
df$weekday <- factor(df$weekday, levels = c("Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri","Sat"))

# Create a column for the time of day
df$Time <- format(df$DateTime, format="%H")

# 引数に時間帯を指定する関数
my_func <- function(time) {
# 指定した時間帯のデータを抽出
df_ <- df[df$Time == time,]
# Change列を作成
df_$Change <- lead(df_$Open) - df_$Open
# グラフを作成
# plot(cumsum(df_$Change), type="l")
# plot(cumsum(ifelse(df_$weekday%in%c("Mon","Tue","Fri"),df_$Change,-1*df_$Change)), type="l")
# plot(cumsum(ifelse(df_$Change>0,1,-1)), type="l",col="blue")
# plot(cumsum(ifelse(df_$weekday%in%c("Mon","Tue","Fri"),ifelse(df_$Change>0,1,-1),ifelse(df_$Change<0,1,-1))), type="l",col="blue")
# Change列の符号別に集計
df_ %>%
drop_na(Change) %>%
filter(weekday==format(Sys.Date(),"%a")) %>%
# filter(weekday=="Wed") %>%
group_by(weekday) %>%
mutate(positive = sum(Change>0)) %>%
mutate(negative = sum(Change<0)) %>%
mutate(positive_mean = mean(Change[Change>0])) %>%
mutate(negative_mean = mean(Change[Change<0])) %>%
mutate(prod = positive * positive_mean + negative * negative_mean) %>%
summarise(
count_sum=sum(sign(Change), na.rm = TRUE),
# positive=sum(sign(Change)>0, na.rm = TRUE),
# negative=sum(sign(Change)<0, na.rm = TRUE),
expected_value = mean(prod, na.rm = TRUE),
positive_change=mean(Change[Change>0], na.rm = TRUE),
negative_change=mean(Change[Change<0], na.rm = TRUE),
) -> result # 戻り値としてresultを返す
return(result)
}

# timeの範囲をベクトルとして定義
time_range <- sprintf("%02d", 8:23)
# lapplyでtime_rangeの各要素に対してmy_funcを実行
result_list <- lapply(time_range, my_func)
names(result_list) <- time_range
# result_listの中身を表示
results <- bind_rows(result_list, .id = "JST")
print(results)