バックテストでパラメータ入力ではなくスレッシュホールドレベルを最適化するために使用できるRパッケージを知っている人はいますか？スレッシュレベル最適化のためのRテストのバックテスト
ADX（14）> 30. quantstratは、apply.paramsetを使用してパラメータ入力（14）を最適化することができますが、パラメータのしきい値（30）を使用することはできません。
このようなパッケージが存在しない場合は、多分誰かが、このようなタスクを割れ始めるために見てどのパッケージに向けてポインタを提供することができますか？
実際には、信号のスレッシュホールドレベルをquantstratで最適化することができます！事実、インジケータ、信号、または注文（ルール用）のほとんどすべてのパラメータを最適化することができます。停止しきい値レベルを超えて最適化する例については、quantstratデモ・フォルダーを参照してください。
以下は、RSIが特定のRSIしきい値レベルを下回ったときにSPYを購入するための最適なしきい値を調べる例です（30がデフォルトであり、これをc(20, 25, 30, 35, 60)に変更した場合）。戦略は、RSIが下から70を超えた場合、ポジションを終了すること（RSIしきい値を下回る場合は3レベルのピラミッド化を行う）を含む。
library(quantstrat)
strategy.st <- "RSI"
stratRSI <- strategy(strategy.st, store = TRUE)
add.indicator(strategy = strategy.st, name = "RSI", arguments = list(price = quote(getPrice(mktdata))), label="RSI")
add.signal(strategy = strategy.st, name="sigThreshold",arguments = list(threshold=70, column="RSI",relationship="gt", cross=TRUE),label="RSI.gt.70")
add.signal(strategy = strategy.st, name="sigThreshold",arguments = list(threshold=30, column="RSI",relationship="lt",cross=TRUE),label="RSI.lt.30")
add.rule(strategy = strategy.st, name='ruleSignal', arguments = list(sigcol="RSI.lt.30", sigval=TRUE, orderqty= 1000, ordertype='market', orderside='long', pricemethod='market', replace=FALSE, osFUN=osMaxPos), type='enter', path.dep=TRUE)
add.rule(strategy = strategy.st, name='ruleSignal', arguments = list(sigcol="RSI.gt.70", sigval=TRUE, orderqty='all', ordertype='market', orderside='long', pricemethod='market', replace=FALSE), type='exit', path.dep=TRUE)
currency("USD")
symbols = c("SPY")
for(symbol in symbols){
stock(symbol, currency="USD",multiplier=1)
}
getSymbols(symbols, src='yahoo', index.class=c("POSIXt","POSIXct"), from='2015-01-01')
startDate='2005-12-31'
initEq=100000
port.st<-'RSI'
initPortf(port.st, symbols=symbols)
initAcct(port.st, portfolios=port.st, initEq=initEq)
initOrders(portfolio=port.st)
for(symbol in symbols){ addPosLimit(port.st, symbol, startDate, 300, 3) } #set max pos
# If you want to run the "base" simulation with standard RSI threshold parameter above of 30:
# out<-try(applyStrategy(strategy=strategy.st , portfolios=port.st, parameters=list(n=2)))
#updatePortf(Portfolio=port.st,Dates=paste('::',as.Date(Sys.time()),sep=''))
# Do optimisation on RSI threshold:
add.distribution(strategy.st,
paramset.label = 'testin',
component.type = 'signal',
component.label = 'RSI.lt.30', #this is the label given to the indicator in the strat
variable = list(threshold = c(20, 25, 30, 35, 60)),
label = 'RSIEntryThreshold'
)
results <- apply.paramset(strategy.st,
paramset.label='testin',
portfolio.st=port.st,
account.st=port.st,
# nsamples=.nsamples,
verbose=TRUE)
stats <- results$tradeStats
# > stats
# RSIEntryThreshold Portfolio Symbol Num.Txns Num.Trades Net.Trading.PL Avg.Trade.PL Med.Trade.PL Largest.Winner Largest.Loser Gross.Profits Gross.Losses Std.Dev.Trade.PL Percent.Positive Percent.Negative Profit.Factor Avg.Win.Trade
# 1 20 RSI.1 SPY 2 1 2319.885 2319.885 2319.885 2319.885 0 2319.885 0 NA 100 0 NA 2319.885
# 2 25 RSI.2 SPY 2 1 2319.885 2319.885 2319.885 2319.885 0 2319.885 0 NA 100 0 NA 2319.885
# 3 30 RSI.3 SPY 8 3 8035.114 2678.371 2105.968 4754.004 0 8035.114 0 1856.8247 100 0 NA 2678.371
# 4 35 RSI.4 SPY 12 3 13614.221 4538.074 4990.450 5153.644 0 13614.221 0 928.4609 100 0 NA 4538.074
# 5 60 RSI.5 SPY 24 6 10832.882 1727.480 1239.326 4971.405 0 10364.882 0 1739.6692 100 0 NA 1727.480
# Med.Win.Trade Avg.Losing.Trade Med.Losing.Trade Avg.Daily.PL Med.Daily.PL Std.Dev.Daily.PL Ann.Sharpe Max.Drawdown Profit.To.Max.Draw Avg.WinLoss.Ratio Med.WinLoss.Ratio Max.Equity Min.Equity End.Equity
# 1 2319.885 NaN NA 2319.885 2319.885 NA NA -1073.679 2.160689 NA NA 2381.600 0.0000 2319.885
# 2 2319.885 NaN NA 2319.885 2319.885 NA NA -1073.679 2.160689 NA NA 2381.600 0.0000 2319.885
# 3 2105.968 NaN NA 2678.371 2105.968 1856.8247 22.89814 -3160.282 2.542531 NA NA 8137.556 -213.9176 8035.114
# 4 4990.450 NaN NA 4538.074 4990.450 928.4609 77.59044 -2147.357 6.339989 NA NA 13921.550 -1464.3554 13614.221
# 5 1239.326 NaN NA 1727.480 1239.326 1739.6692 15.76328 -7426.328 1.458713 NA NA 10832.882 -6419.0599 10832.882
オクラホマので、結果はあなたが今、2015年
以来、35の閾値とうまくやっているだろう示唆、それはので、ここで、あなたのシミュレーション結果の妥当性を確認するためにいくつかの簡単な良いアイデアですあなたは（あなた自身の戦略についても同様のことを行うためにあなたをやる気にさせる一例として）行うことができますチェック：
# -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Do a check on the reasonableness of the results:
# This is the result from entering a trade when RSI crosses above 30 from below:
# We can quickly plot RSI neatly, using the default n = 14 RSI value as a check:
chart_Series(mktdata[, 1:4])
add_RSI(n = 14)
# A safer way to chart the results, using the actual signal data in the `mktdata` object that the simulation ran (we can be confident here that the plain vanilla `RSI(n = 14)` function above using `add_RSI` would be ok too, and quicker, which is why I show it above (which recomputes the signal)):
chart_Series(mktdata[, 1:4])
add_TA(mktdata[, "EMA.RSI"])
add_TA(xts(x = rep(20, NROW(mktdata)), order.by = index(mktdata)), on = 2, col = "blue", lty = 2)
add_TA(xts(x = rep(25, NROW(mktdata)), order.by = index(mktdata)), on = 2, col = "red", lty = 2)
add_TA(xts(x = rep(30, NROW(mktdata)), order.by = index(mktdata)), on = 2, col = "purple", lty = 2)
は今シミュレーションの1つで発生したトランザクション（RSI.3ここでは入力しきい値30に相当）のクイックチェックを行い、上記の実際のデータおよび/またはチャートと比較します。 （あなたが等、results$RSI.1$portfolio$symbols$SPY$txnでresults$RSI.2$portfolio$symbols$SPY$txn 25以下RSI交差の結果を第1のシミュレーションの結果を（RSIは、以下の20を横切る）見ることができる）
txns1 <- results$RSI.3$portfolio$symbols$SPY$txn
indexTZ(txns1) <- "UTC" # avoid timezone related issue by keeping all in UTC time
# > txns1
# Txn.Qty Txn.Price Txn.Value Txn.Avg.Cost Pos.Qty Pos.Avg.Cost Gross.Txn.Realized.PL Txn.Fees Net.Txn.Realized.PL Con.Mult
# 1950-01-01 05:00:00 0 0.0000 0.00 0.0000 0 0.0000 0.000 0 0.000 0
# 2015-08-24 00:00:00 100 181.7837 18178.37 181.7837 100 181.7837 0.000 0 0.000 1
# 2015-11-04 00:00:00 -100 202.8433 -20284.33 202.8433 0 0.0000 2105.968 0 2105.968 1
# 2016-01-11 00:00:00 100 186.3479 18634.79 186.3479 100 186.3479 0.000 0 0.000 1
# 2016-01-14 00:00:00 100 186.1733 18617.33 186.1733 200 186.2606 0.000 0 0.000 1
# 2016-01-21 00:00:00 100 181.0905 18109.05 181.0905 300 184.5373 0.000 0 0.000 1
# 2016-03-31 00:00:00 -300 200.3839 -60115.18 200.3839 0 0.0000 4754.004 0 4754.004 1
# 2016-11-04 00:00:00 100 205.4281 20542.81 205.4281 100 205.4281 0.000 0 0.000 1
# 2016-11-28 00:00:00 -100 217.1796 -21717.96 217.1796 0 0.0000 1175.142 0 1175.142 1
# > mktdata["2015-08-20/2015-08"]
# SPY.Open SPY.High SPY.Low SPY.Close SPY.Volume SPY.Adjusted EMA.RSI RSI.gt.70 RSI.lt.30
# 2015-08-20 198.101 199.809 195.597 195.6645 194327900 203.97 34.89513 0 0
# 2015-08-21 193.516 195.636 189.477 189.7745 346588500 197.83 25.55762 0 0
# 2015-08-24 179.856 189.439 174.973 181.7837 507244300 189.50 18.37412 0 0
# 2015-08-25 187.472 187.491 179.309 179.6445 369833100 187.27 16.99684 0 0
# 2015-08-26 184.259 186.858 180.700 186.5417 339257000 194.46 34.13877 0 0
# 2015-08-27 188.997 191.300 187.261 191.1558 274143900 199.27 42.66887 0 0
# 2015-08-28 190.417 191.703 189.861 191.1654 160414400 199.28 42.68550 0 0
# 2015-08-31 190.043 191.022 188.988 189.6210 163298800 197.67 40.64265 0 0
あなたは、RSIが2015-08-21に30未満に交差していることを確認することができ、次の取引日である2014-08-24に入力するための信号を発射し、2014-08-24の終値で181.7837と入力する。結果は合理的です。
希望この例で、少し長いが、役立ちます。