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自作インジケーターをコーディングする - II

RSIは悪くありませんが、インジケーターとしてはやや古典的です。この演習では、別のインジケーターの簡易版を一から実装します。このインジケーターは定量リサーチディレクターのDavid Varadiが考案した David Varadi Oscillator (DVO) と呼ばれます。

このオシレーターの目的はRSIと似ており、一時的な下げでの買い機会や、一時的な上げでの売り機会を見つけることを狙います。必須のマーケットデータに加えて、オシレーター関数は2つのルックバック期間を受け取ります。

まず、終値と高値・安値の平均との比率を計算します。次に、その量にSMAを適用してノイズを平滑化します。通常は2日など非常に短い期間で行います。最後に、runPercentRank() 関数を使ってこの平均比率のパーセンタイル順位を時系列で計算し、0〜100の値にするために100を掛けます。

共通テストの後に学生がパーセンタイルのスコアを受け取るイメージを思い浮かべてください（例えば、数学で800点を取ったら全国で第95パーセンタイル、のように）。runPercentRank() はこれを時間方向に対して行います。このインジケーターは、ユーザーが指定した過去期間の文脈で、最新の観測値がどの順位にあるかを返します。例えば、ルックバック126で runPercentRank の値が0.90なら、直近126観測（過去125と現在）に対する第90パーセンタイルに位置するという意味です。

このインジケーターを実装し、DVO として保存してください。必要なコードの一部は用意されており、quantstrat、TTR、quantmod パッケージは作業環境に読み込まれています。

この演習はコースの一部です

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演習の手順

  • 上記のインジケーター用に DVO という関数を作成して名前を付けてください。引数は HLC、navg（デフォルト2）、percentlookback（デフォルト126）です。
  • HLC の終値（Cl()）を高値（Hi()）と安値（Lo()）の平均で割った比率は、すでに計算済みです。
  • SMA() を使って、この比率の移動平均を navg 引数でパラメータ化して実装し、avgratio として保存してください。
  • runPercentRank() を使って、avgratio のパーセンタイル順位を計算してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Declare the DVO function
DVO <- function(___, navg = ___, percentlookback = ___) {
  
  # Compute the ratio between closing prices to the average of high and low
  ratio <- Cl(HLC)/((Hi(HLC) + Lo(HLC))/2)
  
  # Smooth out the ratio outputs using a moving average
  avgratio <- SMA(ratio, n = ___)
  
  # Convert ratio into a 0-100 value using runPercentRank()
  out <- runPercentRank(___, n = percentlookback, exact.multiplier = 1) * 100
  colnames(out) <- "DVO"
  return(out)
}
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