r - dplyr でトレードシグナルと戦略を生成する

Question

私は最近、R のテクニカル トレーディング テクニックで遊んでいます。

特に大きな高周波情報で問題になることがわかっていることの1つは、信号ベクトルから戦略ベクトルを生成することです。を使用するより速い方法がないかどうか疑問に思っていましたdplyrか?

Appleの株をダウンロードして、ショートとロングの移動平均を生成することから始めましょう

library("TTR")
library("quantmod")
library("PerformanceAnalytics")
library("dplyr")

getSymbols("AAPL", src = "google")
stock <- AAPL
stock <- window(stock['2015-10-01::2017-01-01'])

# Plot if you want to see
#lineChart(stock)

Short <- EMA(Cl(stock), n=5)
Long <- EMA(Cl(stock), n=6)

株式を選択したので、2 つの移動平均線が交差したときに売買注文を示すシグナル ベクトルを生成します。

# Signal
Signal <-
  Lag(ifelse(
    Lag(Short) < Lag(Long) & Short > Long, 1,
    ifelse(
      Lag(Short) > Lag(Long) & Short < Long, -1, 0)
  ))
Signal[is.na(Signal)] <- 0

その後、この信号を使用して戦略を構築します - これは高周波データで時間がかかる部分です - これは明らかにforループによるものです

# Strategy
Strategy <- ifelse(Signal > 1, 0, 1)
for (i in 1:length(Cl(stock))) {
  Strategy[i] <-
    ifelse(Signal[i] == 1, 1, ifelse(Signal[i] == -1, 0, Strategy[i - 1]))
}
x <- as.numeric(Strategy$Lag.1)
x[is.na(x)] <- 0

私の現在の dplyr アプローチは次のとおりですが、間違った戦略を生成します

dplyr_strat <-
Signal %>% tbl_df() %>% 
  mutate(Change = if_else(Lag.1 == -1, "Sell", "Buy", "NoChange") ) %>% 
  mutate(Strategy = ifelse(Change == "Buy", 1, 
                           ifelse( Change == "Sell", 0, 
                                   lag(Strategy)) ) ) %>% select(Strategy)
y <- as.numeric(dplyr_strat$Strategy)

そしてテスト

all.equal(x,y)