PyAlgoTrade　究極のマシントレーディングを探せ　日本語でok: 8月 2015

チュートリアルから

６つの構成要素について

Strategies

いつ買っていつ売るかの戦略

Feeds

価格データー、例えばカンマ区切りのCSVデータとか

Brokers

売買の実行

DataSeries

時系列データーの取り扱い

Technicals

テクニカル指標の計算、移動平均とかRSIとか

Optimizer

複数のコンピューターでバックテストを分散処理するためのクラスセット

実際にやってみましょう。
2000年のOracleの株価をyahoo!(米）financeからダウンロードします。

python -c "from pyalgotrade.tools import yahoofinance; yahoofinance.download_daily_bars('orcl', 2000, 'orcl-2000.csv')"

取得したCSVファイルは以下のようになります。

Date,Open,High,Low,Close,Volume,Adj Close
2000-12-29,30.875,31.3125,28.6875,29.0625,31702200,27.208866
2000-12-28,30.5625,31.625,30.375,31.0625,25053600,29.081304
2000-12-27,30.375,31.0625,29.375,30.6875,26437500,28.730222
2000-12-26,31.50,32.1875,30.00,30.9375,20589500,28.964276
2000-12-22,30.375,31.984381,30.00,31.875,35568200,29.841982
2000-12-21,27.8125,30.25,27.3125,29.50,46719700,27.618462
2000-12-20,28.0625,29.8125,27.50,28.50,54440500,26.682243
2000-12-19,31.8125,33.125,30.125,30.625,58653700,28.671708
2000-12-18,30.00,32.4375,29.9375,32.00,61640100,29.959009
2000-12-15,29.4375,30.078119,28.1875,28.5625,120004000,26.740756

OK!　終値を求めるかんたんなストラテジーを書いてみる。

 
from pyalgotrade import strategy
from pyalgotrade.barfeed import yahoofeed


class MyStrategy(strategy.BacktestingStrategy):
    def __init__(self, feed, instrument):
        strategy.BacktestingStrategy.__init__(self, feed)
        self.__instrument = instrument

    def onBars(self, bars):
        bar = bars[self.__instrument]
        self.info(bar.getClose())

# Load the yahoo feed from the CSV file
feed = yahoofeed.Feed()
feed.addBarsFromCSV("orcl", "orcl-2000.csv")

# Evaluate the strategy with the feed's bars.
myStrategy = MyStrategy(feed, "orcl")
myStrategy.run()

このコードでは３つのことをやってます。

Strategy(戦略）の宣言、唯一のメソッドonBarsの定義、onBarsはFeedの１行ごとに呼び出されます。
CSVファイルをFeedに読み込みます。
Feedに対してStrategyを実行します。

スクリプトを実行すると終値を日付順に確認できます

それじゃあ、単純移動平均を使った売買ルールをストラテジーに書いてみましょう

 
from pyalgotrade import strategy
from pyalgotrade.barfeed import yahoofeed
from pyalgotrade.technical import ma


class MyStrategy(strategy.BacktestingStrategy):
    def __init__(self, feed, instrument):
        strategy.BacktestingStrategy.__init__(self, feed)
        # We want a 15 period SMA over the closing prices.
        self.__sma = ma.SMA(feed[instrument].getCloseDataSeries(), 15)
        self.__instrument = instrument

    def onBars(self, bars):
        bar = bars[self.__instrument]
        self.info("%s %s" % (bar.getClose(), self.__sma[-1]))

# Load the yahoo feed from the CSV file
feed = yahoofeed.Feed()
feed.addBarsFromCSV("orcl", "orcl-2000.csv")

# Evaluate the strategy with the feed's bars.
myStrategy = MyStrategy(feed, "orcl")
myStrategy.run()

変更点は２つ

単純移動平均の初期化を追加
終値の表示に単純移動平均株価を追加

実行すると終値と単純にどう平均を表示するけど、１４日目まではNoneになる。１５日いどうへいきんだからデーターがないからね。

2000-01-03 00:00:00 strategy [INFO] 118.12 None
2000-01-04 00:00:00 strategy [INFO] 107.69 None
2000-01-05 00:00:00 strategy [INFO] 102.0 None
2000-01-06 00:00:00 strategy [INFO] 96.0 None
2000-01-07 00:00:00 strategy [INFO] 103.37 None
2000-01-10 00:00:00 strategy [INFO] 115.75 None
2000-01-11 00:00:00 strategy [INFO] 112.37 None
2000-01-12 00:00:00 strategy [INFO] 105.62 None
2000-01-13 00:00:00 strategy [INFO] 105.06 None
2000-01-14 00:00:00 strategy [INFO] 106.81 None
2000-01-18 00:00:00 strategy [INFO] 111.25 None
2000-01-19 00:00:00 strategy [INFO] 57.13 None
2000-01-20 00:00:00 strategy [INFO] 59.25 None
2000-01-21 00:00:00 strategy [INFO] 59.69 None
2000-01-24 00:00:00 strategy [INFO] 54.19 94.2866666667
2000-01-25 00:00:00 strategy [INFO] 56.44 90.1746666667
.
.
.
2000-12-27 00:00:00 strategy [INFO] 30.69 29.9866666667
2000-12-28 00:00:00 strategy [INFO] 31.06 30.0446666667

その他すべての指標は計算できないときはNullになる。

連続したデータに対して使うように設計されているため、複数の指標を組み合わせて使うことができる。

例えば、単純移動平均とRSAとか

from pyalgotrade import strategy
from pyalgotrade.barfeed import yahoofeed
from pyalgotrade.technical import ma
from pyalgotrade.technical import rsi


class MyStrategy(strategy.BacktestingStrategy):
    def __init__(self, feed, instrument):
        strategy.BacktestingStrategy.__init__(self, feed)
        self.__rsi = rsi.RSI(feed[instrument].getCloseDataSeries(), 14)
        self.__sma = ma.SMA(self.__rsi, 15)
        self.__instrument = instrument

    def onBars(self, bars):
        bar = bars[self.__instrument]
        self.info("%s %s %s" % (bar.getClose(), self.__rsi[-1], self.__sma[-1]))

# Load the yahoo feed from the CSV file
feed = yahoofeed.Feed()
feed.addBarsFromCSV("orcl", "orcl-2000.csv")

# Evaluate the strategy with the feed's bars.
myStrategy = MyStrategy(feed, "orcl")
myStrategy.run()

実行結果はこうなる
最初の１４日RSIはNoneになる
最初の２８日間移動平均はNoneになる。なぜなら１４日後のRSIの平均をとるためにはさらに１５日必要だからね。

2000-01-03 00:00:00 strategy [INFO] 118.12 None None
2000-01-04 00:00:00 strategy [INFO] 107.69 None None
2000-01-05 00:00:00 strategy [INFO] 102.0 None None
2000-01-06 00:00:00 strategy [INFO] 96.0 None None
2000-01-07 00:00:00 strategy [INFO] 103.37 None None
2000-01-10 00:00:00 strategy [INFO] 115.75 None None
2000-01-11 00:00:00 strategy [INFO] 112.37 None None
2000-01-12 00:00:00 strategy [INFO] 105.62 None None
2000-01-13 00:00:00 strategy [INFO] 105.06 None None
2000-01-14 00:00:00 strategy [INFO] 106.81 None None
2000-01-18 00:00:00 strategy [INFO] 111.25 None None
2000-01-19 00:00:00 strategy [INFO] 57.13 None None
2000-01-20 00:00:00 strategy [INFO] 59.25 None None
2000-01-21 00:00:00 strategy [INFO] 59.69 None None
2000-01-24 00:00:00 strategy [INFO] 54.19 23.5673530141 None
2000-01-25 00:00:00 strategy [INFO] 56.44 25.0687519877 None
2000-01-26 00:00:00 strategy [INFO] 55.06 24.7476577095 None
2000-01-27 00:00:00 strategy [INFO] 51.81 23.9690136517 None
2000-01-28 00:00:00 strategy [INFO] 47.38 22.9108539956 None
2000-01-31 00:00:00 strategy [INFO] 49.95 24.980004823 None
2000-02-01 00:00:00 strategy [INFO] 54.0 28.2484181864 None
2000-02-02 00:00:00 strategy [INFO] 54.31 28.505177315 None
2000-02-03 00:00:00 strategy [INFO] 56.69 30.5596770599 None
2000-02-04 00:00:00 strategy [INFO] 57.81 31.5564353751 None
2000-02-07 00:00:00 strategy [INFO] 59.94 33.5111056589 None
2000-02-08 00:00:00 strategy [INFO] 59.56 33.3282358994 None
2000-02-09 00:00:00 strategy [INFO] 59.94 33.7177605915 None
2000-02-10 00:00:00 strategy [INFO] 62.31 36.2205441255 None
2000-02-11 00:00:00 strategy [INFO] 59.69 34.6623493641 29.0368892505
2000-02-14 00:00:00 strategy [INFO] 62.19 37.4284445543 29.9609620198
.
.
.
2000-12-27 00:00:00 strategy [INFO] 30.69 51.3196802735 49.8506368511
2000-12-28 00:00:00 strategy [INFO] 31.06 52.1646203455 49.997518354
2000-12-29 00:00:00 strategy [INFO] 29.06 47.3776678335 50.0790646925

Strategy plotter　という便利なライブラリがあって結果を画像で出力してくれるがX11環境が必要。
たぶん、慣れてしまえばチャートは不要だと思うけど最初は確認したい。
ライブラリの中で出力先は固定されているので、画像ファイルに出力するにはライブラリ自体の書き換える。たぶん、アップデートごとに動かなくなるので、本体が対応してくれたらいいんだけど。

修正作業手順

/usr/lib64/python2.7/site-packages/pyalgotrade/plotter.py　の最後にあるplot関数を書き換える

オリジナル

    def plot(self, fromDateTime=None, toDateTime=None):
        """Plots the strategy execution. Must be called after running the strategy.

        :param fromDateTime: An optional starting datetime.datetime. Everything before it won't get plotted.
        :type fromDateTime: datetime.datetime
        :param toDateTime: An optional ending datetime.datetime. Everything after it won't get plotted.
        :type toDateTime: datetime.datetime
        """

        fig, mplSubplots = self.__buildFigureImpl(fromDateTime, toDateTime)
        fig.autofmt_xdate()
        plt.show()

修正後

    def plot(self, fromDateTime=None, toDateTime=None,fileName=""):
        """Plots the strategy execution. Must be called after running the strategy.

        :param fromDateTime: An optional starting datetime.datetime. Everything before it won't get plotted.
        :type fromDateTime: datetime.datetime
        :param toDateTime: An optional ending datetime.datetime. Everything after it won't get plotted.
        :type toDateTime: datetime.datetime
        """

        fig, mplSubplots = self.__buildFigureImpl(fromDateTime, toDateTime)
        fig.autofmt_xdate()
        if(len(fileName)):
            plt.savefig(fileName)
        else:
            plt.show()

もちろん、メインプログラムにはAggを指定するのはお約束

import matplotlib
matplotlib.use('Agg')

追記

　buildFigureを使えばfigオブジェクトを返してくれるので、あとは保存するなり煮るなり焼くなりすればいいことに気が付いた。
つまり、改造は不要で以下のように使えばいい。これでアップデートも怖くない

fig=plt.buildFigure(None,None)
fig.savefig("myoutput.png")

PyAlgoTrade　究極のマシントレーディングを探せ　日本語でok

PyAlgoTradeの日本語解説ブログ

2015年8月31日月曜日

PyAlgoTradeのチュートリアルをかいつまんで訳す　その１　株価のcsvをもとに移動平均で売買する

2015年8月30日日曜日

PyAlgoTradeが出力するグラフの出力先を変更したい

PyAlogTradeに決めた