システムトレード戦略のバックテスト①～MACDとモメンタムの併用

モメンタムとMacdによるトレード戦略の検証

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

import numpy as np

import time

import requests

import json

from datetime import datetime 

import pandas as pd

import talib

def get_btcprice(ticker,max):
    url = ('https://api.coingecko.com/api/v3/coins/')+ticker+('/market_chart?vs_currency=jpy&days=')+max
    r = requests.get(url)
    r2 = json.loads(r.text)
    return r2

# ビットコインの全期間の価格データを取得する

r2 = get_btcprice('bitcoin','max')

# jsonから価格データだけをPandasに変換して抽出する

def get_price(r2):
    
    s = pd.DataFrame(r2['prices'])

    s.columns = ['date','price']
    date = []
    for i in s['date']:
        tsdate = int(i/1000)
        loc = datetime.utcfromtimestamp(tsdate)
        date.append(loc)
    s.index = date
    del s['date']
    return s

btc = get_price(r2)

change = btc['price'].pct_change()

change.head()

trade_return = (change + 1).cumprod()

trade_return[0] = 1

trade_return = trade_return * 10000

print(trade_return.head(), trade_return[-5:])

price = btc['price']

#####複合計算

numpyprice = np.array(price) 

rsi = talib.RSI(price, timeperiod=7) 

momentam = talib.MOM(price, timeperiod=6) 

macd = talib.MACD(price, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=5) 

signal = [] 

for i in range(len(price)): 
    if momentam[i] > 0 and macd[2][i] > 0: 
        signal.append(1) 
    elif momentam[i] < 0 and macd[2][i] < 0 : 
        signal.append(-1) 
    else: 
        signal.append(0) 

#### 累積リターンの計算 ###
# Matplotlibの日本語化
from pylab import rcParams 
import matplotlib as mpl 
font = {"family":"Noto Sans CJK JP"} 
mpl.rc('font', **font) 
rcParams['figure.figsize'] = 15,5 

returns3 = ((change[1:] * signal[:-1]) + 1).cumprod() 
returns2 = (change + 1).cumprod() 
df2 = pd.DataFrame({'hold':trade_return, 'trade':returns3}) 
df3 = df2.fillna(method='ffill') 
y1 = np.array(df3['hold']) 
y2 = np.array(df3['trade']) 
x = price.index[0:len(price)-1]
plt.title('トレードリターンの比較') 
plt.plot(x, returns2[0:-1], 'b-', label='ホールドしてた場合のリターン', alpha=0.3, linewidth=1) 
plt.plot(x, returns3, 'orange', label='MACD&モメンタムで取引した場合のリターン', alpha=1, linewidth=1.5) 
plt.ylabel('倍率')
plt.grid(which='both') 
plt.legend()
plt.show()

<実行結果>※投稿日時点の成績