【自動取引】トレード戦略のバックテスト①~MACDとモメンタムの併用

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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

 

 

結果は出た。とりあえずモメンタムとMACDが相性良さそうなので、次は関数化して機械学習のグリッドサーチの要領でfor文で全パラメータを当てはめて最適な期間を見つけ出してみます。

 

 

続き:【自動取引】トレード戦略のバックテスト②~MACDとモメンタムのパラメータ最適化

 

 

 

 

 

 

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