見出し画像

仮想通貨bot　勉強記録㉗

Mamu

～分割エントリーする～

1回で突っ込むよりも、設定したエントリールールの中で分割エントリーをした方が、リスクを抑えてリターンが大きくなるそうです。
「タートル流」の積み増しエントリーというらしい。

◆前回までのあらすじ

図1

画像2

設定したリスクに応じて、自動でロットを計算してくれるようにしました。

◆今回やること

図1

・許容資金の中で分割エントリーを行う

図2

ポジションを取る際に、1回ではなく複数回に分けてエントリーできるようにします。ピラミッティングというよ！

from datetime import datetime
import pybybit
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

#------------------------------------------------------------------
#====================API設定====================
apis = [
'プライベートキー',
'シークレットキー'
]

bybit = pybybit.API(*apis, testnet=True)
#===============================================

#====================バックテストの初期設定値====================
slippage         = 0.001                                                       # 手数料やスリッページ（0.075％初期値）
wait             = 0                                                           # 待機時間
start            = '2019/06/01 09:00'                                          # ローソク足取得開始時刻
get_start        = int(datetime.strptime(start, '%Y/%m/%d %H:%M').timestamp()) # タイムスタンプ変換
n                = 30                                                          # ローソク足取得リクエスト回数
stop_range       = 2                                                           # ATRの何倍を損切りラインにするか
volatility_term  = 28                                                          # ATRを算出するための足の数
trade_risk       = 0.05                                                        # 1トレードあたり口座の何％まで損失を許容するか
levarage         = 3                                                           # レバレッジ倍率の設定
start_funds      = 1000                                                        # シミュレーション時の初期資金

#//////////////////////////
entry_times      = 10                                                          # ポジションの分割数
entry_range      = 0.2                                                         # 分割ポジションの値幅
#//////////////////////////

#====================バックテストのパラメーター設定====================
chart_min_list   = [ 240 ]                                                     # テストに使う時間軸(1 3 5 15 30 60 120 240 360 720 "D" "M" "W")
buy_term_list    = [ 20 ]                                                      # テストに使う上値ブレイクアウトの期間
sell_term_list   = [ 40 ]                                                      # テストに使う下値ブレイクアウトの期間
judge_price_list = [ {"BUY":"close","SELL":"close"} ]                          # ブレイクアウト判定に終値を使用

#-----------------------------補助ツール--------------------------------
#====================Bybitから証拠金取得(本番で使用)====================
def Bybit_Balance():
   Balance = bybit.rest.inverse.private_wallet_balance
   print("現在のアカウント残高は{}$です".format( Balance["result"]["available_balance"] ))
   return float(Balance["result"]["available_balance"])


#====================APIから価格データ取得(ローソク足の本数指定)====================
def get_price_from_API(chart_min,get_start,n):
   price = []
   #200*n本のローソク足を取得して、price[]に入れる
   for o in range(n):

       #pybybitでローソク足取得
       k = bybit.rest.inverse.public_kline_list(
             symbol = "BTCUSD",
             interval= chart_min,
             from_ = get_start
             ).json()

       #priceに取得したデータを入れる
       price += k["result"]

       #200本x足の長さ分だけタイムスタンプを進める
       if chart_min =="D":
           get_start += 200*60*1440
       else:
           get_start += 200*60*chart_min

   get_start = int(datetime.strptime(start, '%Y/%m/%d %H:%M').timestamp()) #タイムスタンプの初期化

   return price

#====================ローソク足データをリスト化する====================
def get_price_amount(chart_min_list):
   price_list = {}                                                       # ローソク足を入れる変数
   for chart_min in chart_min_list:                                      # for文(chart_min_listの数だけ処理を行う)
       print("{0}分足取得中".format([chart_min]))
       price_list[chart_min] = get_price_from_API(chart_min,get_start,n) # chart_min分足のローソク足取得リクエストをn回行う

   return price_list


#====================時間と高値・安値をログに記録====================
def log_price( data,flag ):
   flag["records"]["log"].append("時間： " + datetime.fromtimestamp(data["open_time"]).strftime('%Y/%m/%d %H:%M') + " 始値" + str(data["open"]) + " 高値： " + str(data["high"]) + " 安値： " + str(data["low"]) + " 終値： " + str(data["close"]) + "\n")
   return flag


#====================平均ボラティリティを計算====================
def calculate_volatility( last_data,flag ):

   high_sum = sum(float(i["high"]) for i in last_data[-1 * volatility_term :]) # 設定した足の数の高値の合計を算出
   low_sum  = sum(float(i["low"])  for i in last_data[-1 * volatility_term :]) # 設定した足の数の安値の合計を算出
   volatility = round((high_sum - low_sum) / volatility_term)                  # ボラティリティを算出
   flag["records"]["log"].append("\n現在の{0}期間の平均ボラティリティは{1}$です\n".format( volatility_term, volatility ))

   return volatility


#--------------------資金管理関数---------------------
#====================注文ロットを計算====================
def calculate_lot(last_data,data,flag ):

   balance = flag["records"]["funds"]                                                    # 残高を取得

#////////////////////////////////////////////////////
   if flag["add-position"]["count"] == 0:

       volatility = calculate_volatility( last_data,flag )                               # ボラティリティを計算
       stop       = stop_range * volatility                                              # 損切り値幅を計算
       calc_lot   = int(( balance * trade_risk / (stop / float(data["close"]) )))        # 許容リスクから逆算したロット

       flag["add-position"]["unit-size"]  = int( calc_lot / entry_times )                # 1回ごとのポジションサイズ
       flag["add-position"]["unit-range"] = round( volatility * entry_range )            # ポジションを分割する値幅
       flag["add-position"]["stop"]       = stop                                         # 損切り価格

       flag["records"]["log"].append("現在のアカウント残高は{}$です\n".format( round( balance,2 ) ))
       flag["records"]["log"].append("許容リスクから購入できる枚数は最大{}$までです\n".format( calc_lot ))
       flag["records"]["log"].append("{0}回に分けて{1}$ずつ注文します\n".format( entry_times, flag["add-position"]["unit-size"] ))

   else:
       balance = (balance * levarage - flag["position"]["lot"])                           # 証拠金から1回目のロットを引く

   stop     = flag["add-position"]["stop"]                                                # 初回エントリー時の損切り値幅を設定
   able_lot = int( balance * levarage )                                                   # 設定可能な最大ロット
   lot      = min(able_lot,flag["add-position"]["unit-size"])                             # 実際に設定するロットは小さい方

   if able_lot > flag["add-position"]["unit-size"]:
       flag["records"]["log"].append("ロットを{}$にします\n".format(flag["add-position"]["unit-size"]))
   else:
       flag["records"]["log"].append("ロットを{}$にします\n".format(able_lot))

   return lot,stop,flag
#////////////////////////////////////////////////////


#////////////////////////////////////////////////////
#====================増し玉を行う====================
def add_position(last_data,data,flag):
   if flag["position"]["exist"] == False:                                    # ポジションが無かったら実行しない
       return flag

   # 最初（１回目）のエントリー価格を記録
   if flag["add-position"]["count"] == 0:                                    # ポジションの追加が0回目の時
       flag["add-position"]["first-entry-price"] = flag["position"]["price"] # 初回エントリー価格
       flag["add-position"]["last-entry-price"]  = flag["position"]["price"] # 前回(初回)のエントリー価格
       flag["add-position"]["count"] += 1                                    # ポジションの追加回数を+1

   while True:

       # 以下の場合は、追加ポジションを取らない
       if flag["add-position"]["count"] >= entry_times:                      # ポジションを追加した回数が設定値(entry_times)以上の場合
           return flag

       # この関数の中で使う変数を用意
       first_entry_price = flag["add-position"]["first-entry-price"]         # 初回エントリー価格
       last_entry_price  = flag["add-position"]["last-entry-price"]          # 前回のエントリー価格
       current_price     = float(data["close"])                              # 現在の価格
       unit_range        = flag["add-position"]["unit-range"]                # ポジションの分割値幅

       should_add_position = False                                           # 増し玉の指示変数を初期化

       if flag["position"]["side"] == "BUY" and (current_price - last_entry_price) > unit_range:    # 買いエントリー時、前回のエントリー価格 - 現在価格が基準レンジより大きければ増し玉の指示を出す
           should_add_position = True
       elif flag["position"]["side"] == "SELL" and (last_entry_price - current_price) > unit_range: # 売りエントリー時、現在価格 - 前回のエントリー価格が基準レンジより大きければ増し玉の指示を出す
           should_add_position = True
       else:
           break

       # 基準レンジ分進んでいれば追加注文を出す
       if should_add_position == True:                                       # 増し玉の指示が出ている場合
           flag["records"]["log"].append("\n前回のエントリー価格{0}$からブレイクアウトの方向に{1}ATR（{2}$）以上動きました\n".format( last_entry_price, entry_range, round( unit_range ) ))
           flag["records"]["log"].append("{0}/{1}回目の追加注文を出します\n".format(flag["add-position"]["count"] + 1, entry_times))

           # 注文サイズを計算
           lot,stop,flag = calculate_lot( last_data,data,flag )

           # 追加注文を出す
           if flag["position"]["side"] == "BUY":
               entry_price = first_entry_price + (flag["add-position"]["count"] * unit_range)     # バックテスト用
               #entry_price = round((1 + slippage) * entry_price)                                  # スリッページを考慮

               flag["records"]["log"].append("現在のポジションに追加して、{0}$で{1}$の買い注文を出します\n".format(entry_price,lot))

               # ここに買い注文のコードを入れる

           if flag["position"]["side"] == "SELL":
               entry_price = first_entry_price - (flag["add-position"]["count"] * unit_range)     # バックテスト用
               #entry_price = round((1 - slippage) * entry_price)                                  # スリッページを考慮

               flag["records"]["log"].append("現在のポジションに追加して、{0}$で{1}$の売り注文を出します\n".format(entry_price,lot))

               # ここに売り注文のコードを入れる

           # ポジション全体の情報を更新する
           flag["position"]["stop"]  = stop                                                                                                                        #損切り値幅は初回エントリー時から変えない
           flag["position"]["price"] = int(round(( flag["position"]["price"] * flag["position"]["lot"] + entry_price * lot ) / ( flag["position"]["lot"] + lot ))) #平均ポジションを算出
           flag["position"]["lot"]   = (flag["position"]["lot"] + lot)                                                                                             #合計ロットを算出

           if flag["position"]["side"] == "BUY":
               flag["records"]["log"].append("{0}$の位置にストップを更新します\n".format(flag["position"]["price"] - stop))

           elif flag["position"]["side"] == "SELL":
               flag["records"]["log"].append("{0}$の位置にストップを更新します\n".format(flag["position"]["price"] + stop))

           flag["records"]["log"].append("現在のポジションの取得単価は{}$です\n".format(flag["position"]["price"]))
           flag["records"]["log"].append("現在のポジションサイズは{}$です\n\n".format(flag["position"]["lot"]))

           flag["add-position"]["count"] += 1                                                     #ポジションの追加回数をカウント
           flag["add-position"]["last-entry-price"] = entry_price                                 #前回のエントリー価格に、今回のエントリー価格を上書き

   return flag
#////////////////////////////////////////////////////

#--------------------売買ロジック--------------------
#====================ロジック判定====================
def donchian( data,last_data,buy_term,sell_term,judge_price ):

   highest = max(i["high"] for i in last_data[(-1*buy_term) :]) # 0～buy_termまでで、最も大きい高値をhighestとする
   lowest  = min(i["low"]  for i in last_data[(-1*sell_term):]) # 0～sell_termまでで、最も小さい安値をlowestとする

   if   data[ judge_price["BUY"]]  > highest:                   # data["close"]がhighestを上回ったら買いサインを出す
       return {"side":"BUY","price" :highest}

   elif data[ judge_price["SELL"]] < lowest :                   # data["close"]がlowestを下回ったら売りサインを出す
       return {"side":"SELL","price":lowest }

   else:                                                        # 上記以外は売買サインを出さない
       return {"side" : None , "price":0}


#====================買い・売り注文====================
def entry_signal(last_data,data,flag,buy_term,sell_term,judge_price ):

   signal = donchian( data,last_data,buy_term,sell_term,judge_price )

   if signal["side"] == "BUY":
       lot,stop,flag = calculate_lot( last_data,data,flag )

       flag["records"]["log"].append("過去{0}足の最高値{1}$を、直近の価格が{2}$でブレイクしました\n".format(buy_term,signal["price"],data[judge_price["BUY"]]))
       flag["records"]["log"].append(data["close"] + "$で買いの指値注文を出します\n")

       # ここに買い注文のコードを入れる

       flag["order"]["lot"]   = lot
       flag["order"]["stop"]  = stop
       flag["order"]["exist"] = True
       flag["order"]["side"]  = "BUY"
       flag["order"]["price"] = float(data["close"])
       flag["records"]["log"].append("{0}$にストップを入れます\n\n".format(float(flag["order"]["price"]) - stop))

   if signal["side"] == "SELL":
       lot,stop,flag = calculate_lot( last_data,data,flag )

       flag["records"]["log"].append("過去{0}足の最安値{1}$を、直近の価格が{2}$でブレイクしました\n".format(sell_term,signal["price"],data[judge_price["SELL"]]))
       flag["records"]["log"].append(data["close"] + "$で売りの指値注文を出します\n")


       # ここに売り注文のコードを入れる

       flag["order"]["lot"]   = lot
       flag["order"]["stop"]  = stop
       flag["order"]["exist"] = True
       flag["order"]["side"]  = "SELL"
       flag["order"]["price"] = float(data["close"])
       flag["records"]["log"].append("{0}$にストップを入れます\n\n".format(float(flag["order"]["price"]) + stop))

   return flag


#====================成行決済&ドテン注文====================
def close_position( data,last_data,flag,buy_term,sell_term,judge_price ):
   if flag["position"]["exist"] == False:                              # ポジションが無ければ何もしない
       return flag

   flag["position"]["count"] += 1                                      # ポジションの保有期間をカウント
   signal = donchian( data,last_data,buy_term,sell_term,judge_price )  # 売買サインを確認

   if flag["position"]["side"] == "BUY" and  signal["side"] == "SELL": # 買いポジションかつ売りサインの場合

           flag["records"]["log"].append("\n過去{0}足の最安値{1}$を、直近の価格が{2}$でブレイクしました\n".format(sell_term,signal["price"],data[judge_price["SELL"]]))
           flag["records"]["log"].append(data["close"] + "$あたりで成行注文を出してポジションを決済します\n")

           # 成行決済注文コードを入れる

           records( flag,data,data["close"] )                          # トレード結果を記録
           flag["position"]["exist"] = False                           # ポジションの所持情報をリセット
           flag["position"]["count"] = 0                               # ポジションの所持期間をリセット

           #////////////////////////////////////
           flag["add-position"]["count"] = 0                           # 増し玉のカウントをリセット
           #////////////////////////////////////

           flag["records"]["log"].append("さらに" + data["close"] + "$で売りの指値注文を入れてドテンします\n")
           lot,stop,flag = calculate_lot( last_data,data,flag )

           # 売り指値注文のコードを入れる

           flag["order"]["lot"]   = lot
           flag["order"]["stop"]  = stop
           flag["order"]["exist"] = True
           flag["order"]["side"]  = "SELL"
           flag["order"]["price"] = float(data["close"])
           flag["records"]["log"].append("{0}$にストップを入れます\n\n".format(float(data["close"]) + flag["order"]["stop"]))


   if flag["position"]["side"] == "SELL" and  signal["side"] == "BUY": # 売りポジション且つ買いサインの場合

           flag["records"]["log"].append("過去{0}足の最高値{1}$を、直近の価格が{2}$でブレイクしました\n".format(buy_term,signal["price"],data[judge_price["BUY"]]))
           flag["records"]["log"].append(data["close"] + "$あたりで成行注文を出してポジションを決済します\n")

           # 成行決済注文コードを入れる

           records( flag,data,data["close"] )                          # トレード結果を記録
           flag["position"]["exist"] = False                           # ポジションの所持情報をリセット
           flag["position"]["count"] = 0                               # ポジションの所持期間をリセット

           #////////////////////////////////////
           flag["add-position"]["count"] = 0                           # 増し玉のカウントをリセット
           #////////////////////////////////////

           flag["records"]["log"].append("さらに" + data["close"] + "$で買いの指値注文を入れてドテンします\n")
           lot,stop,flag = calculate_lot( last_data,data,flag )

           # 買い指値注文のコードを入れる

           flag["order"]["lot"]   = lot
           flag["order"]["stop"]  = stop
           flag["order"]["exist"] = True
           flag["order"]["side"]  = "BUY"
           flag["order"]["price"] = float(data["close"])
           flag["records"]["log"].append("{0}$にストップを入れます\n\n".format(float(data["close"]) - flag["order"]["stop"]))

   return flag


#====================損切確認====================
def stop_position( data,flag,last_data,chart_min ):

   if flag["position"]["side"] == "BUY":                                 # 買いポジションの時

       stop_price = flag["position"]["price"] - flag["position"]["stop"] # 損切り価格を設定

       if float(data["low"]) < stop_price:
           flag["records"]["log"].append("{0}$の損切ラインに引っかかりました。\n".format( stop_price ))
           flag["records"]["log"].append(str(round(stop_price,2)) + "$あたりで成行注文を出してポジションを決済します\n")

           # 決済の成行注文コードを入れる

           records( flag,data,stop_price,"STOP" )                        # トレード結果を記録
           flag["position"]["exist"] = False                             # ポジションの所持情報をリセット
           flag["position"]["count"] = 0                                 # ポジションの所持期間をリセット

           #////////////////////////////////////
           flag["add-position"]["count"] = 0                             # 増し玉のカウントをリセット
           #////////////////////////////////////


   if flag["position"]["side"] == "SELL":

       stop_price = flag["position"]["price"] + flag["position"]["stop"]

       if float(data["high"]) > stop_price:
           flag["records"]["log"].append("{0}$の損切ラインに引っかかりました。\n".format( stop_price ))
           flag["records"]["log"].append(str(round(stop_price,2)) + "$あたりで成行注文を出してポジションを決済します\n")

           # 決済の成行注文コードを入れる

           records( flag,data,stop_price,"STOP" )                        # トレード結果を記録
           flag["position"]["exist"] = False                             # ポジションの所持情報をリセット
           flag["position"]["count"] = 0                                 # ポジションの所持期間をリセット

           #////////////////////////////////////
           flag["add-position"]["count"] = 0                             # 増し玉のカウントをリセット
           #////////////////////////////////////

   return flag


#====================注文状況確認====================
def check_order( flag ):
# 注文が約定したかどうか確認する

   #ここに注文状況確認コード


   flag["order"]["exist"]    = False
   flag["order"]["count"]    = 0

   flag["position"]["exist"] = True
   flag["position"]["side"]  = flag["order"]["side"]
   flag["position"]["price"] = flag["order"]["price"]
   flag["position"]["stop"]  = flag["order"]["stop"]
   flag["position"]["lot"]   = flag["order"]["lot"]

   return flag

#--------------------バックテスト関数----------------------------------------------
#====================トレードパフォーマンス確認====================
def records(flag,data,exit_price,close_type=None):

   entry_price = float(flag["position"]["price"])                                                       # エントリー価格
   exit_price  = float(exit_price)                                                                       # クローズ価格
   trade_cost  = flag["position"]["lot"] * slippage                                                     # トレードコスト

   flag["records"]["slippage"].append(trade_cost)
   flag["records"]["log"].append("スリッページ・手数料として " + str(round(trade_cost,1)) + "$を考慮します\n")

   # 決済日時,ポジションの保有期間を記録
   flag["records"]["date"].append(datetime.fromtimestamp(data["open_time"]).strftime('%Y/%m/%d %H:%M'))
   flag["records"]["holding-periods"].append(flag["position"]["count"])

   # 損切りにかかった回数をカウント
   if close_type == "STOP":
       flag["records"]["stop-count"].append(1)
   else:
       flag["records"]["stop-count"].append(0)

   # 値幅の計算
   buy_Price_range  = exit_price - entry_price                                                           # 買いポジション時の獲得値幅
   sell_Price_range = entry_price - exit_price                                                          # 売りポジション字の獲得値幅

   # 利益率の計算
   buy_return = buy_Price_range/entry_price                                                             # 買いポジション時の獲得リターン
   sell_return = sell_Price_range/entry_price                                                           # 売りポジション時の獲得リターン

   #損益の確認
   if flag["position"]["side"] == "BUY":                                                                # 買いポジションの時
       flag["records"]["return"].append( buy_return )                                                   # 獲得リターンを記録
       flag["records"]["side"].append( flag["position"]["side"] )                                       # 買いか売りかを記録

       #///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
       flag["records"]["profit"].append((buy_return-slippage)*flag["position"]["lot"])                  # 獲得利益を記録
       #///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

       flag["records"]["funds"] += (buy_return-slippage)*flag["position"]["lot"]                        # 証拠金に獲得利益を加算

       if buy_return > 0:
           flag["records"]["log"].append(str(round((buy_return-slippage)*flag["position"]["lot"],2)) + "$の利益です\n\n")
       else:
           flag["records"]["log"].append(str(round((buy_return-slippage)*flag["position"]["lot"],2)) + "$の損失です\n\n")

       #損益の確認
   if flag["position"]["side"] == "SELL":                                                               # 売りポジションの時
       flag["records"]["return"].append( sell_return )                                                  # 獲得リターンを記録
       flag["records"]["side"].append( flag["position"]["side"] )                                       # 買いか売りかを記録

       #///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
       flag["records"]["profit"].append((sell_return-slippage)*flag["position"]["lot"])                  # 獲得利益を記録
       #///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

       flag["records"]["funds"] += (sell_return-slippage)*flag["position"]["lot"]                        # 証拠金に獲得利益を加算

       if sell_return > 0:
           flag["records"]["log"].append(str(round((sell_return-slippage)*flag["position"]["lot"],2)) + "$の利益です\n")
       else:
           flag["records"]["log"].append(str(round((sell_return-slippage)*flag["position"]["lot"],2)) + "$の損失です\n")

   return flag


#====================損益曲線をプロット====================
def plot(records,buy_term,sell_term,judge_price,interval):

   plt.plot( records.Date, records.Funds )  # X軸、Y軸の値を指定
   plt.xlabel("Date")                       # X軸のラベル名
   plt.ylabel("Balance")                    # Y軸のラベル名
   plt.xticks(rotation=50)                  # X軸の目盛りを50度回転
   plt.title("buy_term:{0},sell_term:{1},judge:{2},Interval:{3}".format(buy_term,sell_term,judge_price,interval))

   plt.show()                               #グラフの表示


#====================ファイルを出力====================
def File_output(df,flag):

   file =  open("log/donchian-{0}-log.txt".format(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M")),'wt',encoding='utf-8')
   file.writelines(flag["records"]["log"])

   #pandasのdfをcsvで出力
   df.to_csv("log/donchian-{0}-records.csv".format(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M")))


#====================バックテストの集計====================
def backtest( flag,buy_term,sell_term,judge_price,interval ):

   # 成績を記録したpandas DataFrameを作成
   records = pd.DataFrame({
       "Date"          :  pd.to_datetime(flag["records"]["date"]), # 決済日時
       "Side"          :  flag["records"]["side"],                 # ポジションの側
       "Stop"          :  flag["records"]["stop-count"],           # 損切りを行った回数
       "Rate"          :  flag["records"]["return"],               # 獲得レート
       "Periods"       :  flag["records"]["holding-periods"],      # ポジション保有期間
       "Slippage"      :  flag["records"]["slippage"],             # 手数料等
       #///////////////////////////////////////////
       "Profit"        :  flag["records"]["profit"]                # 獲得損益
       #///////////////////////////////////////////
   })

   # 総利益の列を追加
   records["Gross"] = records.Profit.cumsum()                      # その行までのrecords.Profitの総和

   # 資産推移の列を追加する
   records["Funds"] = records.Gross + start_funds                 # 初期資金+records.Gross

   # ドローダウンの列を追加
   records["Drawdown"]     = records.Funds.cummax().subtract( records.Funds )
   records["DrawdownRate"] = records.Drawdown / records.Funds.cummax() * 100

   # 連敗回数をカウントする
   consecutive_defeats = []                                        # 連敗回数を記録する配列
   defeats = 0                                                     # 初期化
   for r in flag["records"]["return"]:                             # リターンがマイナスなら連敗回数を+1
       if r < 0:
           defeats += 1
       else:                                                       # リターンがプラスなら連敗回数をリセット
           consecutive_defeats.append( defeats )
           defeats = 0

   # 買いエントリーと売りエントリーだけをそれぞれ抽出する
   buy_records = records[records.Side.isin(["BUY"])]
   sell_records = records[records.Side.isin(["SELL"])]

   # 月別のデータを集計する
   # records["月別集計"] = pd.to_datetime( records.Date.apply(lambda x: x.strftime('%Y/%m')))
   # grouped = records.groupby("月別集計")

   # month_records = pd.DataFrame({
   #     "Number"   :  grouped.Profit.count(),
   #     "Gross"    :  grouped.Profit.sum(),
   #     "Funds"    :  grouped.Funds.last(),
   #     "Rate"     :  round(grouped.Rate.mean(),2),
   #     "Drawdown" :  grouped.Drawdown.max(),
   #     "Periods"  :  grouped.Periods.mean()
   #     })


   print("\nバックテスト結果")
   print("==============================")
   print("--------買いエントリ成績--------")
   print("トレード回数       :  {}回".format(len(buy_records) ))
   print("勝率            :  {}％".format(round(len(buy_records[buy_records.Profit>0]) / len(buy_records) * 100,1)))
   print("平均リターン       :  {}％".format(round(buy_records.Rate.mean()*100,2)))
   print("総損益          :  {}$".format(round( buy_records.Profit.sum() ,2)))
   print("平均保有期間     :  {}足".format(round(buy_records.Periods.mean(),1) ))
   print("損切りの回数       :  {}回".format( buy_records.Stop.sum() ))

   print("\n--------売りエントリ成績--------")
   print("トレード回数       :  {}回".format( len(sell_records) ))
   print("勝率            :  {}％".format(round(len(sell_records[sell_records.Profit>0]) / len(sell_records) * 100,1)))
   print("平均リターン       :  {}％".format(round(sell_records.Rate.mean()*100,2)))
   print("総損益          :  {}$".format(round( sell_records.Profit.sum() ,2)))
   print("平均保有期間     :  {}足".format(round(sell_records.Periods.mean(),1) ))
   print("損切りの回数       :  {}回".format( sell_records.Stop.sum() ))

   print("\n------------総合成績--------------")
   print("全トレード数       :  {}回".format(len(records) ))
   print("勝率            :  {}％".format(round(len(records[records.Profit>0]) / len(records) * 100,1)))
   print("平均リターン       :  {}％".format(round(records.Rate.mean()*100,2)))
   print("平均保有期間     :  {}足".format(round(records.Periods.mean(),1) ))
   print("損切りの回数       :  {}回".format( records.Stop.sum() ))
   print("最大連敗回数       :  {}回".format( max(consecutive_defeats) ))
   print("最大の勝ちトレード  :  {}$".format((round(records.Profit.max(),2))))
   print("最大の負けトレード  :  {}$".format((round(records.Profit.min(),2))))
   print("最大ドローダウン    :  {0}$ / {1}％".format(round(-1 * records.Drawdown.max()), round( records.DrawdownRate.loc[records.Drawdown.idxmax()] )))
   print("利益合計         :  {}$".format((round(records[records.Profit>0].Profit.sum(),2))))
   print("損失合計         :  {}$".format(round(records[records.Profit<0].Profit.sum(),2),))
   print("手数料合計       :  {}$".format(round(-1 * records.Slippage.sum(),1)))
   print("最終損益         :  {}$\n".format((round(records.Profit.sum()-(records.Slippage.sum()) ,2))))
   print("初期資金           :  {}$".format( start_funds ))
   print("最終資金           :  {}$".format( round(records.Funds.iloc[-1] ,2)))
   print("運用成績           :  {}％".format( round(records.Funds.iloc[-1] / start_funds * 100 ,2) ))

   # print("\n--------------月別成績------------")
   # for index , row in monthly_records.iterrows():
   #     print("===================================")
   #     print( "{0}年{1}月".format( index.year, index.month ) )
   #     print("-----------------------------------")
   #     print("トレード数          :  {}回".format( row.Count.astype(int) ))
   #     print("月間損益          :  {}$".format( row.Profit.astype(int) ))
   #     print("平均リターン        :  {}％".format( round(row.Rate*100 ,2)))
   #     print("月間最大ドローダウン  :  {}$".format( -1 * row.Drawdown.astype(int) ))
   #     print("平均保有期間      :  {}足".format( round(row.Periods.astype(float),1) ))
   print("==============================")

   # バックテスト結果を配列に記録
   result = {
       "Trade-count"  : len(records),                                                                                     # トレード回数
       "Win-rate"     : round(len(records[records.Profit>0]) / len(records) * 100,1),                                     # 勝率
       "Return-ave"   : round(records.Rate.mean(),2),                                                                     # 平均リターン
       "DD-rate-max"  : -1 * round( records.DrawdownRate.loc[records.Drawdown.idxmax()] ),                                # 最大ドローダウンレート
       "Gross"        : records.Profit.sum()-(records.Slippage.sum()),                                                    # 最終損益
       "PF"           : round( -1 * (records[records.Profit>0].Profit.sum() / records[records.Profit<0].Profit.sum()) ,2) # プロフィットファクター
   }

   plot(records,buy_term,sell_term,judge_price,interval)                                                                  # グラフを表示

   return result


#====================テスト&集計====================
def aggregate(volatility_term):
   # chart_min_listのローソク足リストを取得
   price_list = get_price_amount(chart_min_list)

   # テストごとの各パラメーターの組み合わせと結果を記録する配列を準備
   param = {
       "buy_term"     : [],
       "sell_term"    : [],
       "chart_min"    : [],
       "judge_price"  : []
       }

   all_result = {
       "count"        : [],
       "winRate"      : [],
       "returnRate"   : [],
       "Drawdown"     : [],
       "ProfitFactor" : [],
       "Gross"        : []
       }


   # 総当たりのためのfor文の準備
   combinations = [(chart_min, buy_term, sell_term, judge_price)
       for chart_min in chart_min_list
       for buy_term  in buy_term_list
       for sell_term in sell_term_list
       for judge_price in judge_price_list]

   # 総当たり処理
   for chart_min, buy_term, sell_term, judge_price in combinations:
       price = price_list[ chart_min ]
       last_data = []
       need_term = max(buy_term,sell_term,volatility_term)
       i = 0

       # flag変数の初期化
       flag = {
           "order":{
               "exist" : False,
               "side"  : "",
               "price" : 0,
               "count" : 0,
               "ATR"   : 0,
               "lot"   : 0,
               "stop"  : 0
           },
           "position":{
               "exist" : False,
               "side"  : "",
               "price" : 0,
               "count" : 0,
               "ATR"   : 0,
               "lot"   : 0,
               "stop"  : 0
           },
           "records":{
               "date"              :[],
               "return"            :[],
               "side"              :[],
               "lot"               :[],
               "stop-count"        :[],
               #////////////// /////
               "profit"            :[],
               #////////////////////
               "funds"             :start_funds,
               "holding-periods"   :[],
               "slippage"          :[],
               "log"               :[]
           },
           #////////////////////////////////////////////////
           "add-position":{
               "count"             :0, # エントリーの回数をカウント
               "first-entry-price" :0, # 最初のエントリー価格
               "last-entry-price"  :0, # 前回のエントリー価格
               "unit-range"        :0, # 買い増しの幅
               "unit-size"         :0, # 1回あたりのポジションサイズ
               "stop"              :0, # 初回エントリーのストップ幅
           #////////////////////////////////////////////////
           }
       }

       # price全数でバックテストを行う（ローソク足を6000本取得していたら6000回）
       while i < len(price):

           # ドンチャンの判定に使う期間分の安値・高値データを準備する
           if len(last_data) < need_term:
               last_data.append(price[i])
               time.sleep(wait)
               i += 1
               continue

           data = price[i]
           flag = log_price(data,flag)

           # バックテスト実施
           if flag["order"]["exist"]:                                                     # 注文がある場合
               flag = check_order( flag )                                                  # 注文状況を確認

           elif flag["position"]["exist"]:                                                # ポジションがある場合
               flag = stop_position( data,flag,last_data,chart_min )                       # 損切り条件の確認
               flag = close_position( data,last_data,flag,buy_term,sell_term,judge_price ) # 決済条件の確認
               #///////////////////////////////
               flag = add_position( last_data,data,flag )                                  # 増し玉を行う
               #///////////////////////////////

           else:                                                                          #それ以外の場合
               flag = entry_signal( last_data,data,flag,buy_term,sell_term,judge_price )   #エントリー条件の確認

           last_data.append( data )
           i += 1
           time.sleep(wait)


       print("テスト期間 ")
       print("==============================")
       print("開始時点  : " + str(datetime.fromtimestamp(float(price[0]["open_time"]))))
       print("終了時点  : " + str(datetime.fromtimestamp(float(price[-1]["open_time"]))))
       print("時間足    : {0}".format(chart_min))
       print("パラメータ１ : " + str(buy_term)  + "期間 / 買い" )
       print("パラメータ２ : " + str(sell_term) + "期間 / 売り" )
       print("パラメータ３ : " + str(judge_price) + "")
       print(str(len(price)) + "件のローソク足データで検証")
       print("==============================")

       result = backtest( flag,buy_term,sell_term,judge_price,chart_min )                  # バックテスト結果を呼ぶ

       # 今回のループで使ったパラメータの組み合わせを配列に記録する
       param["buy_term"].append( buy_term )
       param["sell_term"].append( sell_term )
       param["chart_min"].append( chart_min )

       if judge_price["BUY"] == "high":
           param["judge_price"].append( "high/low" )
       else:
           param["judge_price"].append( "close" )

       # 今回のループのバックテスト結果を配列に記録する
       all_result["count"].append( result["Trade-count"] )
       all_result["winRate"].append( result["Win-rate"] )
       all_result["returnRate"].append( result["Return-ave" ] )
       all_result["Drawdown"].append( result["DD-rate-max"] )
       all_result["ProfitFactor"].append( result["PF"] )
       all_result["Gross"].append( result["Gross"] )

   return param,all_result,flag

#====================表にまとめて、出力====================
def pandas(volatility_term):
   param,all_result,flag = aggregate(volatility_term)

   # 全てのパラメータによるバックテスト結果をPandasで１つの表にする
   df = pd.DataFrame({
   "Interval"      : param["chart_min"],
   "Buy_term"      : param["buy_term"],
   "Sell_term"     : param["sell_term"],
   "Judge_price"   : param["judge_price"],

   "Trade-count"   : all_result["count"],
   "Win-Rate"      : all_result["winRate"],
   "Reture-Ave"    : all_result["returnRate"],
   "DrawDownRate"  : all_result["Drawdown"],
   "PF"            : all_result["ProfitFactor"],
   "Gross"         : all_result["Gross"]
   })

   # トレード回数が100に満たない記録は消す
   df.drop( df[ df["Trade-count"] < 100].index, inplace=True )

   File_output(df,flag)

pandas(volatility_term)

◆解説

図1

いつものように変化点を解説していくぞい

・初期値設定

図2

#====================バックテストの初期設定値====================
slippage         = 0.001                                                       # 手数料やスリッページ（0.075％初期値）
wait             = 0                                                           # 待機時間
start            = '2019/06/01 09:00'                                          # ローソク足取得開始時刻
get_start        = int(datetime.strptime(start, '%Y/%m/%d %H:%M').timestamp()) # タイムスタンプ変換
n                = 20                                                          # ローソク足取得リクエスト回数
stop_range       = 2                                                           # ATRの何倍を損切りラインにするか
volatility_term  = 28                                                          # ATRを算出するための足の数
trade_risk       = 0.05                                                        # 1トレードあたり口座の何％まで損失を許容するか
levarage         = 3                                                           # レバレッジ倍率の設定
start_funds      = 1000                                                        # シミュレーション時の初期資金

#//////////////////////////
entry_times      = 10                                                          # ポジションの分割数
entry_range      = 0.2                                                         # 分割ポジションのレンジ幅
#//////////////////////////

entry_times、entry_rangeの項目を追加しています。
どちらも分割エントリー用の変数です。

・calculate_lot(last_data,data,flag )

図2

#====================注文ロットを計算====================
def calculate_lot(last_data,data,flag ):

   balance = flag["records"]["funds"]                                                    # 残高を取得

#////////////////////////////////////////////////////
   if flag["add-position"]["count"] == 0:

       volatility = calculate_volatility( last_data,flag )                               # ボラティリティを計算
       stop       = stop_range * volatility                                              # 損切り値幅を計算
       calc_lot   = int(( balance * trade_risk / (stop / float(data["close"]) )))        # 許容リスクから逆算したロット

       flag["add-position"]["unit-size"]  = int( calc_lot / entry_times )                # 1回ごとのポジションサイズ
       flag["add-position"]["unit-range"] = round( volatility * entry_range )            # ポジションを分割する値幅
       flag["add-position"]["stop"]       = stop                                         # 損切り価格

       flag["records"]["log"].append("現在のアカウント残高は{}$です\n".format( round( balance,2 ) ))
       flag["records"]["log"].append("許容リスクから購入できる枚数は最大{}$までです\n".format( calc_lot ))
       flag["records"]["log"].append("{0}回に分けて{1}$ずつ注文します\n".format( entry_times, flag["add-position"]["unit-size"] ))

   else:
       balance = (balance * levarage - flag["position"]["lot"])                           # 証拠金から1回目のロットを引く

   stop     = flag["add-position"]["stop"]                                                # 初回エントリー時の損切り値幅を設定
   able_lot = int( balance * levarage )                                                   # 設定可能な最大ロット
   lot      = min(able_lot,flag["add-position"]["unit-size"])                             # 実際に設定するロットは小さい方

   if able_lot > flag["add-position"]["unit-size"]:
       flag["records"]["log"].append("ロットを{}$にします\n".format(flag["add-position"]["unit-size"]))
   else:
       flag["records"]["log"].append("ロットを{}$にします\n".format(able_lot))

   return lot,stop,flag
#////////////////////////////////////////////////////

ロット計算の関数の中身が変わっています。
増し玉をする際、分割数を何回にするか設定しますが、増し玉回数が0回の時とそれ以外の時で計算内容が異なります。

図3

    if flag["add-position"]["count"] == 0:

       volatility = calculate_volatility( last_data,flag )                               # ボラティリティを計算
       stop       = stop_range * volatility                                              # 損切り値幅を計算
       calc_lot   = int(( balance * trade_risk / (stop / float(data["close"]) )))        # 許容リスクから逆算したロット

       flag["add-position"]["unit-size"]  = int( calc_lot / entry_times )                # 1回ごとのポジションサイズ
       flag["add-position"]["unit-range"] = round( volatility * entry_range )            # ポジションを分割する値幅
       flag["add-position"]["stop"]       = stop                                         # 損切り価格

       flag["records"]["log"].append("現在のアカウント残高は{}$です\n".format( round( balance,2 ) ))
       flag["records"]["log"].append("許容リスクから購入できる枚数は最大{}$までです\n".format( calc_lot ))
       flag["records"]["log"].append("{0}回に分けて{1}$ずつ注文します\n".format( entry_times, flag["add-position"]["unit-size"] ))

   else:
       balance = (balance * levarage - flag["position"]["lot"])                           # 証拠金から1回目のロットを引く

①flag["add-position"]["count"] == 0　すなわち増し玉回数が0回の時＝初回エントリーです。
ボラティリティ・損切り値幅・リスクから逆算したロットを計算し、flag["add-position"]内の各変数に代入します。

②増し玉が2回目以降の時は、証拠金の計算のみを行います。

図3

   stop     = flag["add-position"]["stop"]                                                # 初回エントリー時の損切り値幅を設定
   able_lot = int( balance * levarage )                                                   # 設定可能な最大ロット
   lot      = min(able_lot,flag["add-position"]["unit-size"])                             # 実際に設定するロットは小さい方

   if able_lot > flag["add-position"]["unit-size"]:
       flag["records"]["log"].append("ロットを{}$にします\n".format(flag["add-position"]["unit-size"]))
   else:
       flag["records"]["log"].append("ロットを{}$にします\n".format(able_lot))

   return lot,stop,flag

③損切り値幅をflagに代入、実現可能な最大ロットの計算、実際に設定するロットを設定します。

全て終わったら、lot,stop,flagを返します。

・add_position(last_data,data,flag)

図2

#////////////////////////////////////////////////////
#====================増し玉を行う====================
def add_position(last_data,data,flag):
   if flag["position"]["exist"] == False:                                    # ポジションが無かったら実行しない
       return flag

   # 最初（１回目）のエントリー価格を記録
   if flag["add-position"]["count"] == 0:                                    # ポジションの追加が0回目の時
       flag["add-position"]["first-entry-price"] = flag["position"]["price"] # 初回エントリー価格
       flag["add-position"]["last-entry-price"]  = flag["position"]["price"] # 前回(初回)のエントリー価格
       flag["add-position"]["count"] += 1                                    # ポジションの追加回数を+1

   while True:

       # 以下の場合は、追加ポジションを取らない
       if flag["add-position"]["count"] >= entry_times:                      # ポジションを追加した回数が設定値(entry_times)以上の場合
           return flag

       # この関数の中で使う変数を用意
       first_entry_price = flag["add-position"]["first-entry-price"]         # 初回エントリー価格
       last_entry_price  = flag["add-position"]["last-entry-price"]          # 前回のエントリー価格
       current_price     = float(data["close"])                              # 現在の価格
       unit_range        = flag["add-position"]["unit-range"]                # ポジションの分割値幅

       should_add_position = False                                           # 増し玉の指示変数を初期化

       if flag["position"]["side"] == "BUY" and (current_price - last_entry_price) > unit_range:    # 買いエントリー時、前回のエントリー価格 - 現在価格が基準レンジより大きければ増し玉の指示を出す
           should_add_position = True
       elif flag["position"]["side"] == "SELL" and (last_entry_price - current_price) > unit_range: # 売りエントリー時、現在価格 - 前回のエントリー価格が基準レンジより大きければ増し玉の指示を出す
           should_add_position = True
       else:
           break

       # 基準レンジ分進んでいれば追加注文を出す
       if should_add_position == True:                                       # 増し玉の指示が出ている場合
           flag["records"]["log"].append("\n前回のエントリー価格{0}$からブレイクアウトの方向に{1}ATR（{2}$）以上動きました\n".format( last_entry_price, entry_range, round( unit_range ) ))
           flag["records"]["log"].append("{0}/{1}回目の追加注文を出します\n".format(flag["add-position"]["count"] + 1, entry_times))

           # 注文サイズを計算
           lot,stop,flag = calculate_lot( last_data,data,flag )

           # 追加注文を出す
           if flag["position"]["side"] == "BUY":
               entry_price = first_entry_price + (flag["add-position"]["count"] * unit_range)     # バックテスト用
               #entry_price = round((1 + slippage) * entry_price)                                  # スリッページを考慮

               flag["records"]["log"].append("現在のポジションに追加して、{0}$で{1}$の買い注文を出します\n".format(entry_price,lot))

               # ここに買い注文のコードを入れる

           if flag["position"]["side"] == "SELL":
               entry_price = first_entry_price - (flag["add-position"]["count"] * unit_range)     # バックテスト用
               #entry_price = round((1 - slippage) * entry_price)                                  # スリッページを考慮

               flag["records"]["log"].append("現在のポジションに追加して、{0}$で{1}$の売り注文を出します\n".format(entry_price,lot))

               # ここに売り注文のコードを入れる

           # ポジション全体の情報を更新する
           flag["position"]["stop"]  = stop                                                                                                                        #損切り値幅は初回エントリー時から変えない
           flag["position"]["price"] = int(round(( flag["position"]["price"] * flag["position"]["lot"] + entry_price * lot ) / ( flag["position"]["lot"] + lot ))) #平均ポジションを算出
           flag["position"]["lot"]   = (flag["position"]["lot"] + lot)                                                                                             #合計ロットを算出

           if flag["position"]["side"] == "BUY":
               flag["records"]["log"].append("{0}$の位置にストップを更新します\n".format(flag["position"]["price"] - stop))

           elif flag["position"]["side"] == "SELL":
               flag["records"]["log"].append("{0}$の位置にストップを更新します\n".format(flag["position"]["price"] + stop))

           flag["records"]["log"].append("現在のポジションの取得単価は{}$です\n".format(flag["position"]["price"]))
           flag["records"]["log"].append("現在のポジションサイズは{}$です\n\n".format(flag["position"]["lot"]))

           flag["add-position"]["count"] += 1                                                     #ポジションの追加回数をカウント
           flag["add-position"]["last-entry-price"] = entry_price                                 #前回のエントリー価格に、今回のエントリー価格を上書き

   return flag
#////////////////////////////////////////////////////

増し玉を行う関数です。

図3

   if flag["position"]["exist"] == False:                                    # ポジションが無かったら実行しない
       return flag

   # 最初（１回目）のエントリー価格を記録
   if flag["add-position"]["count"] == 0:                                    # ポジションの追加が0回目の時
       flag["add-position"]["first-entry-price"] = flag["position"]["price"] # 初回エントリー価格
       flag["add-position"]["last-entry-price"]  = flag["position"]["price"] # 前回(初回)のエントリー価格
       flag["add-position"]["count"] += 1                                    # ポジションの追加回数を+1

①ポジションが無かったら処理を実行しません。

②flag["add-position"]["count"] == 0　すなわち増し玉0回目の時、flag["add-position"]に各値を代入します。

図3

    while True:

       # 以下の場合は、追加ポジションを取らない
       if flag["add-position"]["count"] >= entry_times:                      # ポジションを追加した回数が設定値(entry_times)以上の場合
           return flag

       # この関数の中で使う変数を用意
       first_entry_price = flag["add-position"]["first-entry-price"]         # 初回エントリー価格
       last_entry_price  = flag["add-position"]["last-entry-price"]          # 前回のエントリー価格
       current_price     = float(data["close"])                              # 現在の価格
       unit_range        = flag["add-position"]["unit-range"]                # ポジションの分割値幅

       should_add_position = False                                           # 増し玉の指示変数を初期化

       if flag["position"]["side"] == "BUY" and (current_price - last_entry_price) > unit_range:    # 買いエントリー時、前回のエントリー価格 - 現在価格が基準レンジより大きければ増し玉の指示を出す
           should_add_position = True
       elif flag["position"]["side"] == "SELL" and (last_entry_price - current_price) > unit_range: # 売りエントリー時、現在価格 - 前回のエントリー価格が基準レンジより大きければ増し玉の指示を出す
           should_add_position = True
       else:
           break

以下while文です。

③flag["add-position"]["count"] >= entry_times　の時＝分割エントリーを完了しているので、処理を実行しません。

④初回エントリー価格、前回のエントリー価格、現在の価格、ポジションの分割値幅を変数に代入します。
また、should_add_positionという増し玉を行うか否かの判断をする変数を用意し、初期化（Falseに設定）します。

⑤flag["position"]["side"] == "BUY" かつ現在価格が前回のエントリー価格に対して分割値幅よりも上回った場合またはflag["position"]["side"] == "SELL" かつ現在価格が前回のエントリー価格に対して分割値幅より下回った場合、増し玉実行の指示（should_add_position = True）を出します。

⑥⑤の条件を満たさなかった場合、if文を抜け出してflag変数を返します。

図3

       # 基準レンジ分進んでいれば追加注文を出す
       if should_add_position == True:                                       # 増し玉の指示が出ている場合
           flag["records"]["log"].append("\n前回のエントリー価格{0}$からブレイクアウトの方向に{1}ATR（{2}$）以上動きました\n".format( last_entry_price, entry_range, round( unit_range ) ))
           flag["records"]["log"].append("{0}/{1}回目の追加注文を出します\n".format(flag["add-position"]["count"] + 1, entry_times))

           # 注文サイズを計算
           lot,stop,flag = calculate_lot( last_data,data,flag )

           # 追加注文を出す
           if flag["position"]["side"] == "BUY":
               entry_price = first_entry_price + (flag["add-position"]["count"] * unit_range)     # バックテスト用
               entry_price = round((1 + slippage) * entry_price)                                  # スリッページを考慮

               flag["records"]["log"].append("現在のポジションに追加して、{0}$で{1}$の買い注文を出します\n".format(entry_price,lot))

               # ここに買い注文のコードを入れる

           if flag["position"]["side"] == "SELL":
               entry_price = first_entry_price - (flag["add-position"]["count"] * unit_range)     # バックテスト用
               entry_price = round((1 - slippage) * entry_price)                                  # スリッページを考慮

               flag["records"]["log"].append("現在のポジションに追加して、{0}$で{1}$の売り注文を出します\n".format(entry_price,lot))

               # ここに売り注文のコードを入れる

⑦should_add_position == True　の場合、calculate_lot( last_data,data,flag )でロットと損切り価格を計算します。

⑧flag["position"]["side"] == "BUY"の場合、買い注文を出します。
注文価格は、初回エントリー＋（増し玉の回数＊増し玉の値幅）です。
更に、注文価格に対してスリッページを考慮します。

ポジションが売りの時は、売り注文の増し玉を行います。

図3

           # ポジション全体の情報を更新する
           flag["position"]["stop"]  = stop                                                                                                                        #損切り値幅は初回エントリー時から変えない
           flag["position"]["price"] = int(round(( flag["position"]["price"] * flag["position"]["lot"] + entry_price * lot ) / ( flag["position"]["lot"] + lot ))) #平均ポジションを算出
           flag["position"]["lot"]   = (flag["position"]["lot"] + lot)                                                                                             #合計ロットを算出

           if flag["position"]["side"] == "BUY":
               flag["records"]["log"].append("{0}$の位置にストップを更新します\n".format(flag["position"]["price"] - stop))

           elif flag["position"]["side"] == "SELL":
               flag["records"]["log"].append("{0}$の位置にストップを更新します\n".format(flag["position"]["price"] + stop))

           flag["records"]["log"].append("現在のポジションの取得単価は{}$です\n".format(flag["position"]["price"]))
           flag["records"]["log"].append("現在のポジションサイズは{}$です\n\n".format(flag["position"]["lot"]))

           flag["add-position"]["count"] += 1                                                     #ポジションの追加回数をカウント
           flag["add-position"]["last-entry-price"] = entry_price                                 #前回のエントリー価格に、今回のエントリー価格を上書き

   return flag

⑨増し玉注文が終わったら、flag["position"]の情報を更新します。
・損切り値幅は初回注文から変更しません。
・ポジション価格は、増し玉を行った後の価格に更新します。
・ロットは、前回までのロットに、今回の注文のロットを足します。

・⑩最後に、現在の増し玉回数を+1して、前回のエントリー価格を今回のエントリー価格に更新して完了です。

2021/05/20追記

フローチャート図を書いてみました。
右側のreturn flagに行ったらこの関数を抜け出します。
どのような処理が行われているのか確認してみてください。
※間違ってたら教えてください！

画像34

・close_position( data,last_data,flag,buy_term,sell_term,judge_price )

図2

#====================成行決済&ドテン注文====================
def close_position( data,last_data,flag,buy_term,sell_term,judge_price ):
   if flag["position"]["exist"] == False:                              # ポジションが無ければ何もしない
       return flag

   flag["position"]["count"] += 1                                      # ポジションの保有期間をカウント
   signal = donchian( data,last_data,buy_term,sell_term,judge_price )  # 売買サインを確認

   if flag["position"]["side"] == "BUY" and  signal["side"] == "SELL": # 買いポジションかつ売りサインの場合

           flag["records"]["log"].append("\n過去{0}足の最安値{1}$を、直近の価格が{2}$でブレイクしました\n".format(sell_term,signal["price"],data[judge_price["SELL"]]))
           flag["records"]["log"].append(data["close"] + "$あたりで成行注文を出してポジションを決済します\n")

           # 成行決済注文コードを入れる

           records( flag,data,data["close"] )                          # トレード結果を記録
           flag["position"]["exist"] = False                           # ポジションの所持情報をリセット
           flag["position"]["count"] = 0                               # ポジションの所持期間をリセット

           #////////////////////////////////////
           flag["add-position"]["count"] = 0                           # 増し玉のカウントをリセット
           #////////////////////////////////////

           flag["records"]["log"].append("さらに" + data["close"] + "$で売りの指値注文を入れてドテンします\n")
           lot,stop,flag = calculate_lot( last_data,data,flag )

           # 売り指値注文のコードを入れる

           flag["order"]["lot"]   = lot
           flag["order"]["stop"]  = stop
           flag["order"]["exist"] = True
           flag["order"]["side"]  = "SELL"
           flag["order"]["price"] = float(data["close"])
           flag["records"]["log"].append("{0}$にストップを入れます\n\n".format(float(data["close"]) + flag["order"]["stop"]))


   if flag["position"]["side"] == "SELL" and  signal["side"] == "BUY": # 売りポジション且つ買いサインの場合

           flag["records"]["log"].append("過去{0}足の最高値{1}$を、直近の価格が{2}$でブレイクしました\n".format(buy_term,signal["price"],data[judge_price["BUY"]]))
           flag["records"]["log"].append(data["close"] + "$あたりで成行注文を出してポジションを決済します\n")

           # 成行決済注文コードを入れる

           records( flag,data,data["close"] )                          # トレード結果を記録
           flag["position"]["exist"] = False                           # ポジションの所持情報をリセット
           flag["position"]["count"] = 0                               # ポジションの所持期間をリセット

           #////////////////////////////////////
           flag["add-position"]["count"] = 0                           # 増し玉のカウントをリセット
           #////////////////////////////////////

           flag["records"]["log"].append("さらに" + data["close"] + "$で買いの指値注文を入れてドテンします\n")
           lot,stop,flag = calculate_lot( last_data,data,flag )

           # 買い指値注文のコードを入れる

           flag["order"]["lot"]   = lot
           flag["order"]["stop"]  = stop
           flag["order"]["exist"] = True
           flag["order"]["side"]  = "BUY"
           flag["order"]["price"] = float(data["close"])
           flag["records"]["log"].append("{0}$にストップを入れます\n\n".format(float(data["close"]) - flag["order"]["stop"]))

   return flag

決済＆ドテン注文の関数内に、増し玉の回数をリセットするコードを入れます。入れる場所は決済を行うコードの直後です。

・stop_position( data,flag,last_data,chart_min )

図2

#====================損切確認====================
def stop_position( data,flag,last_data,chart_min ):

   if flag["position"]["side"] == "BUY":                                 # 買いポジションの時

       stop_price = flag["position"]["price"] - flag["position"]["stop"] # 損切り価格を設定

       if float(data["low"]) < stop_price:
           flag["records"]["log"].append("{0}$の損切ラインに引っかかりました。\n".format( stop_price ))
           flag["records"]["log"].append(str(round(stop_price,2)) + "$あたりで成行注文を出してポジションを決済します\n")

           # 決済の成行注文コードを入れる

           records( flag,data,stop_price,"STOP" )                        # トレード結果を記録
           flag["position"]["exist"] = False                             # ポジションの所持情報をリセット
           flag["position"]["count"] = 0                                 # ポジションの所持期間をリセット

           #////////////////////////////////////
           flag["add-position"]["count"] = 0                             # 増し玉のカウントをリセット
           #////////////////////////////////////


   if flag["position"]["side"] == "SELL":

       stop_price = flag["position"]["price"] + flag["position"]["stop"]

       if float(data["high"]) > stop_price:
           flag["records"]["log"].append("{0}$の損切ラインに引っかかりました。\n".format( stop_price ))
           flag["records"]["log"].append(str(round(stop_price,2)) + "$あたりで成行注文を出してポジションを決済します\n")

           # 決済の成行注文コードを入れる

           records( flag,data,stop_price,"STOP" )                        # トレード結果を記録
           flag["position"]["exist"] = False                             # ポジションの所持情報をリセット
           flag["position"]["count"] = 0                                 # ポジションの所持期間をリセット

           #////////////////////////////////////
           flag["add-position"]["count"] = 0                             # 増し玉のカウントをリセット
           #////////////////////////////////////

   return flag

損切り関数でも決済を行うので、決済コードの直後に増し玉の回数をリセットするコードを入れます。

・records(flag,data,exit_price,close_type=None)

図2

   #利益・損失の確認
   if flag["position"]["side"] == "BUY":                                                                # 買いポジションの時
       flag["records"]["return"].append( buy_return )                                                   # 獲得リターンを記録
       flag["records"]["side"].append( flag["position"]["side"] )                                       # 買いか売りかを記録

       #///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
       flag["records"]["profit"].append((buy_return-slippage)*flag["position"]["lot"])                  # 獲得利益を記録
       #///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////

変更点のみ抜粋です。
前回まではデータフレーム作成時にprofitを計算していましたが、それだと不都合だったため、flag["records"]内にprofitの項目を用意しました。

・backtest( flag,buy_term,sell_term,judge_price,interval )

図2

   # 成績を記録したpandas DataFrameを作成
   records = pd.DataFrame({
       "Date"          :  pd.to_datetime(flag["records"]["date"]), # 決済日時
       "Side"          :  flag["records"]["side"],                 # ポジションの側
       "Stop"          :  flag["records"]["stop-count"],           # 損切りを行った回数
       "Rate"          :  flag["records"]["return"],               # 獲得レート
       "Periods"       :  flag["records"]["holding-periods"],      # ポジション保有期間
       "Slippage"      :  flag["records"]["slippage"],             # 手数料等
       #///////////////////////////////////////////
       "Profit"        :  flag["records"]["profit"]                # 獲得損益
       #///////////////////////////////////////////
   })

同上。

・aggregate(volatility_term)

図2

#====================テスト&集計====================
def aggregate(volatility_term):
   # chart_min_listのローソク足リストを取得
   price_list = get_price_amount(chart_min_list)

   # テストごとの各パラメーターの組み合わせと結果を記録する配列を準備
   param = {
       "buy_term"     : [],
       "sell_term"    : [],
       "chart_min"    : [],
       "judge_price"  : []
       }

   all_result = {
       "count"        : [],
       "winRate"      : [],
       "returnRate"   : [],
       "Drawdown"     : [],
       "ProfitFactor" : [],
       "Gross"        : []
       }


   # 総当たりのためのfor文の準備
   combinations = [(chart_min, buy_term, sell_term, judge_price)
       for chart_min in chart_min_list
       for buy_term  in buy_term_list
       for sell_term in sell_term_list
       for judge_price in judge_price_list]

   # 総当たり処理
   for chart_min, buy_term, sell_term, judge_price in combinations:
       price = price_list[ chart_min ]
       last_data = []
       need_term = max(buy_term,sell_term,volatility_term)
       i = 0

       # flag変数の初期化
       flag = {
           "order":{
               "exist" : False,
               "side"  : "",
               "price" : 0,
               "count" : 0,
               "ATR"   : 0,
               "lot"   : 0,
               "stop"  : 0
           },
           "position":{
               "exist" : False,
               "side"  : "",
               "price" : 0,
               "count" : 0,
               "ATR"   : 0,
               "lot"   : 0,
               "stop"  : 0
           },
           "records":{
               "date"              :[],
               "return"            :[],
               "side"              :[],
               "lot"               :[],
               "stop-count"        :[],
               #////////////// /////
               "profit"            :[],
               #////////////////////
               "funds"             :start_funds,
               "holding-periods"   :[],
               "slippage"          :[],
               "log"               :[]
           },
           #////////////////////////////////////////////////
           "add-position":{
               "count"             :0, # エントリーの回数をカウント
               "first-entry-price" :0, # 最初のエントリー価格
               "last-entry-price"  :0, # 前回のエントリー価格
               "unit-range"        :0, # 買い増しの幅
               "unit-size"         :0, # 1回あたりのポジションサイズ
               "stop"              :0, # 初回エントリーのストップ幅
           #////////////////////////////////////////////////
           }
       }

       # price全数でバックテストを行う（ローソク足を6000本取得していたら6000回）
       while i < len(price):

           # ドンチャンの判定に使う期間分の安値・高値データを準備する
           if len(last_data) < need_term:
               last_data.append(price[i])
               time.sleep(wait)
               i += 1
               continue

           data = price[i]
           flag = log_price(data,flag)

           # バックテスト実施
           if flag["order"]["exist"]:                                                     # 注文がある場合
               flag = check_order( flag )                                                  # 注文状況を確認

           elif flag["position"]["exist"]:                                                # ポジションがある場合
               flag = stop_position( data,flag,last_data,chart_min )                       # 損切り条件の確認
               flag = close_position( data,last_data,flag,buy_term,sell_term,judge_price ) # 決済条件の確認
               #///////////////////////////////
               flag = add_position( last_data,data,flag )                                  # 増し玉を行う
               #///////////////////////////////

           else:                                                                          #それ以外の場合
               flag = entry_signal( last_data,data,flag,buy_term,sell_term,judge_price )   #エントリー条件の確認

           last_data.append( data )
           i += 1
           time.sleep(wait)


       print("テスト期間 ")
       print("==============================")
       print("開始時点  : " + str(datetime.fromtimestamp(float(price[0]["open_time"]))))
       print("終了時点  : " + str(datetime.fromtimestamp(float(price[-1]["open_time"]))))
       print("時間足    : {0}".format(chart_min))
       print("パラメータ１ : " + str(buy_term)  + "期間 / 買い" )
       print("パラメータ２ : " + str(sell_term) + "期間 / 売り" )
       print("パラメータ３ : " + str(judge_price) + "")
       print(str(len(price)) + "件のローソク足データで検証")
       print("==============================")

       result = backtest( flag,buy_term,sell_term,judge_price,chart_min )                  # バックテスト結果を呼ぶ

       # 今回のループで使ったパラメータの組み合わせを配列に記録する
       param["buy_term"].append( buy_term )
       param["sell_term"].append( sell_term )
       param["chart_min"].append( chart_min )

       if judge_price["BUY"] == "high":
           param["judge_price"].append( "high/low" )
       else:
           param["judge_price"].append( "close" )

       # 今回のループのバックテスト結果を配列に記録する
       all_result["count"].append( result["Trade-count"] )
       all_result["winRate"].append( result["Win-rate"] )
       all_result["returnRate"].append( result["Return-ave" ] )
       all_result["Drawdown"].append( result["DD-rate-max"] )
       all_result["ProfitFactor"].append( result["PF"] )
       all_result["Gross"].append( result["Gross"] )

   return param,all_result,flag

いくつか変更箇所があります。

図3

       flag = {
           "order":{
               "exist" : False,
               "side"  : "",
               "price" : 0,
               "count" : 0,
               "ATR"   : 0,
               "lot"   : 0,
               "stop"  : 0
           },
           "position":{
               "exist" : False,
               "side"  : "",
               "price" : 0,
               "count" : 0,
               "ATR"   : 0,
               "lot"   : 0,
               "stop"  : 0
           },
           "records":{
               "date"              :[],
               "return"            :[],
               "side"              :[],
               "lot"               :[],
               "stop-count"        :[],
               #////////////// /////
               "profit"            :[],
               #////////////////////
               "funds"             :start_funds,
               "holding-periods"   :[],
               "slippage"          :[],
               "log"               :[]
           },
           #////////////////////////////////////////////////
           "add-position":{
               "count"             :0, # エントリーの回数をカウント
               "first-entry-price" :0, # 最初のエントリー価格
               "last-entry-price"  :0, # 前回のエントリー価格
               "unit-range"        :0, # 買い増しの幅
               "unit-size"         :0, # 1回あたりのポジションサイズ
               "stop"              :0, # 初回エントリーのストップ幅
           #////////////////////////////////////////////////

flagに増し玉関数を管理する項目を用意しています。

図3

       # price全数でバックテストを行う（ローソク足を6000本取得していたら6000回）
       while i < len(price):

           # ドンチャンの判定に使う期間分の安値・高値データを準備する
           if len(last_data) < need_term:
               last_data.append(price[i])
               time.sleep(wait)
               i += 1
               continue

           data = price[i]
           flag = log_price(data,flag)

           # バックテスト実施
           if flag["order"]["exist"]:                                                     # 注文がある場合
               flag = check_order( flag )                                                  # 注文状況を確認

           elif flag["position"]["exist"]:                                                # ポジションがある場合
               flag = stop_position( data,flag,last_data,chart_min )                       # 損切り条件の確認
               flag = close_position( data,last_data,flag,buy_term,sell_term,judge_price ) # 決済条件の確認
               #///////////////////////////////
               flag = add_position( last_data,data,flag )                                  # 増し玉を行う
               #///////////////////////////////

           else:                                                                          #それ以外の場合
               flag = entry_signal( last_data,data,flag,buy_term,sell_term,judge_price )   #エントリー条件の確認

           last_data.append( data )
           i += 1
           time.sleep(wait)

バックテスト処理の部分で、elif flag["position"]["exist"]の条件分岐の中に flag = add_position( last_data,data,flag )を入れ、増し玉を実行させています。

変化点は以上です。

◆実行結果

図1

ポジションの分割数と値幅をいくつか試してみます。
パラメータとして総当たりバックテストをやった方がよかったかも、、、
でも試行回数が少ないので手動で数パターン試します（）

以下の条件で比較します。

図3

stop_range        = 2 
volatility_term   = 28 
trade_risk        = 0.05  
テスト期間 
==============================
開始時点  : 2019-06-01 09:00:00
終了時点  : 2021-04-26 21:00:00
時間足    : 240
パラメータ１ : 20期間 / 買い
パラメータ２ : 40期間 / 売り
パラメータ３ : {'BUY': 'close', 'SELL': 'close'}
4174件のローソク足データで検証
==============================

・entry_times = 1、entry_range = 2

図2

画像30

バックテスト結果
==============================
--------買いエントリ成績--------
トレード回数       :  53回
勝率            :  39.6％
平均リターン       :  4.47％
総損益          :  16496.95$
平均保有期間     :  45.8足
損切りの回数       :  29回
--------売りエントリ成績--------
トレード回数       :  42回
勝率            :  35.7％
平均リターン       :  0.04％
総損益          :  -4571.89$
平均保有期間     :  14.7足
損切りの回数       :  24回
------------総合成績--------------
全トレード数       :  95回
勝率            :  37.9％
平均リターン       :  2.51％
平均保有期間     :  32.1足
損切りの回数       :  53回
最大連敗回数       :  10回
最大の勝ちトレード  :  8163.18$
最大の負けトレード  :  -869.98$
最大ドローダウン    :  -4275$ / 25％
利益合計         :  25367.28$
損失合計         :  -13442.22$
手数料合計       :  -535.5$
最終損益         :  11389.52$
初期資金           :  1000$
最終資金           :  12925.06$
運用成績           :  1292.51％
==============================

・entry_times = 2、entry_range = 1

図2

画像30

バックテスト結果
==============================
--------買いエントリ成績--------
トレード回数       :  55回
勝率            :  36.4％
平均リターン       :  3.29％
総損益          :  19549.76$
平均保有期間     :  42.7足
損切りの回数       :  32回
--------売りエントリ成績--------
トレード回数       :  42回
勝率            :  33.3％
平均リターン       :  -0.36％
総損益          :  -4076.55$
平均保有期間     :  13.9足
損切りの回数       :  25回
------------総合成績--------------
全トレード数       :  97回
勝率            :  35.1％
平均リターン       :  1.71％
平均保有期間     :  30.2足
損切りの回数       :  57回
最大連敗回数       :  10回
最大の勝ちトレード  :  10313.75$
最大の負けトレード  :  -1081.35$
最大ドローダウン    :  -6215$ / 27％
利益合計         :  29539.94$
損失合計         :  -14066.73$
手数料合計       :  -499.9$
最終損益         :  14973.27$
初期資金           :  1000$
最終資金           :  16473.21$
運用成績           :  1647.32％
==============================

・entry_times = 4、entry_range = 0.5

図2

画像30

バックテスト結果
==============================
--------買いエントリ成績--------
トレード回数       :  55回
勝率            :  36.4％
平均リターン       :  3.07％
総損益          :  16924.79$
平均保有期間     :  42.6足
損切りの回数       :  33回
--------売りエントリ成績--------
トレード回数       :  42回
勝率            :  33.3％
平均リターン       :  -0.45％
総損益          :  -2130.9$
平均保有期間     :  13.2足
損切りの回数       :  25回
------------総合成績--------------
全トレード数       :  97回
勝率            :  35.1％
平均リターン       :  1.55％
平均保有期間     :  29.9足
損切りの回数       :  58回
最大連敗回数       :  10回
最大の勝ちトレード  :  9268.56$
最大の負けトレード  :  -928.85$
最大ドローダウン    :  -5114$ / 24％
利益合計         :  26282.38$
損失合計         :  -11488.49$
手数料合計       :  -428.3$
最終損益         :  14365.58$
初期資金           :  1000$
最終資金           :  15793.89$
運用成績           :  1579.39％
==============================

・entry_times =10、entry_range = 0.2

図2

画像30

バックテスト結果
==============================
--------買いエントリ成績--------
トレード回数       :  56回
勝率            :  33.9％
平均リターン       :  2.84％
総損益          :  25307.93$
平均保有期間     :  41.4足
損切りの回数       :  34回
--------売りエントリ成績--------
トレード回数       :  43回
勝率            :  32.6％
平均リターン       :  -0.49％
総損益          :  -2696.67$
平均保有期間     :  13.0足
損切りの回数       :  27回
------------総合成績--------------
全トレード数       :  99回
勝率            :  33.3％
平均リターン       :  1.39％
平均保有期間     :  29.1足
損切りの回数       :  61回
最大連敗回数       :  10回
最大の勝ちトレード  :  13454.49$
最大の負けトレード  :  -1336.7$
最大ドローダウン    :  -7200$ / 23％
利益合計         :  37152.18$
損失合計         :  -14540.92$
手数料合計       :  -531.7$
最終損益         :  22079.59$
初期資金           :  1000$
最終資金           :  23611.26$
運用成績           :  2361.13％
==============================

・比較結果

図2

比較結果です。

分割数を増やすと・・・

①勝率は下がる

②平均リターンも下がる

③損切りの回数は増える

③最終損益は増える

勝率もリターンも下がっているのに損益が増える理由は、負けた際の損失を抑えることができているからみたいです。

買った際のリターンは最大化し、負けた際のリターンを最小化する・・・
つまり損小利大ですね。すばらすぃ！

これで、ピラミッティングができるようになりました。

そのうち分割数やリスクをパラメータ化して検証してみたいです。
今回はここまで。

画像33


この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？