仮想通貨bot　勉強記録㉘

～トレイリングストップ実装&リターン分布を確認～

◆前回までのあらすじ

分割エントリーで、botのパフォーマンスが変化することを確認しました。

◆今回やること

・作ったコード

先にコード全体を載せておきます。

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

#------------------------------------------------------------------
#====================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
n                = 30                                 # ローソク足取得リクエスト回数

#/////////////////////////
LOT_MODE = "adjustable"                                    # fixedなら$1000固定、adjustableなら可変ロット
#/////////////////////////

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       = 0.1                                # 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

#//////////////////////////
stop_config      = "TRAILING"                         # OFF / ON / TRAILING
trail_ratio      = 0.5                                # 価格が１レンジ動くたびに何レンジ損切り位置をトレイルするか
trail_until_breakeven = True                          # 損益ゼロの位置までしかトレイルしない
# trail_ratio は 0～1 の範囲でのみ設定可
# trail_ratio を 0 に設定するとトレイリングストップを無効にする
#//////////////////////////

#====================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,start,n):
   price = []
   get_start = int(datetime.strptime(start,'%Y/%m/%d %H:%M').timestamp()) # タイムスタンプ変換
   #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

   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,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 ):
   #/////////////////////////////////////////////////////////////////////////
   # 固定ロットでのテスト時
   if LOT_MODE == "fixed":
       flag["records"]["log"].append("固定ロットでテスト中のため、$1000を注文します\n")
       lot = 1000
       volatility = calculate_volatility( last_data,flag )
       stop = stop_range * volatility
       flag["position"]["ATR"] = round( volatility )
       return lot,stop,flag
   #/////////////////////////////////////////////////////////////////////////

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

   # 初回エントリー時
   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["position"]["ATR"] = round( volatility )                                     # ATRの設定
       #////////////////////////////////////////////

       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"] ))

   # 2回目以降のエントリー
   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

   #/////////////////////////////////
   # 固定ロット（1BTC）でのテスト時は何もしない
   if LOT_MODE == "fixed":
       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


#/////////////////////////////////////////////////////
#====================トレイリングストップ====================
def trail_stop( data,flag ):

   data["close"] = float(data["close"])

   # ポジションの追加取得（増し玉）が終わるまでは何もしない
   if flag["add-position"]["count"] < entry_times and LOT_MODE != "fixed":
       return flag

   last_stop  = flag["position"]["stop"]             # 前回のストップ幅
   first_stop = flag["position"]["ATR"] * stop_range # 最初のストップ幅

   # 終値がエントリー価格からいくら離れたか計算する
   if flag["position"]["side"] == "BUY" and data["close"] > flag["position"]["price"]:
       moved_range = round(data["close"] - flag["position"]["price"])
   elif flag["position"]["side"] == "SELL" and data["close"] < flag["position"]["price"]:
       moved_range = round(flag["position"]["price"] - data["close"])
   else:
       moved_range = 0

   # 動いたレンジ幅に合わせてストップ位置を更新する
   if moved_range > flag["position"]["ATR"]:
       number = int(np.floor(moved_range / flag["position"]["ATR"]))
       flag["position"]["stop"] = round(first_stop - ( number * flag["position"]["ATR"] * trail_ratio ))

   # 損益０ラインまでしかトレイルしない場合
   if trail_until_breakeven and flag["position"]["stop"] < 0:
       flag["position"]["stop"] = 0

   # ストップがエントリー方向と逆に動いたら更新しない
   if flag["position"]["stop"] > last_stop:
       flag["position"]["stop"] = last_stop

   # ストップが動いた場合のみログ出力
   if flag["position"]["stop"] != last_stop:
       if flag["position"]["side"] == "BUY":
           flag["records"]["log"].append("トレイリングストップの発動：ストップ位置を{}$に動かします\n".format( round(flag["position"]["price"] - flag["position"]["stop"]) ))
       else:
           flag["records"]["log"].append("トレイリングストップの発動：ストップ位置を{}$に動かします\n".format( round(flag["position"]["price"] + flag["position"]["stop"]) ))

   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 = float(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  = float(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   float(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 float(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(str(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" + str(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(str(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" + str(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 ):

   #/////////////////////////////
   #トレイリングストップ
   if stop_config == "TRAILING":                                         # stop_config == "TRAILING"ならトレイリングストップ実行
       flag = trail_stop( data,flag )
   #/////////////////////////////

   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"],1)) + "$の利益です\n\n")
       else:
           flag["records"]["log"].append(str(round((buy_return-slippage)*flag["position"]["lot"],1)) + "$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"],1)) + "$の利益です\n")
       else:
           flag["records"]["log"].append(str(round((sell_return-slippage)*flag["position"]["lot"],1)) + "$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.subplot(1,2,1)
   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},\n".format(buy_term,sell_term)+"judge:{0},Interval:{1}".format(judge_price,interval))

   #///////////////////////////////////////////////
   # リターン分布の相対度数表を作る
   plt.subplot(1,2,2)
   plt.hist( records.Rate,50,rwidth=0.9)
   plt.axvline( x=0,linestyle="dashed",label="Return = 0" )
   plt.axvline( records.Rate.mean(), color="orange", label="AverageReturn" )
   plt.legend() # 凡例
   #///////////////////////////////////////////////

   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("標準偏差           :  {}％".format(round(records.Rate.std()*100,2)))
   print("平均利益率         :  {}％".format(round(records[records.Profit>0].Rate.mean()*100,2) ))
   print("平均損失率         :  {}％".format(round(records[records.Profit<0].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("-----------------------------------")
   print("各成績指標")
   print("-----------------------------------")
   print("MARレシオ          :  {}".format(round( (records.Funds.iloc[-1] / start_funds -1)*100 / records.DrawdownRate.max(),2 )))
   print("シャープレシオ       :  {}".format( round(records.Rate.mean()/records.Rate.std(),2) ))
   print("プロフィットファクター   :  {}".format( round(records[records.Profit>0].Profit.sum()/abs(records[records.Profit<0].Profit.sum()),2) ))
   print("損益レシオ         :  {}".format(round( records[records.Profit>0].Rate.mean()/abs(records[records.Profit<0].Rate.mean()) ,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) ))

   #///////////////////////////////////////////////
   # 際立った損益を表示
   n = 10
   print("-----------------------------------")
   print("+{}%を超えるトレードの回数  :  {}回".format(n,len(records[records.Rate>(n/100)]) ))
   print("-----------------------------------")
   for index,row in records[records.Rate>(n/100)].iterrows():
       print( "{0}  |  {1}％  |  {2}".format(row.Date,round(row.Rate*100,1),row.Side ))
   print("-----------------------------------")
   print("-{}%を下回るトレードの回数  :  {}回".format(n,len(records[records.Rate< (n/-100)]) ))
   print("-----------------------------------")
   for index,row in records[records.Rate < (n/-100)].iterrows():
       print( "{0}  |  {1}％  |  {2}".format(row.Date,round(row.Rate*100,1),row.Side  ))
   #///////////////////////////////////////////////

   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,trail_ratio):
   # 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
           }
       }

       #////////////////////////////////////////////////
       # トレイリングの比率に０～１以上の数値を設定できないようにする
       if trail_ratio > 1:
           trail_ratio = 1
       elif trail_ratio < 0:
           trail_ratio = 0
       #////////////////////////////////////////////////

       # 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
               #///////////////////////////////////////////////
               if stop_config != "OFF":
                   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,trail_ratio)

   # 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)

・トレイリングストップを実装する

説明しよう！
トレイリングストップとは、現在価格に合わせて決済価格を変動させる方法のことである！

簡単に言うと、価格が上昇したらSTOP価格も上げ、価格が下がったらSTOP価格をそのままにします。
これにより、利益を伸ばすことができます。

bybitより引用↓

トレーリングストップで利確・損切をするには？

1)設定値

#//////////////////////////
stop_config      = "TRAILING"                         #  OFF / ON / TRAILING
trail_ratio      = 0.5                                # 価格が１レンジ動くたびに何レンジ損切り位置をトレイルするか
trail_until_breakeven = True                          # 損益ゼロの位置までしかトレイルしない
# trail_ratio は 0～1 の範囲でのみ設定可
# trail_ratio を 0 に設定するとトレイリングストップを無効にする
#//////////////////////////

stop_config：
損切りを　しない/ロットに応じて行う/トレイリングありで行う

trail_raito：
価格が1レンジ動いたときの追跡率

trail_until_breakeven：
永久に追跡するか、損益0になった時点で追跡を終了するか

2)trail_stop( data,flag )

トレイリングストップ用の関数

#///////////////////////////////////////////////////////////
#====================トレイリングストップ====================
def trail_stop( data,flag ):

   data["close"] = float(data["close"])

   # ポジションの追加取得（増し玉）が終わるまでは何もしない
   if flag["add-position"]["count"] < entry_times and LOT_MODE != "fixed":
       return flag

   last_stop  = flag["position"]["stop"]             # 前回のストップ幅
   first_stop = flag["position"]["ATR"] * stop_range # 最初のストップ幅

   # 終値がエントリー価格からいくら離れたか計算する
   if flag["position"]["side"] == "BUY" and data["close"] > flag["position"]["price"]:
       moved_range = round(data["close"] - flag["position"]["price"])
   elif flag["position"]["side"] == "SELL" and data["close"] < flag["position"]["price"]:
       moved_range = round(flag["position"]["price"] - data["close"])
   else:
       moved_range = 0

   # 動いたレンジ幅に合わせてストップ位置を更新する
   if moved_range > flag["position"]["ATR"]:
       number = int(np.floor(moved_range / flag["position"]["ATR"]))
       flag["position"]["stop"] = round(first_stop - ( number * flag["position"]["ATR"] * trail_ratio ))

   # 損益０ラインまでしかトレイルしない場合
   if trail_until_breakeven and flag["position"]["stop"] < 0:
       flag["position"]["stop"] = 0

   # ストップがエントリー方向と逆に動いたら更新しない
   if flag["position"]["stop"] > last_stop:
       flag["position"]["stop"] = last_stop

   # ストップが動いた場合のみログ出力
   if flag["position"]["stop"] != last_stop:
       if flag["position"]["side"] == "BUY":
           flag["records"]["log"].append("トレイリングストップの発動：ストップ位置を{}$に動かします\n".format( round(flag["position"]["price"] - flag["position"]["stop"]) ))
       else:
           flag["records"]["log"].append("トレイリングストップの発動：ストップ位置を{}$に動かします\n".format( round(flag["position"]["price"] + flag["position"]["stop"]) ))

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

①増し玉が完了したことを確認
②現在の価格がエントリー価格に対してどの程度離れたか確認
③②の計算結果がATRより大きければ、ストップ価格を更新する
④設定値でtrail_until_breakeven=Trueにしている場合、損益ゼロのラインまでストップ価格が動いたら、それ以上動かさない
⑤ストップ価格が前回のストップ価格より大きくなった場合、ストップ価格を前回の価格とする（動かさない）
⑥ストップ価格が動いたらログ出力

3)stop_position( data,flag,last_data,chart_min )

損切り関数にトレイリングストップ実行コードを書く

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

   #/////////////////////////////
   #トレイリングストップ
   if stop_config == "TRAILING":                                         # stop_config == "TRAILING"ならトレイリングストップ実行
       flag = trail_stop( data,flag )
   #/////////////////////////////

   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

最初の部分にトレイリングストップ関数の呼び出しコードを書きます。

設定値で説明した通り、stop_configはON/OFF/TRAILINGから選択します。
TRAILINGならトレイリングストップを実行します。

4)aggregate(volatility_term,trail_ratio)

テスト実行関数の修正

#====================テスト&集計====================
def aggregate(volatility_term,trail_ratio):
   # 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
           }
       }

       #////////////////////////////////////////////////
       # トレイリングの比率に０～１以上の数値を設定できないようにする
       if trail_ratio > 1:
           trail_ratio = 1
       elif trail_ratio < 0:
           trail_ratio = 0
       #////////////////////////////////////////////////

       # 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
               #///////////////////////////////////////////////
               if stop_config != "OFF":
                   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

#///で囲っている部分を修正します。

           elif flag["position"]["exist"]:                                                # ポジションがある場合
               #///////////////////////////////////////////////
               if stop_config != "OFF":
                   flag = stop_position( data,flag,last_data,chart_min )                       # 損切り条件の確認
               #///////////////////////////////////////////////

上記の部分は、設定値のstop_configに応じて、損切り関数の呼び出しを行います。

stop_config == OFF
損切り関数を実行しない

stop_config == ON
損切り関数を実行、トレイリングストップ関数は呼ばない

stop_config == TRAILING
損切り関数を実行し、その中でトレイリングストップ関数も実行

以上です。
これらの変更でトレイリングストップを実装することができます。

・リターン分布を確認

1)設定値

#/////////////////////////
LOT_MODE = "adjustable"                                    # fixedなら$1000固定、adjustableなら可変ロット
#/////////////////////////

ロットを$1,000固定か可変ロットで選択できるようにしました。

2)calculate_lot(last_data,data,flag )

ロットの固定/可変で動作モードを変える

#--------------------資金管理関数---------------------
#====================注文ロットを計算====================
def calculate_lot(last_data,data,flag ):
   #/////////////////////////////////////////////////////////////////////////
   # 固定ロットでのテスト時
   if LOT_MODE == "fixed":
       flag["records"]["log"].append("固定ロットでテスト中のため、$1000を注文します\n")
       lot = 1000
       volatility = calculate_volatility( last_data,flag )
       stop = stop_range * volatility
       flag["position"]["ATR"] = round( volatility )
       return lot,stop,flag
   #/////////////////////////////////////////////////////////////////////////

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

   if flag["add-position"]["count"] == 0:                                                # 初回エントリー時

       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["position"]["ATR"] = round( volatility )                                     # ATRの設定
       #////////////////////////////////////////////

       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

設定値でロットの固定/可変を選択できるようにしたので、ロット計算関数を修正します。

LOT_MODE == "fixed"の時は、lot = 1000 でreturnするようにしています。
LOT_MODE != "fixed"の時は、これまで通りlotを計算します。

3)add_position(last_data,data,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

   #/////////////////////////////////
   # 固定ロット（1BTC）でのテスト時は何もしない
   if LOT_MODE == "fixed":
       return flag
   #/////////////////////////////////

最初の部分だけ抜粋です。
ロットを固定する場合は増し玉を行わず、何もしないままflagを返します。

4)plot(records,buy_term,sell_term,judge_price,interval)

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

   plt.subplot(1,2,1)
   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},\n".format(buy_term,sell_term)+"judge:{0},Interval:{1}".format(judge_price,interval))

   #///////////////////////////////////////////////
   # リターン分布の相対度数表を作る
   plt.subplot(1,2,2)
   plt.hist( records.Rate,50,rwidth=0.9)
   plt.axvline( x=0,linestyle="dashed",label="Return = 0" )
   plt.axvline( records.Rate.mean(), color="orange", label="AverageReturn" )
   plt.legend() # 凡例
   #///////////////////////////////////////////////

   plt.show()                               #グラフの表示

プロット関数を変更し、リターンの分布をグラフで表示するようにしています。

matplotlibについては↓を参考にしました。色々見てみるといいと思います。

pandasのplotメソッドでグラフを作成しデータを可視化 | note.nkmk.me

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

3か所の変化点のみ抜粋します。

   #///////////////////////////////////////////////
   print("標準偏差           :  {}％".format(round(records.Rate.std()*100,2)))
   print("平均利益率         :  {}％".format(round(records[records.Profit>0].Rate.mean()*100,2) ))
   print("平均損失率         :  {}％".format(round(records[records.Profit<0].Rate.mean()*100,2) ))
   #///////////////////////////////////////////////

バックテスト結果から、標準偏差/平均利益率/平均損失率を計算します。

標準偏差：round(records.Rate.std()*100,2)
標準偏差はpandasの.st関数で計算できます。

平均利益率：round(records[records.Profit>0].Rate.mean()*100,2)
平均利益率は価値トレードの平均なので、Profit>0のRateの平均(mean())で計算できます。

　 #///////////////////////////////////////////////
   print("-----------------------------------")
   print("各成績指標")
   print("-----------------------------------")
   print("MARレシオ          :  {}".format(round( (records.Funds.iloc[-1] / start_funds -1)*100 / records.DrawdownRate.max(),2 )))
   print("シャープレシオ       :  {}".format( round(records.Rate.mean()/records.Rate.std(),2) ))
   print("プロフィットファクター   :  {}".format( round(records[records.Profit>0].Profit.sum()/abs(records[records.Profit<0].Profit.sum()),2) ))
   print("損益レシオ         :  {}".format(round( records[records.Profit>0].Rate.mean()/abs(records[records.Profit<0].Rate.mean()) ,2)))
   #///////////////////////////////////////////////

各成績指標を計算します。

MARレシオ　　　　　　：運用成績-1/最大ドローダウン率
シャープレシオ　　　　：平均リターン/リターンの標準偏差
プロフィットファクター：総利益/総損失
損益レシオ　　　　　　：平均利益率/平均損失率

    #///////////////////////////////////////////////
   # 際立った損益を表示
   n = 10
   print("-----------------------------------")
   print("+{}%を超えるトレードの回数  :  {}回".format(n,len(records[records.Rate>(n/100)]) ))
   print("-----------------------------------")
   for index,row in records[records.Rate>(n/100)].iterrows():
       print( "{0}  |  {1}％  |  {2}".format(row.Date,round(row.Rate*100,1),row.Side ))
   print("-----------------------------------")
   print("-{}%を下回るトレードの回数  :  {}回".format(n,len(records[records.Rate< (n/-100)]) ))
   print("-----------------------------------")
   for index,row in records[records.Rate < (n/-100)].iterrows():
       print( "{0}  |  {1}％  |  {2}".format(row.Date,round(row.Rate*100,1),row.Side  ))
   #///////////////////////////////////////////////

n%を超えるトレードの回数を利益/損失それぞれで計算します。

利益n%以上のトレード回数：len(records[records.Rate>(n/100)])

◆実行結果

・ロット可変/stop_config = OFF

テスト期間 
==============================
開始時点  : 2019-06-01 09:00:00
終了時点  : 2021-04-29 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'}
4192件のローソク足データで検証
==============================

バックテスト結果
==============================
--------買いエントリ成績--------
トレード回数       :  44回
勝率            :  34.1％
平均リターン       :  3.61％
総損益          :  16138.13$
平均保有期間     :  65.9足
損切りの回数       :  0回

--------売りエントリ成績--------
トレード回数       :  44回
勝率            :  18.2％
平均リターン       :  -1.96％
総損益          :  -7103.33$
平均保有期間     :  25.4足
損切りの回数       :  0回

------------総合成績--------------
全トレード数       :  88回
勝率            :  26.1％
平均リターン       :  0.82％
標準偏差           :  13.2％
平均利益率         :  15.95％
平均損失率         :  -4.53％
平均保有期間     :  45.6足
損切りの回数       :  0回
最大連敗回数       :  13回
最大の勝ちトレード  :  8870.0$
最大の負けトレード  :  -2586.93$
最大ドローダウン    :  -7867$ / 45％
利益合計         :  28472.7$
損失合計         :  -19437.89$
手数料合計       :  -507.9$
最終損益         :  8526.92$

初期資金           :  1000$
最終資金           :  10034.8$
運用成績           :  1003.48％
-----------------------------------
各成績指標
-----------------------------------
MARレシオ          :  16.01
シャープレシオ       :  0.06
プロフィットファクター   :  1.46
損益レシオ         :  3.52
-----------------------------------
+10%を超えるトレードの回数  :  12回
-----------------------------------
2019-07-02 01:00:00  |  22.3％  |  BUY
2019-10-01 09:00:00  |  13.5％  |  SELL
2019-11-28 01:00:00  |  15.0％  |  SELL
2020-01-23 17:00:00  |  14.0％  |  BUY
2020-02-10 17:00:00  |  13.4％  |  BUY
2020-03-19 17:00:00  |  32.3％  |  SELL
2020-04-13 09:00:00  |  12.9％  |  BUY
2020-05-21 21:00:00  |  26.6％  |  BUY
2020-08-22 05:00:00  |  25.1％  |  BUY
2020-11-26 17:00:00  |  58.2％  |  BUY
2021-01-21 17:00:00  |  68.4％  |  BUY
2021-02-23 17:00:00  |  30.4％  |  BUY
-----------------------------------
-10%を下回るトレードの回数  :  5回
-----------------------------------
2019-07-04 05:00:00  |  -19.2％  |  SELL
2019-07-14 17:00:00  |  -14.4％  |  BUY
2019-10-25 21:00:00  |  -12.0％  |  SELL
2020-11-30 09:00:00  |  -10.5％  |  SELL
2021-03-29 17:00:00  |  -12.1％  |  SELL
==============================

・ロット可変/stop_config = ON

テスト期間 
==============================
開始時点  : 2019-06-01 09:00:00
終了時点  : 2021-04-29 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'}
4192件のローソク足データで検証
==============================

バックテスト結果
==============================
--------買いエントリ成績--------
トレード回数       :  58回
勝率            :  24.1％
平均リターン       :  2.34％
総損益          :  27057.11$
平均保有期間     :  40.3足
損切りの回数       :  34回

--------売りエントリ成績--------
トレード回数       :  53回
勝率            :  11.3％
平均リターン       :  -1.85％
総損益          :  -8702.56$
平均保有期間     :  14.5足
損切りの回数       :  34回

------------総合成績--------------
全トレード数       :  111回
勝率            :  18.0％
平均リターン       :  0.34％
標準偏差           :  10.91％
平均利益率         :  16.98％
平均損失率         :  -3.32％
平均保有期間     :  28.0足
損切りの回数       :  68回
最大連敗回数       :  16回
最大の勝ちトレード  :  17832.03$
最大の負けトレード  :  -2420.46$
最大ドローダウン    :  -13947$ / 42％
利益合計         :  45231.96$
損失合計         :  -26877.42$
手数料合計       :  -867.8$
最終損益         :  17486.7$

初期資金           :  1000$
最終資金           :  19354.55$
運用成績           :  1935.45％
-----------------------------------
各成績指標
-----------------------------------
MARレシオ          :  43.83
シャープレシオ       :  0.03
プロフィットファクター   :  1.68
損益レシオ         :  5.11
-----------------------------------
+10%を超えるトレードの回数  :  11回
-----------------------------------
2019-07-02 01:00:00  |  22.3％  |  BUY
2019-10-01 09:00:00  |  13.5％  |  SELL
2020-01-23 17:00:00  |  14.0％  |  BUY
2020-02-10 17:00:00  |  13.4％  |  BUY
2020-03-19 17:00:00  |  32.3％  |  SELL
2020-04-13 09:00:00  |  12.9％  |  BUY
2020-05-21 21:00:00  |  18.7％  |  BUY
2020-08-22 05:00:00  |  25.2％  |  BUY
2020-11-26 17:00:00  |  57.2％  |  BUY
2021-01-21 17:00:00  |  64.5％  |  BUY
2021-02-23 17:00:00  |  25.2％  |  BUY
-----------------------------------
-10%を下回るトレードの回数  :  1回
-----------------------------------
2019-07-02 21:00:00  |  -13.3％  |  SELL
==============================

・ロット可変/stop_config = TRAILING

テスト期間 
==============================
開始時点  : 2019-06-01 09:00:00
終了時点  : 2021-04-29 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'}
4192件のローソク足データで検証
==============================

バックテスト結果
==============================
--------買いエントリ成績--------
トレード回数       :  58回
勝率            :  24.1％
平均リターン       :  2.65％
総損益          :  45107.21$
平均保有期間     :  38.5足
損切りの回数       :  36回

--------売りエントリ成績--------
トレード回数       :  54回
勝率            :  11.1％
平均リターン       :  -1.86％
総損益          :  -16683.26$
平均保有期間     :  14.4足
損切りの回数       :  35回

------------総合成績--------------
全トレード数       :  112回
勝率            :  17.9％
平均リターン       :  0.48％
標準偏差           :  10.83％
平均利益率         :  16.98％
平均損失率         :  -3.11％
平均保有期間     :  26.9足
損切りの回数       :  71回
最大連敗回数       :  16回
最大の勝ちトレード  :  25917.6$
最大の負けトレード  :  -3826.19$
最大ドローダウン    :  -18973$ / 39％
利益合計         :  62026.64$
損失合計         :  -33602.69$
手数料合計       :  -1265.9$
最終損益         :  27158.02$

初期資金           :  1000$
最終資金           :  29423.94$
運用成績           :  2942.39％
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各成績指標
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MARレシオ          :  72.5
シャープレシオ       :  0.04
プロフィットファクター   :  1.85
損益レシオ         :  5.46
-----------------------------------
+10%を超えるトレードの回数  :  11回
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2019-07-02 01:00:00  |  22.3％  |  BUY
2019-10-01 09:00:00  |  13.5％  |  SELL
2020-01-23 17:00:00  |  14.0％  |  BUY
2020-02-10 17:00:00  |  13.4％  |  BUY
2020-03-19 17:00:00  |  32.3％  |  SELL
2020-04-13 09:00:00  |  12.9％  |  BUY
2020-05-21 21:00:00  |  18.7％  |  BUY
2020-08-22 05:00:00  |  25.2％  |  BUY
2020-11-26 17:00:00  |  57.2％  |  BUY
2021-01-21 17:00:00  |  64.5％  |  BUY
2021-02-23 17:00:00  |  25.2％  |  BUY
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-10%を下回るトレードの回数  :  1回
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2019-07-02 21:00:00  |  -13.3％  |  SELL
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・比較結果

トレイリングストップすげぇ！！

ドローダウンを抑えて、運用成績をばっこり上げていますね。
たぶん含み益をできるだけ逃がさないようにすることで、利益を伸ばしているんだと思います。

各指標の意味や考え方は↓を参照してください！
丸パk・・・参考にしているので!

運用BOTのリターン分布や頻度をヒストグラム（相対度数表）で確認しよう！ | 文系でもわかる！BitcoinのBOT自動売買トレードの始め方

今回はここまで!

GW中にbot作って初稼働させるぞ～！