チャネルブレイクアウトbotコード（by スナフキン氏）読解メモ35

の続きです。
題材コードは https://sshuhei.com/entry/channelbreakout/ です。

judgeメソッドの続きから。

    def judge(self, df_candleStick, entryHighLine, entryLowLine, closeHighLine,
            closeLowLine, entryTerm):
      """
      売り買い判断．ローソク足の高値が期間高値を上抜けたら買いエントリー．
      （2）ローソク足の安値が期間安値を下抜けたら売りエントリー．
      judgementリストは[買いエントリー，売りエントリー，買いクローズ（売り），売りクローズ（買い）]
      のリストになっている．
      （二次元リスト）リスト内リストはの要素は，0（シグナルなし）,価格（シグナル点灯）を取る．
      """
      judgement = [[0, 0, 0, 0] for i in range(len(df_candleStick.index))]
      for i in range(len(df_candleStick.index)):
          # 上抜けでエントリー
          if df_candleStick["high"][i] > entryHighLine[i] and i >= entryTerm:
              judgement[i][0] = entryHighLine[i]
          # 下抜けでエントリー
          if df_candleStick["low"][i] < entryLowLine[i] and i >= entryTerm:
              judgement[i][1] = entryLowLine[i]
          # 下抜けでクローズ
          if df_candleStick["low"][i] < closeLowLine[i] and i >= entryTerm:
              judgement[i][2] = closeLowLine[i]
          # 上抜けでクローズ
          if df_candleStick["high"][i] > closeHighLine[i] and i >= entryTerm:
              judgement[i][3] = closeHighLine[i]
          #
          else:
              pass
      return judgement

          # 下抜けでクローズ
          if df_candleStick["low"][i] < closeLowLine[i] and i >= entryTerm:
              judgement[i][2] = closeLowLine[i]

ローソク足の安値がentryTerm毎の安値よりも下かつループの回数がentryTerm以上であれば、judgement配列のi行2列にentryTerm毎の安値を入れます。

          # 上抜けでクローズ
          if df_candleStick["high"][i] > closeHighLine[i] and i >= entryTerm:
              judgement[i][3] = closeHighLine[i]

ローソク足の高値がentryTerm毎の高値よりも上かつループの回数がentryTerm以上であれば、judgement配列のi行3列にentryTerm毎の高値を入れます。

          else:
              pass
      return judgement

条件に当てはまらなければ何もせず、forブロックがloopし終わったら生成したjudgement配列を返します。

describeResultメソッドに戻ります。

        judgement = self.judge(df_candleStick, entryHighLine, entryLowLine,
                              closeHighLine, closeLowLine, entryTerm)

judgeメソッドで生成したjudgement配列を受け取ります。

        pl, buyEntrySignals, sellEntrySignals, buyCloseSignals,\
        sellCloseSignals, nOfTrade, plPerTrade \
            = self.backtest(
            judgement, df_candleStick, 1, rangeTh, rangeTerm,
            originalWaitTerm=originalWaitTerm, waitTh=waitTh,
            cost=cost)

backtestメソッドを実行します。
backtestメソッドを見ていきます。

   # エントリーラインおよびクローズラインで約定すると仮定する．
   def backtest(self, judgement, df_candleStick, lot, rangeTh, rangeTerm,
                originalWaitTerm=10, waitTh=10000, cost=0):

コメントによると、先ほど生成したjudgement配列に格納されているエントリーラインとクローズラインで約定すると仮定したテストを行うようです。

       # エントリーポイント，クローズポイントを入れるリスト
       buyEntrySignals = []
       sellEntrySignals = []
       buyCloseSignals = []
       sellCloseSignals = []
       nOfTrade = 0
       pos = 0
       pl = []
       pl.append(0)
       # トレードごとの損益
       plPerTrade = []
       # 取引時の価格を入れる配列．この価格でバックテストのplを計算する．（ので，どの価格で約定するかはテストのパフォーマンスに大きく影響を与える．）
       buy_entry = []
       buy_close = []
       sell_entry = []
       sell_close = []

テスト実行中に格納していくための空配列を生成します。

       # 各ローソク足について，レンジ相場かどうかの判定が入っている配列
       isRange = self.isRange(df_candleStick, rangeTerm, rangeTh)

isRangeメソッドは↓あたりで見たので割愛します。

isRangeにはレンジ相場かどうかを表すTrue, Falseが入っています。j

       # 基本ロット．勝ちトレードの直後はロットを落とす．
       originalLot = lot
       # 勝ちトレード後，何回のトレードでロットを落とすか．
       waitTerm = 0

実取引処理でも見た勝った後にlotを落とすための準備です。

15分経ったので今日はここまで。

↓次