第二章量子化取引の基礎(1)

2.1基礎文法とデータ構造

不要変数Python推奨''宣言:

price_array = ['30.14', '29.58', '26.36', '32.56', '32.82']

date_base = 20170118
date_array = [str(date_base + ind) for ind, _ in enumerate(price_array)]

date_array = ['20170118', '20170119', '20170120', '20170121', '20170122']

名前付きメタグループ:namedtuple

from collections import namedtuple

stock_namedtuple = namedtuple('stock', ('date', 'price'))
stock_namedtuple_list = [stock_namedtuple(date, price) for date, price in
                         zip(date_array, price_array)]
# namedtuple    price
print('20170119    ：{}'.format(stock_namedtuple_list[1].price))
print(stock_namedtuple_list)

20170119日の価格:29.58[stock(date='20170118',price='30.14'),stock(date='20170119',price='29.58'),...]

辞書導出式

#      ：{key: value for in}
stock_dict = {date: price for date, price in zip(date_array, price_array)}
print('20170119    ：{}'.format(stock_dict['20170119']))
print(stock_dict)

20170119日の価格:29.58{'20170118':'30.14','20170119':'29.58',...}*辞書の格納は無秩序です

秩序辞書:Orderdict

from collections import OrderedDict
stock_dict = OrderedDict((date, price) for date, price in zip(date_array, price_array))
print(stock_dict.keys())

odict_keys(['20170118', '20170119', '20170120', '20170121', '20170122'])
2.2関数
1.組み込み関数
需要3:前の組み合わせの辞書データから最小の終値を見つけます.

min_price = min(zip(stock_dict.values(), stock_dict.keys()))

min_price = ('26.36', '20170120')
2.カスタム関数
需要4:すべての終値で2番目に大きい価格要素を計算します.

def find_second_max(dict_array):
    #      dict sorted   
    stock_price_sorted = sorted(zip(dict_array.values(), dict_array.keys()))
    #                
    return stock_price_sorted[-2]

#      callable()           （call）   
if callable(find_second_max):
    print(find_second_max(stock_dict))

結果:('32.56','20170121')
3.lambda関数
上のlambda匿名関数を使用して、より簡潔に定義します.

find_second_max_lambda = lambda dict_array: \
    sorted(zip(dict_array.values(), dict_array.keys()))[-2]
print(find_second_max_lambda(stock_dict))  

結果:('32.56','20170121')

以上のコードlambda関数は変数を与えています.このように操作できるのはPythonのすべてがオブジェクトであるため、関数もオブジェクトです.この特徴は、開発者が他の言語で複雑な操作を完了するのに役立ちます.

Pythonの関数は、複数の戻り値を返すことができますが、実際には戻り値です.ただし、戻り値はtupleキューにパッケージ化することで、複数の戻り値を実現します.

4.高次関数

map():2つのパラメータ、1つは関数で、1つはシーケンスで、map()は入力した関数をシーケンスの各要素に順次作用させ、結果を新しいシーケンスとして返す.

filter():2つのパラメータを受信し、1つは関数であり、1つはシーケンスであり、filter()は入力された関数を各要素に順次作用させ、戻り値がTrueであるかFalseであるかによって要素を保持するか廃棄するかを決定し、結果としてシーケンスはすべての戻り値がTrueのサブセットである.

reduce():1つの関数を1つのシーケンスに適用します.この関数は2つのパラメータを受信する必要があります.reduce()関数は結果をシーケンスの次の要素と累積計算し続け、reduce()関数は値結果の非シーケンスのみを返します.需要5:終値から、毎日の上昇と下落幅を導き出す.

pp_array = [(price1, price2) for price1, price2 in
            zip(price_float_array[:-1], price_float_array[1:])]

結果:[(30.14,29.58),(29.58,26.36),(26.36,32.56),(32.56,32.82)]
次に,高次関数map()とreduce()を用いてlambda関数と組み合わせて需要を完了し,l士iの毎日の上昇と下落幅を導いた.外層はmap()関数を使用してpp_に対してarrayの各要素は操作を実行し,内層はreduce()関数,すなわち2つの隣接する価格を用いて上昇と下落幅を求め,外層結果listに戻る.

from functools import reduce
# round   float       ，    3 
change_array = list(map(lambda pp: reduce(lambda a, b: round((b-a)/a, 3), pp), pp_array))
# list insert     ，           0
change_array.insert(0, 0)
print(change_array)

上昇下落幅データ:[0,-0.019,-0.109,0.235,0.008]
算出された下げ幅の上昇データをOrderedDictに追加し、namedtupleを使用してデータ構造stockを再構築します.dict

#    namedtuple         
stock_namedtuple = namedtuple('stock', ('date', 'price', 'change'))
#    zip     date_array, price_array, change_array      
# stock_namedtuple     date    key    OrderedDict
stock_dict = OrderedDict((date, stock_namedtuple(date, price, change))
                         for date, price, change in
                         zip(date_array, price_array, change_array))
print(stock_dict)

結果:OrderedDict(('20170118',stock(date='20170118',price='30.14',change=0))),('20170119',stock(date='20170119',price='29.58',change=-0.019),...)

は、すべての需要を完了する汎用関数を定義します.上昇/下落をフィルタし、すべての上昇/下落の上昇/下落幅と数値を計算します.

def filter_stock(stock_array_dict, want_up=True, want_calc_sum=False):
    if not isinstance(stock_array_dict, OrderedDict):
        raise TypeError('stock_array_dict must be OrderedDict!')

    # python           
    filter_func = (lambda day: day.change > 0) \
        if want_up else (lambda day: day.change < 0)
    want_days = list(filter(filter_func, stock_array_dict.values()))
    if not want_calc_sum:
        return want_days

    #       
    change_sum = 0.0
    for day in want_days:
        change_sum += day.change
    return change_sum

print('        ：{}'.format(filter_stock(stock_dict)))
print('        ：{}'.format(filter_stock(stock_dict, want_up=False)))
print('           ：{}'.format(filter_stock(stock_dict, want_calc_sum=True)))
print('           ：{}'.format(filter_stock(stock_dict, want_up=False, want_calc_sum=True)))

すべての上昇取引日:[stock(date='20170121',price='32.56',change=0.235),stock(date='20170122',price='32.82',change=0.008)]

すべての下落取引日:[stock(date='20170119',price='29.58',change=-0.019),stock(date='20170120',price='26.36',change=-0.109)]

すべての上昇取引日の上昇幅と:0.243

すべての下落取引日の下落幅と:-0.128

5.バイアス関数
前の例のfilter_stock()はパラメータが多すぎるため、使いやすいときにエラーが発生します.functoolsを使用する.partial()は、呼び出し時により簡単になり、関数機能もより明確になる新しい関数を作成できます.

from functools import partial

#        
filter_stock_up_days = partial(filter_stock, want_up=True, want_calc_sum=False)
print('        ：{}'.format(filter_stock_up_days(stock_dict)))

すべての上昇取引日:[stock(date='20170121',price='32.56',change=0.235),stock(date='20170122',price='32.82',change=0.008)]