逐次漸進:pythonで金融量子化分析(五)MACD戦略システムを行う

このセクションでは、ライブラリimport talibを導入します.このライブラリには多くの技術指標があるので、直接参照することができ、自分で指標関数を編集する必要がなく、非常に便利です.macd、macdsignal、macdhist=talibであれば、MACD(ma,fastperiod=12,slowperiod=26,signalperiod=9)は直接MACDデータを返すことができ、その他の面では、均線システムのプログラムを少し修正すれば適用できます.プログラムは以下の通りです.

import pandas as pd
import xlrd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import talib
xls = xlrd.open_workbook('hs300.xls')#    
sheet = xls.sheets()[0]#   1
col = sheet.col_values(0)#     
nrows = sheet.nrows #  
ma_re = pd.DataFrame(columns=['ret','max_re','min_re','win_rate','winloss_rate'])
ma=np.array(col)
macd, macdsignal, macdhist = talib.MACD(ma, fastperiod=12, slowperiod=26, signalperiod=9) #  talib      MACD  
buy=[]
sell=[]
ret=0
a=0  #        ，0    
s=0  #       
win=0 #   
loss=0  #     
row=0  
for k in range(31,nrows):  
    if macdhist[k]>0 and a==0:  #    ，       
#    if macdhist[k]>0 and a==0:
        buy.append(col[k])
        a=1
    elif macdhist[k]<0 and a==1:  #    ，          
        sell.append(col[k])
        a=0
for l in range(0,len(sell)): #                 ，         
    ret += sell[l]-buy[l]
    sb=sell[l]-buy[l]
    if sb>0:
        s+=1
        win+=sb
    else:
        loss+=sb
re=[sell[i]-buy[i] for i in range(len(sell))] #         
max_re=max(re)
min_re=min(re)
if s==len(sell):
    winloss_rate=win
elif (s==0.0):
    winloss_rate=0
else:
    winloss_rate=(win/s)/(abs(loss)/(len(sell)-s))
win_rate=s/len(sell)
ma_re.loc[row] = [ret,max_re,min_re,win_rate,winloss_rate] #                  
row+=1
print(ma_re)