仮想通貨botの開発を本格的に始めてみる#26(2023/11/2)「ドンチャンブレイクアウトのバックテスト(改)」

前回の記事に引き続き、仮想通貨botの開発状況をまとめていきます。

今回参考にしたのはこちらの記事。

掲載されていたコードを土台にしてChatGPTに書き換え指示を出して改良していきました。

BitFlyer FXにおけるバックテストコード

bitFlyerのAPI(https://api.bitflyer.com/v1/getexecutions?product_code=FX_BTC_JPY&count=500)を直接叩いて過去500件の約定履歴からローソク足データを形成し、ドンチャンブレイクアウトの実行結果を検証するためのコード。

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

#-----設定項目

chart_sec = 60   # n分・時間足を使用
term = 3           # 過去ｎ足の設定
wait = 0            # ループの待機時間
lot = 1             # BTCの注文枚数
slippage = 0.001    # 手数料・スリッページ


# ドンチャンブレイクを判定する関数
def donchian(data, last_data):
    highest = max(i["high_price"] for i in last_data)
    if data["high_price"] > highest:
        return {"side": "BUY", "price": highest}

    lowest = min(i["low_price"] for i in last_data)
    if data["low_price"] < lowest:
        return {"side": "SELL", "price": lowest}

    return {"side": None, "price": 0}

from datetime import datetime

# bitFlyerのAPIを使用する関数
def get_price(min, before=0, after=0):
    price = []
    params = {"periods": min}
    if before != 0:
        params["before"] = before
    if after != 0:
        params["after"] = after

    response = requests.get("https://api.bitflyer.com/v1/getexecutions?product_code=FX_BTC_JPY&count=500", params)
    data = response.json()

    if isinstance(data, list) and len(data) > 0:
        for i in data:
            if i["price"] != 0:
                # exec_dateの文字列をdatetimeオブジェクトに変換してからUnixタイムスタンプに変換する
                exec_date_str = i["exec_date"].replace('T', ' ').replace('-', '/').split('.')[0]
                exec_date_dt = datetime.strptime(exec_date_str, '%Y/%m/%d %H:%M:%S')
                exec_date_timestamp = int(exec_date_dt.timestamp())
                close_time_dt = exec_date_dt.strftime('%Y/%m/%d %H:%M')
                price.append({
                    "close_time": exec_date_timestamp,
                    "close_time_dt": close_time_dt,
                    "open_price": i["price"],
                    "high_price": i["price"],
                    "low_price": i["price"],
                    "close_price": i["price"]
                })
        return price

    else:
        print("データが存在しません")
        return None


# 時間と高値・安値をログに記録する関数
def log_price( data,flag ):
	log =  "時間： " + datetime.fromtimestamp(data["close_time"]).strftime('%Y/%m/%d %H:%M') + " 高値： " + str(data["high_price"]) + " 安値： " + str(data["low_price"]) + "\n"
	flag["records"]["log"].append(log)
	return flag


# ドンチャンブレイクを判定する関数
def donchian( data,last_data ):
	
	highest = max(i["high_price"] for i in last_data)
	if data["high_price"] > highest:
		return {"side":"BUY","price":highest}
	
	lowest = min(i["low_price"] for i in last_data)
	if data["low_price"] < lowest:
		return {"side":"SELL","price":lowest}
	
	return {"side" : None , "price":0}


# ドンチャンブレイクを判定してエントリー注文を出す関数
def entry_signal( data,last_data,flag ):
	signal = donchian( data,last_data )
	if signal["side"] == "BUY":
		flag["records"]["log"].append("過去{0}足の最高値{1}円を、直近の高値が{2}円でブレイクしました\n".format(term,signal["price"],data["high_price"]))
		flag["records"]["log"].append(str(data["close_price"]) + "円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"]["exist"] = True
		flag["order"]["side"] = "BUY"
		flag["order"]["price"] = round(data["close_price"] * lot)

	if signal["side"] == "SELL":
		flag["records"]["log"].append("過去{0}足の最安値{1}円を、直近の安値が{2}円でブレイクしました\n".format(term,signal["price"],data["low_price"]))
		flag["records"]["log"].append(str(data["close_price"]) + "円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"]["exist"] = True
		flag["order"]["side"] = "SELL"
		flag["order"]["price"] = round(data["close_price"] * lot)

	return flag



# サーバーに出した注文が約定したか確認する関数
def check_order( flag ):
	
	# 注文状況を確認して通っていたら以下を実行
	# 一定時間で注文が通っていなければキャンセルする
	
	flag["order"]["exist"] = False
	flag["order"]["count"] = 0
	flag["position"]["exist"] = True
	flag["position"]["side"] = flag["order"]["side"]
	flag["position"]["price"] = flag["order"]["price"]
	
	return flag


# 手仕舞いのシグナルが出たら決済の成行注文 + ドテン注文 を出す関数
def close_position( data,last_data,flag ):
	
	flag["position"]["count"] += 1
	signal = donchian( data,last_data )
	
	if flag["position"]["side"] == "BUY":
		if signal["side"] == "SELL":
			flag["records"]["log"].append("過去{0}足の最安値{1}円を、直近の安値が{2}円でブレイクしました\n".format(term,signal["price"],data["low_price"]))
			flag["records"]["log"].append(str(data["close_price"]) + "円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 )
			flag["position"]["exist"] = False
			flag["position"]["count"] = 0
			
			flag["records"]["log"].append("さらに" + str(data["close_price"]) + "円で売りの指値注文を入れてドテンします\n")
			
			# ここに売り注文のコードを入れる
			
			flag["order"]["exist"] = True
			flag["order"]["side"] = "SELL"
			flag["order"]["price"] = round(data["close_price"] * lot)
			

	if flag["position"]["side"] == "SELL":
		if signal["side"] == "BUY":
			flag["records"]["log"].append("過去{0}足の最高値{1}円を、直近の高値が{2}円でブレイクしました\n".format(term,signal["price"],data["high_price"]))
			flag["records"]["log"].append(str(data["close_price"]) + "円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 )
			flag["position"]["exist"] = False
			flag["position"]["count"] = 0
			
			flag["records"]["log"].append("さらに" + str(data["close_price"]) + "円で買いの指値注文を入れてドテンします\n")
			
			# ここに買い注文のコードを入れる
			
			flag["order"]["exist"] = True
			flag["order"]["side"] = "BUY"
			flag["order"]["price"] = round(data["close_price"] * lot)
			
	return flag


# 各トレードのパフォーマンスを記録する関数
def records(flag,data):
	
	# 取引手数料等の計算
	entry_price = flag["position"]["price"]
	exit_price = round(data["close_price"] * lot)
	trade_cost = round( exit_price * slippage )
	
	log = "スリッページ・手数料として " + str(trade_cost) + "円を考慮します\n"
	flag["records"]["log"].append(log)
	flag["records"]["slippage"].append(trade_cost)
	
	# 手仕舞った日時の記録
	flag["records"]["date"].append(data["close_time_dt"])
	
	# 値幅の計算
	buy_profit = exit_price - entry_price - trade_cost
	sell_profit = entry_price - exit_price - trade_cost
	
	# 利益が出てるかの計算
	if flag["position"]["side"] == "BUY":
		flag["records"]["buy-count"] += 1
		flag["records"]["buy-profit"].append( buy_profit )
		flag["records"]["gross-profit"].append( flag["records"]["gross-profit"][-1] + buy_profit )
		flag["records"]["buy-return"].append( round( buy_profit / entry_price * 100, 4 ))
		flag["records"]["buy-holding-periods"].append( flag["position"]["count"] )
		if buy_profit  > 0:
			flag["records"]["buy-winning"] += 1
			log = str(buy_profit) + "円の利益です\n"
			flag["records"]["log"].append(log)
		else:
			log = str(buy_profit) + "円の損失です\n"
			flag["records"]["log"].append(log)
	
	if flag["position"]["side"] == "SELL":
		flag["records"]["sell-count"] += 1
		flag["records"]["sell-profit"].append( sell_profit )
		flag["records"]["gross-profit"].append( flag["records"]["gross-profit"][-1] + sell_profit )
		flag["records"]["sell-return"].append( round( sell_profit / entry_price * 100, 4 ))
		flag["records"]["sell-holding-periods"].append( flag["position"]["count"] )
		if sell_profit > 0:
			flag["records"]["sell-winning"] += 1
			log = str(sell_profit) + "円の利益です\n"
			flag["records"]["log"].append(log)
		else:
			log = str(sell_profit) + "円の損失です\n"
			flag["records"]["log"].append(log)
	
	# ドローダウンの計算
	drawdown =  max(flag["records"]["gross-profit"]) - flag["records"]["gross-profit"][-1] 
	if  drawdown  > flag["records"]["drawdown"]:
		flag["records"]["drawdown"] = drawdown
	
	return flag

# バックテストの集計用の関数
def backtest(flag):
    if flag["records"]["gross-profit"] and max(flag["records"]["gross-profit"]) != 0:
        max_drawdown_percentage = -1 * round(flag["records"]["drawdown"] / max(flag["records"]["gross-profit"]) * 100, 1)
    else:
        max_drawdown_percentage = 0
	
    print("バックテストの結果")
    print("--------------------------")
    print("買いエントリの成績")
    print("--------------------------")
    print("トレード回数     :  {}回".format(flag["records"]["buy-count"] ))
    print("勝率             :  {}％".format(round(flag["records"]["buy-winning"] / flag["records"]["buy-count"] * 100,1)))
    print("平均リターン     :  {}％".format(round(np.average(flag["records"]["buy-return"]),2)))
    print("総損益           :  {}円".format( np.sum(flag["records"]["buy-profit"]) ))
    print("平均保有期間     :  {}足分".format( round(np.average(flag["records"]["buy-holding-periods"]),1) ))
	
    print("--------------------------")
    print("売りエントリの成績")
    print("--------------------------")
    print("トレード回数     :  {}回".format(flag["records"]["sell-count"] ))
    print("勝率             :  {}％".format(round(flag["records"]["sell-winning"] / flag["records"]["sell-count"] * 100,1)))
    print("平均リターン     :  {}％".format(round(np.average(flag["records"]["sell-return"]),2)))
    print("総損益           :  {}円".format( np.sum(flag["records"]["sell-profit"]) ))
    print("平均保有期間     :  {}足分".format( round(np.average(flag["records"]["sell-holding-periods"]),1) ))
	
    print("--------------------------")
    print("総合の成績")
    print("--------------------------")
    print("最大ドローダウン :  {0}円 / {1}％".format(-1 * flag["records"]["drawdown"], max_drawdown_percentage))
    print("総損益           :  {}円".format( flag["records"]["gross-profit"][-1] ))
    print("手数料合計       :  {}円".format( -1 * np.sum(flag["records"]["slippage"]) ))
	
	# ログファイルの出力
    file =  open("./{0}-log.txt".format(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M")),'wt',encoding='utf-8')
    file.writelines(flag["records"]["log"])

	# 損益曲線をプロット
    del flag["records"]["gross-profit"][0]
    date_list = pd.to_datetime( flag["records"]["date"] )
	
    plt.plot( date_list, flag["records"]["gross-profit"] )
    plt.xlabel("Date")
    plt.ylabel("Balance")
    plt.xticks(rotation=50) # X軸の目盛りを50度回転
	
    plt.show()
	


# ここからメイン処理

# 価格チャートを取得
price = get_price(chart_sec,after=1483228800)

flag = {
	"order":{
		"exist" : False,
		"side" : "",
		"price" : 0,
		"count" : 0
	},
	"position":{
		"exist" : False,
		"side" : "",
		"price": 0,
		"count":0
	},
	"records":{
		"buy-count": 0,
		"buy-winning" : 0,
		"buy-return":[],
		"buy-profit": [],
		"buy-holding-periods":[],
		
		"sell-count": 0,
		"sell-winning" : 0,
		"sell-return":[],
		"sell-profit":[],
		"sell-holding-periods":[],
		
		"drawdown": 0,
		"date":[],
		"gross-profit":[0],
		"slippage":[],
		"log":[]
	}
}


last_data = []
i = 0
while i < len(price):

	# ドンチャンの判定に使う過去30足分の安値・高値データを準備する
	if len(last_data) < term:
		last_data.append(price[i])
		flag = log_price(price[i],flag)
		time.sleep(wait)
		i += 1
		continue
	
	data = price[i]
	flag = log_price(data,flag)
	
	
	if flag["order"]["exist"]:
		flag = check_order( flag )
	elif flag["position"]["exist"]:
		flag = close_position( data,last_data,flag )
	else:
		flag = entry_signal( data,last_data,flag )
	
	
	# 過去データを30個に保つために先頭を削除
	del last_data[0]
	last_data.append( data )
	i += 1
	time.sleep(wait)


print("--------------------------")
print("テスト期間：")
print("開始時点 : " + str(price[0]["close_time_dt"]))
print("終了時点 : " + str(price[-1]["close_time_dt"]))
print(str(len(price)) + "件のローソク足データで検証")
print("--------------------------")

backtest(flag)

実行結果は以下の通り。

最大ドローダウンも表示されるようになって、バックテストの解像度が上がりました。

まとめ

短期トレードのデータ検証は、このコードを基本形にしていじっていきます。

細かい部分では修正が必要ではありますが、とりあえず稼働しているのでOK。

ここでコツを掴んだら、他の取引所のAPIも触っていきたいですね。

この調子で学習を進めていきます。