インストール

https://mrjbq7.github.io/ta-lib/install.html

tarをダウンロードして、ビルドする方法もあるけど、 easy_install で入れることができる.

easy_install ta-lib

およそ、100以上の関数が用意されている. 各関数の使い方は github参照.

https://github.com/mrjbq7/ta-lib/tree/master/docs/func_groups

つかってみる

単純移動平均の関数 SMAを利用して、為替データでバックテストもどきをしてみる.

5日移動平均が25日移動平均を上回ったら(ゴールデンクロス) 買い
5日移動平均が25日移動平均を下回ったら(デッドクロス) 売り

データは、 MT4のヒストリカルデータより、1分足データをエクスポートした.

import numpy as np
import talib as ta

data = np.loadtxt('150703.csv', delimiter=",", usecols=(2, 3, 4, 5))

tanki = ta.SMA(data[:, 3], timeperiod=5)
tyuki = ta.SMA(data[:, 3], timeperiod=25)

total = 100000
units = 1000

for i in range(len(data)-1):
    if ((tanki[i] < tyuki[i]) and (tanki[i+1] > tyuki[i+1])):
        print("Golden Closs!!")
        total = total - 1000*data[i,3]

    elif ((tanki[i] > tyuki[i]) and (tanki[i+1] < tyuki[i+1])):
        print("Dead Closs!!")
        total = total + 1000*data[i,3]

print(total)

所感

Pythonだと、パラメータ（ここでは、移動平均の5と25)の調整がモンテカルロ法でできそう. パラメータの最適化がしやすいという点は metatraderに比べてメリットだ.

しかし、まだまだ、バックテストのしにくさは Metatraderに比べると大きい. 使えるレベルにするには、そうとうの努力が必要そうだ.

インストール#

つかってみる#

所感#

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つかってみる

所感