外為どっとコム用の時間帯別勝率ツール

外為どっとコムからダウンロードできる取引履歴をまとめてブチ込むと、
時間帯別の勝率を出せるツールを作りました。
東京時間午前・午後、欧州時間、NY時間とざっくり分けています。

※元々そういう機能あるぞ？って場合はごめんなさいｗ

準備と使い方

外為どっとコムのアプリケーションから約定履歴をダウンロードしてください。

ツール（後述）を起動すると、ファイル選択ダイアログが開きます。
先ほどダウンロードした履歴を選択して（複数選択可能）、開くを押します。

すると、結果がコンソールウィンドウに表示されます。
時間帯・取引回数・勝率・利益など。

このツールを使うにはPythonのインストールと、pandasの追加が必要です。Pythonは、無料でダウンロードできるので検索してインストールしてください。
pandasは、pythonをインストールした後にウインドウズマークをクリックしてcmdとキーを打ち、「pip install pandas」これをコピペしてください。
これで準備完了です。

以下にPythonコードを記載します。
知らないと、なんだコレ面倒くせえってなると思いますけど、
エディタにコピペして.pyと拡張子をつけて保存するだけです。
プログラムから開く→Pythonで使用してください。

import tkinter as tk
from tkinter import filedialog
import pandas as pd

# Function to select multiple files
def select_files():
    root = tk.Tk()
    root.withdraw()  # Hide the main window
    file_paths = filedialog.askopenfilenames()  # Show the file selection dialog
    return file_paths

# Function to categorize the hours into time slots
def categorize_hour(hour):
    if 7 <= hour < 12:
        return '07-12'
    elif 12 <= hour < 16:
        return '12-16'
    elif 16 <= hour < 21:
        return '16-21'
    elif 21 <= hour or hour < 5:  # 5時までを含むように変更
        return '21-5'
    else:
        return 'other'

# Use the select_files function
file_paths = select_files()

dataframes = []  # List to store DataFrames

for file_path in file_paths:
    # Load the CSV file with SHIFT-JIS encoding
    df = pd.read_csv(file_path, encoding='SHIFT-JIS', skiprows=2)

    # Remove the rows where '約定区分' is '新規'
    df = df[df['約定区分'] != '新規']

    # Convert the '決済約定日時' column to datetime
    df['決済約定日時'] = pd.to_datetime(df['決済約定日時'], format='%y/%m/%d %H:%M:%S')

    # Create a new column '勝ち負け' to show whether the trade is win(1) or loss(0)
    df['勝ち負け'] = (df['スポット損益'] > 0).astype(int)

    # Extract the hour from '決済約定日時'
    df['hour'] = df['決済約定日時'].dt.hour

    # Apply the function to the 'hour' column and create a new column '時間帯'
    df['時間帯'] = df['hour'].apply(categorize_hour)

    # Append the DataFrame to the list
    dataframes.append(df)

# Concatenate all DataFrames
all_data = pd.concat(dataframes, ignore_index=True)

# Count the total number of trades per time slot for all data
total_count = all_data.groupby('時間帯').size()

# Count the number of wins per time slot for all data
win_count = all_data[all_data['勝ち負け'] == 1].groupby('時間帯').size()

# Calculate the win rate per time slot and convert it to percentage
win_rate = win_count / total_count
win_rate_percentage = win_rate.apply(lambda x: f'{x * 100:.2f}%')

# Calculate the total profit per time slot
total_profit = all_data[all_data['スポット損益'] > 0].groupby('時間帯')['スポット損益'].sum()

# Calculate the total loss per time slot
total_loss = all_data[all_data['スポット損益'] < 0].groupby('時間帯')['スポット損益'].sum()

# Calculate the net profit per time slot
net_profit = total_profit.fillna(0) + total_loss.fillna(0)  # Here, total_loss is already a negative number

# Create a DataFrame to hold the results
results = pd.DataFrame({
    '取引回数': total_count,
    '勝率(%)': win_rate_percentage,
    '利益合計(円)': total_profit,
    '損失合計(円)': total_loss,
    '純利益(円)': net_profit
})

# Fill NaN with 0
results = results.fillna(0)

# Fix the net profit to be same as total profit when total loss is 0
results.loc[results['損失合計(円)'] == 0, '純利益(円)'] = results['利益合計(円)']

print(results)

input("終了するにはウインドウを閉じてください")

統計を取る時間を変えたい人

    if 7 <= hour < 12:
        return '07-12'
    elif 12 <= hour < 16:
        return '12-16'
    elif 16 <= hour < 21:
        return '16-21'
    elif 21 <= hour or hour < 5:  # 5時までを含むように変更
        return '21-5'
    else:
        return 'other'

ここをいじると統計を取る時間を変えられます。

スキを押してくれたら震えて喜びます。
よろしくお願いいたします。

追記

Pythonとか面倒くさいしわからんという人のためにexe版を用意しました。

https://90.gigafile.nu/1110-j4905eebb354403830172a9a3b130fc4e

8月2日アップロード（Ver.1）
exeをダウンロードしようとしたり、開こうとすると未知のスクリプトでアラートが出るかもしれません。自己責任で使用してください。