仮想通貨bot　勉強記録㉖

～ポジションサイズを自動計算する～

仕事忙しすぎ＆エラーとの戦いに時間使い過ぎて、更新頻度が激落ちやで。。。

◆前回までのあらすじ

自動で損切りを行うようにしたら、PFの上昇とドローダウンの低下の効果が得られました。

◆今回やること

・適切なロットサイズを計算する

今まではロットサイズを一定に保ってテストをしていましたが、証拠金と許容できる損失割合から、適切なロットを計算させてみます。

from datetime import datetime
import pybybit
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

#------------------------------------------------------------------
#====================API設定====================
apis = [
'プライベートキー',
'シークレットキー'
]

bybit = pybybit.API(*apis, testnet=True)
#===============================================

#====================バックテストの初期設定値====================
slippage    = 0.001                                # 手数料やスリッページ（0.075％初期値）
wait       =  0                                    # 待機時間
start = '2019/06/01 09:00'                         # ローソク足取得開始時刻
get_start = int(datetime.strptime(start, '%Y/%m/%d %H:%M').timestamp()) #タイムスタンプ変換
n = 20                                             # ローソク足取得リクエスト回数
stop_range = 2                              # ATRの何倍を損切りラインにするか
volatility_term = 28                        # ATRを算出するための足の数

#/////////////////////////////////////////////////////////////////
trade_risk = 0.05          # 1トレードあたり口座の何％まで損失を許容するか
levarage = 3               # レバレッジ倍率の設定
start_funds = 1000         # シミュレーション時の初期資金
#/////////////////////////////////////////////////////////////////

#====================バックテストのパラメーター設定====================
chart_min_list  = [ 240 ]       # テストに使う時間軸(1 3 5 15 30 60 120 240 360 720 "D" "M" "W")
buy_term_list   = [20]        # テストに使う上値ブレイクアウトの期間
sell_term_list  = [40]        # テストに使う下値ブレイクアウトの期間
judge_price_list = [
   {"BUY":"close","SELL":"close"},         # ブレイクアウト判定に終値を使用
   # {"BUY":"high","SELL":"low"}             # ブレイクアウト判定に高値・安値を使用
]


#------------------------------------------------------------------
#====================Bybitから証拠金取得====================
def Bybit_Balance():
   Balance = bybit.rest.inverse.private_wallet_balance.result
   print("現在のアカウント残高は{}$です".format( float(Balance["result"]["available_balance"]) ))
   return float(Balance["result"]["available_balance"])


#====================APIから価格データ取得(ローソク足の本数指定)====================
def get_price_from_API(chart_min,get_start,n):
   price = []
   #200*n本のローソク足を取得して、price[]に入れる
   for o in range(n):
       #pybybitでローソク足取得
       k = bybit.rest.inverse.public_kline_list(
             symbol = "BTCUSD",
             interval= chart_min,
             from_ = get_start
             ).json()

       #priceに取得したデータを入れる
       price += k["result"]
       #200本x足の長さ分だけタイムスタンプを進める
       if chart_min =="D":
           get_start += 200*60*1440
       else:
           get_start += 200*60*chart_min

   get_start = int(datetime.strptime(start, '%Y/%m/%d %H:%M').timestamp())

   return price

#====================パラメータぶんのローソク足をリスト化する====================
def get_price_amount(chart_min_list):
   price_list = {}                                                       #ローソク足を入れる変数
   for chart_min in chart_min_list:                                      #for文(chart_min_listの数だけ処理を行う)
       print("{0}分足取得中".format([chart_min]))
       price_list[chart_min] = get_price_from_API(chart_min,get_start,n) #chart_min分足のローソク足取得リクエストをn回行う

   return price_list


#====================時間と高値・安値をログに記録====================
def log_price( data,flag ):
   flag["records"]["log"].append("時間： " + datetime.fromtimestamp(data["open_time"]).strftime('%Y/%m/%d %H:%M') + " 始値" + str(data["open"]) + " 高値： " + str(data["high"]) + " 安値： " + str(data["low"]) + " 終値： " + str(data["close"]) + "\n")
   return flag


#====================平均ボラティリティを計算====================
def calculate_volatility( last_data,flag ):

   high_sum = sum(float(i["high"]) for i in last_data[-1 * volatility_term :])
   low_sum  = sum(float(i["low"])  for i in last_data[-1 * volatility_term :])
   volatility = round((high_sum - low_sum) / volatility_term)
   flag["records"]["log"].append("現在の{0}期間の平均ボラティリティは{1}$です\n".format( volatility_term, volatility ))

   return volatility


#====================注文ロットを計算====================
def calculate_lot(last_data,data,flag ):

   balance = flag["records"]["funds"]

   volatility = calculate_volatility( last_data,flag )
   stop       = stop_range * volatility

   calc_lot = int(( balance * trade_risk / (stop / float(data["close"]) )))
   able_lot = int( balance * levarage )
   lot = min(able_lot,calc_lot)

   flag["records"]["log"].append("現在のアカウント残高は{}$です\n".format(round(balance)))
   flag["records"]["lot"].append(lot)

   if able_lot > calc_lot:
       flag["records"]["log"].append("ロットを{}$にします\n".format(calc_lot))
   else:
       flag["records"]["log"].append("ロットを{}$にします\n".format(able_lot))

   return lot,stop


#------------------------------------------------------------------
#====================ロジック判定====================
def donchian( data,last_data,buy_term,sell_term,judge_price ):

   highest = max(i["high"] for i in last_data[(-1*buy_term) :])
   lowest  = min(i["low"]  for i in last_data[(-1*sell_term):])

   if   data[ judge_price["BUY"]]  > highest:
       return {"side":"BUY","price" :highest}

   elif data[ judge_price["SELL"]] < lowest :
       return {"side":"SELL","price":lowest }

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


#====================買い・売り注文====================
def entry_signal( data,last_data,flag,buy_term,sell_term,judge_price ):

   signal = donchian( data,last_data,buy_term,sell_term,judge_price )

   if signal["side"] == "BUY":
       lot,stop = calculate_lot( last_data,data,flag )

       flag["records"]["log"].append("過去{0}足の最高値{1}$を、直近の価格が{2}$でブレイクしました\n".format(buy_term,signal["price"],data[judge_price["BUY"]]))
       flag["records"]["log"].append(data["close"] + "$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"]["lot"]   = lot
       flag["order"]["stop"]  = stop
       flag["order"]["exist"] = True
       flag["order"]["side"]  = "BUY"
       flag["order"]["price"] = float(data["close"])
       flag["records"]["log"].append("{0}$にストップを入れます\n".format(float(flag["order"]["price"]) - stop))

   if signal["side"] == "SELL":
       lot,stop = calculate_lot( last_data,data,flag )

       flag["records"]["log"].append("過去{0}足の最安値{1}$を、直近の価格が{2}$でブレイクしました\n".format(sell_term,signal["price"],data[judge_price["SELL"]]))
       flag["records"]["log"].append(data["close"] + "$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"]["lot"]   = lot
       flag["order"]["stop"]  = stop
       flag["order"]["exist"] = True
       flag["order"]["side"]  = "SELL"
       flag["order"]["price"] = float(data["close"])
       flag["records"]["log"].append("{0}$にストップを入れます\n".format(float(flag["order"]["price"]) + stop))

   return flag


#====================注文状況確認====================
def check_order( flag ):


   #ここに注文状況確認コード


   flag["order"]["exist"]    = False
   flag["order"]["count"]    = 0

   flag["position"]["exist"] = True
   flag["position"]["side"]  = flag["order"]["side"]
   flag["position"]["price"] = flag["order"]["price"]
   flag["position"]["stop"]  = flag["order"]["stop"]
   flag["position"]["lot"]   = flag["order"]["lot"]

   return flag


#====================成行決済&ドテン注文====================
def close_position( data,last_data,flag,buy_term,sell_term,judge_price ):
   if flag["position"]["exist"] == False:
       return flag

   flag["position"]["count"] += 1
   signal = donchian( data,last_data,buy_term,sell_term,judge_price )

   if flag["position"]["side"] == "BUY" and  signal["side"] == "SELL":

           flag["records"]["log"].append("過去{0}足の最安値{1}$を、直近の価格が{2}$でブレイクしました\n".format(sell_term,signal["price"],data[judge_price["SELL"]]))
           flag["records"]["log"].append(data["close"] + "$あたりで成行注文を出してポジションを決済します\n")

           # 成行決済注文コードを入れる

           records( flag,data,data["close"] )
           flag["position"]["exist"] = False
           flag["position"]["count"] = 0

           flag["records"]["log"].append("さらに" + data["close"] + "$で売りの指値注文を入れてドテンします\n")
           lot,stop = calculate_lot( last_data,data,flag )

           # 売り指値注文のコードを入れる

           flag["order"]["lot"]   = lot
           flag["order"]["stop"]  = stop
           flag["order"]["exist"] = True
           flag["order"]["side"]  = "SELL"
           flag["order"]["price"] = float(data["close"])
           flag["records"]["log"].append("{0}$にストップを入れます\n".format(float(data["close"]) + flag["order"]["stop"]))


   if flag["position"]["side"] == "SELL" and  signal["side"] == "BUY":

           flag["records"]["log"].append("過去{0}足の最高値{1}$を、直近の価格が{2}$でブレイクしました\n".format(buy_term,signal["price"],data[judge_price["BUY"]]))
           flag["records"]["log"].append(data["close"] + "$あたりで成行注文を出してポジションを決済します\n")

           # 成行決済注文コードを入れる

           records( flag,data,data["close"] )
           flag["position"]["exist"] = False
           flag["position"]["count"] = 0

           flag["records"]["log"].append("さらに" + data["close"] + "$で買いの指値注文を入れてドテンします\n")
           lot,stop = calculate_lot( last_data,data,flag )

           # 買い指値注文のコードを入れる

           flag["order"]["lot"]   = lot
           flag["order"]["stop"]  = stop
           flag["order"]["exist"] = True
           flag["order"]["side"]  = "BUY"
           flag["order"]["price"] = float(data["close"])
           flag["records"]["log"].append("{0}$にストップを入れます\n".format(float(data["close"]) - flag["order"]["stop"]))


   return flag


#====================損切確認====================
def stop_position( data,flag,last_data,chart_min ):

   if flag["position"]["side"] == "BUY":

       stop_price = flag["position"]["price"] - flag["position"]["stop"]

       if float(data["low"]) < stop_price:
           flag["records"]["log"].append("{0}$の損切ラインに引っかかりました。\n".format( stop_price ))
           flag["records"]["log"].append(str(round(stop_price,2)) + "$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

           exit_price = stop_price
           records( flag,data,exit_price,"STOP" )
           flag["position"]["exist"] = False
           flag["position"]["count"] = 0


   if flag["position"]["side"] == "SELL":

       stop_price = flag["position"]["price"] + flag["position"]["stop"]

       if float(data["high"]) > stop_price:
           flag["records"]["log"].append("{0}$の損切ラインに引っかかりました。\n".format( stop_price ))
           flag["records"]["log"].append(str(round(stop_price,2)) + "$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

           exit_price = stop_price
           records( flag,data,exit_price,"STOP" )
           flag["position"]["exist"] = False
           flag["position"]["count"] = 0

   return flag


#------------------------------------------------------------------
#====================トレードパフォーマンス確認====================
def records(flag,data,exit_price, close_type=None):

   #手数料等の計算
   entry_price = float(flag["position"]["price"])
   exit_price = float(exit_price)
   trade_cost  = flag["position"]["lot"] * slippage

   flag["records"]["slippage"].append(trade_cost)
   flag["records"]["log"].append("スリッページ・手数料として " + str(round(trade_cost)) + "$を考慮します\n")

   # 決済日時,ポジションの保有期間を記録
   flag["records"]["date"].append(datetime.fromtimestamp(data["open_time"]).strftime('%Y/%m/%d %H:%M'))
   flag["records"]["holding-periods"].append(flag["position"]["count"])

   # 損切りにかかった回数をカウント
   if close_type == "STOP":
       flag["records"]["stop-count"].append(1)
   else:
       flag["records"]["stop-count"].append(0)

   # 値幅の計算
   buy_Price_range = exit_price - entry_price
   sell_Price_range = entry_price - exit_price

   # 利益率の計算
   buy_return = buy_Price_range/entry_price
   sell_return = sell_Price_range/entry_price

   #利益・損失の確認
   if flag["position"]["side"] == "BUY":
       flag["records"]["return"].append( buy_return )              #獲得リターンを記録
       flag["records"]["side"].append( flag["position"]["side"] )  #買いか売りかを記録

       #////////////////////////////////////////////////////////////
       flag["records"]["funds"] += (buy_return-slippage)*flag["position"]["lot"]
       #////////////////////////////////////////////////////////////

       if buy_return  > 0:
           flag["records"]["log"].append(str(round((buy_return-slippage)*flag["position"]["lot"],2)) + "$の利益です\n")
       else:
           flag["records"]["log"].append(str(round((buy_return-slippage)*flag["position"]["lot"],2)) + "$の損失です\n")

   if flag["position"]["side"] == "SELL":
       flag["records"]["return"].append( sell_return )              #獲得リターンを記録
       flag["records"]["side"].append( flag["position"]["side"] )   #買いか売りかを記録

       #////////////////////////////////////////////////////////////
       flag["records"]["funds"] += (sell_return-slippage)*flag["position"]["lot"]
       #////////////////////////////////////////////////////////////

       if sell_return > 0:
           flag["records"]["log"].append(str(round((sell_return-slippage)*flag["position"]["lot"],2)) + "$の利益です\n")
       else:
           flag["records"]["log"].append(str(round((sell_return-slippage)*flag["position"]["lot"],2)) + "$の損失です\n")

   return flag


#====================損益曲線をプロット====================
def plot(records,buy_term,sell_term,judge_price,interval):

   plt.plot( records.Date, records.Gross )  #X軸、Y軸の値を指定
   plt.xlabel("Date")                       #X軸のラベル名
   plt.ylabel("Balance")                    #Y軸のラベル名
   plt.xticks(rotation=50)                  # X軸の目盛りを50度回転
   plt.title("buy_term:{0},sell_term:{1},judge:{2},Interval:{3}".format(buy_term,sell_term,judge_price,interval))

   plt.show()                               #グラフの表示


#====================ファイルを出力====================
def File_output(df,flag):

   file =  open("log/donchian-{0}-log.txt".format(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M")),'wt',encoding='utf-8')
   file.writelines(flag["records"]["log"])

   #pandasのdfをcsvで出力
   df.to_csv("log/donchian-{0}-records.csv".format(datetime.now().strftime("%Y-%m-%d-%H-%M")))


#====================バックテストの集計====================
def backtest( flag,buy_term,sell_term,judge_price,interval ):

   # 成績を記録したpandas DataFrameを作成
   records = pd.DataFrame({
       "Date"          :  pd.to_datetime(flag["records"]["date"]),#決済日時
       "Side"          :  flag["records"]["side"],                #ポジションの側
       "Stop"          :  flag["records"]["stop-count"],          #損切りを行った回数
       "Rate"          :  flag["records"]["return"],              #獲得レート
       "Periods"       :  flag["records"]["holding-periods"],     #ポジション保有期間
       "Slippage"      :  flag["records"]["slippage"],            #手数料等
       "lot"           :  flag["records"]["lot"]                  #ロット
   })

   # 獲得利益の列を追加
   records["Profit"] = records.Rate*records.lot

   # 連敗回数をカウントする
   consecutive_defeats = []
   defeats = 0
   for r in flag["records"]["return"]:
       if r < 0:
           defeats += 1
       else:
           consecutive_defeats.append( defeats )
           defeats = 0

   # 総利益の列を追加
   records["Gross"] = records.Profit.cumsum()

   #//////////////////////////////////////////////
   # 資産推移の列を追加する
   records["Funds"] = records.Gross + start_funds
   #//////////////////////////////////////////////

   # ドローダウンの列を追加
   records["Drawdown"] = records.Gross.cummax().subtract( abs(records.Gross) )
   records["DrawdownRate"] = records.Drawdown / records.Gross.cummax() * 100

   # 買いエントリーと売りエントリーだけをそれぞれ抽出する
   buy_records = records[records.Side.isin(["BUY"])]
   sell_records = records[records.Side.isin(["SELL"])]

   # 月別のデータを集計する
   # records["月別集計"] = pd.to_datetime( records.Date.apply(lambda x: x.strftime('%Y/%m')))
   # grouped = records.groupby("月別集計")

   # month_records = pd.DataFrame({
   #     "Number"   :  grouped.Profit.count(),
   #     "Gross"    :  grouped.Profit.sum(),
   #     "Funds"    :  grouped.Funds.last(),
   #     "Rate"     :  round(grouped.Rate.mean(),2),
   #     "Drawdown" :  grouped.Drawdown.max(),
   #     "Periods"  :  grouped.Periods.mean()
   #     })


   print("\nバックテスト結果")
   print("==============================")
   print("--------買いエントリ成績--------")
   print("トレード回数       :  {}回".format(len(buy_records) ))
   print("勝率            :  {}％".format(round(len(buy_records[buy_records.Profit>0]) / len(buy_records) * 100,1)))
   print("平均リターン       :  {}％".format(round(buy_records.Rate.mean()*100,2)))
   print("総損益          :  {}$".format(round( buy_records.Profit.sum() ,2)))
   print("平均保有期間     :  {}足".format(round(buy_records.Periods.mean(),1) ))
   print("損切りの回数       :  {}回".format( buy_records.Stop.sum() ))

   print("\n--------売りエントリ成績--------")
   print("トレード回数       :  {}回".format( len(sell_records) ))
   print("勝率            :  {}％".format(round(len(sell_records[sell_records.Profit>0]) / len(sell_records) * 100,1)))
   print("平均リターン       :  {}％".format(round(sell_records.Rate.mean()*100,2)))
   print("総損益          :  {}$".format(round( sell_records.Profit.sum() ,2)))
   print("平均保有期間     :  {}足".format(round(sell_records.Periods.mean(),1) ))
   print("損切りの回数       :  {}回".format( sell_records.Stop.sum() ))

   print("\n------------総合成績--------------")
   print("全トレード数       :  {}回".format(len(records) ))
   print("勝率            :  {}％".format(round(len(records[records.Profit>0]) / len(records) * 100,1)))
   print("平均リターン       :  {}％".format(round(records.Rate.mean()*100,2)))
   print("平均保有期間     :  {}足".format(round(records.Periods.mean(),1) ))
   print("損切りの回数       :  {}回".format( records.Stop.sum() ))
   print("最大連敗回数       :  {}回".format( max(consecutive_defeats) ))
   print("最大の勝ちトレード  :  {}$".format((round(records.Profit.max(),2))))
   print("最大の負けトレード  :  {}$".format((round(records.Profit.min(),2))))
   print("最大ドローダウン    :  {0}$ / {1}％".format(round(-1 * records.Drawdown.max()), round( records.DrawdownRate.loc[records.Drawdown.idxmax()] )))
   print("利益合計         :  {}$".format((round(records[records.Profit>0].Profit.sum(),2))))
   print("損失合計         :  {}$".format(round(records[records.Profit<0].Profit.sum(),2),))
   print("手数料合計       :  {}$".format(round(-1 * records.Slippage.sum(),1)))
   print("最終損益         :  {}$\n".format((round(records.Profit.sum()-(records.Slippage.sum()) ,2))))
   print("初期資金           :  {}$".format( start_funds ))
   print("最終資金           :  {}$".format( round(records.Funds.iloc[-1] ,2)))
   print("運用成績           :  {}％".format( round(records.Funds.iloc[-1] / start_funds * 100 ,2) ))

   # print("\n--------------月別成績------------")
   # for index , row in monthly_records.iterrows():
   #     print("===================================")
   #     print( "{0}年{1}月".format( index.year, index.month ) )
   #     print("-----------------------------------")
   #     print("トレード数          :  {}回".format( row.Count.astype(int) ))
   #     print("月間損益          :  {}$".format( row.Profit.astype(int) ))
   #     print("平均リターン        :  {}％".format( round(row.Rate*100 ,2)))
   #     print("月間最大ドローダウン  :  {}$".format( -1 * row.Drawdown.astype(int) ))
   #     print("平均保有期間      :  {}足".format( round(row.Periods.astype(float),1) ))
   print("==============================")


   result = {
       "Trade-count"  : len(records),                                                #トレード回数
       "Win-rate"     : round(len(records[records.Profit>0]) / len(records) * 100,1),#勝率
       "Return-ave"   : round(records.Rate.mean(),2),                                #平均リターン
       "DD-rate-max"  : -1 * round( records.DrawdownRate.loc[records.Drawdown.idxmax()] ),                             #最大ドローダウンレート
       "Gross"        : records.Profit.sum()-(records.Slippage.sum()),                                        #最終損益
       "PF"           : round( -1 * (records[records.Profit>0].Profit.sum() / records[records.Profit<0].Profit.sum()) ,2)#プロフィットファクター
   }

   plot(records,buy_term,sell_term,judge_price,interval)

   return result


#====================テスト&集計====================
def aggregate(volatility_term):
   # chart_min_listのローソク足リストを取得
   price_list = get_price_amount(chart_min_list)

   # テストごとの各パラメーターの組み合わせと結果を記録する配列を準備
   param = {
       "buy_term"    : [],
       "sell_term"   : [],
       "chart_min"   : [],
       "judge_price" : []
       }

   all_result = {
       "count" : [],
       "winRate" : [],
       "returnRate" : [],
       "Drawdown" : [],
       "ProfitFactor" : [],
       "Gross" : []
       }


   # 総当たりのためのfor文の準備
   combinations = [(chart_min, buy_term, sell_term, judge_price)
       for chart_min in chart_min_list
       for buy_term  in buy_term_list
       for sell_term in sell_term_list
       for judge_price in judge_price_list]

   # 総当たり処理
   for chart_min, buy_term, sell_term, judge_price in combinations:
       price = price_list[ chart_min ]
       last_data = []
       need_term = max(buy_term,sell_term,volatility_term)
       i = 0

       # フラッグ変数の初期化
       flag = {
           "order":{
               "exist" : False,
               "side"  : "",
               "price" : 0,
               "count" : 0,
               "ATR"   : 0,
               "lot"   :0,
               "stop"  :0
           },
           "position":{
               "exist" : False,
               "side"  : "",
               "price" : 0,
               "count" :0,
               "ATR"   :0,
               "lot"   :0,
               "stop"  :0
           },
           "records":{
               "date"           :[],
               "return"         :[],
               "side"           :[],
               "lot"            :[],
               "stop-count"     :[],
               "funds"          :start_funds,
               "holding-periods":[],
               "slippage"       :[],
               "log"            :[]
           }
       }

       # price全数でバックテストを行う（ローソク足を6000本取得していたら6000回）
       while i < len(price):

           # ドンチャンの判定に使う期間分の安値・高値データを準備する
           if len(last_data) < need_term:
               last_data.append(price[i])
               time.sleep(wait)
               i += 1
               continue

           data = price[i]
           flag = log_price(data,flag)

           # バックテスト実施
           if flag["order"]["exist"]:
               flag = check_order( flag )
           elif flag["position"]["exist"]:
               flag = stop_position( data,flag,last_data,chart_min )
               flag = close_position( data,last_data,flag,buy_term,sell_term,judge_price )
           else:
               flag = entry_signal( data,last_data,flag,buy_term,sell_term,judge_price )

           last_data.append( data )
           i += 1
           time.sleep(wait)


       print("テスト期間 ")
       print("==============================")
       print("開始時点  : " + str(datetime.fromtimestamp(float(price[0]["open_time"]))))
       print("終了時点  : " + str(datetime.fromtimestamp(float(price[-1]["open_time"]))))
       print("時間足    : {0}".format(chart_min))
       print("パラメータ１ : " + str(buy_term)  + "期間 / 買い" )
       print("パラメータ２ : " + str(sell_term) + "期間 / 売り" )
       print("パラメータ３ : " + str(judge_price) + "")
       print(str(len(price)) + "件のローソク足データで検証")
       print("==============================")

       result = backtest( flag,buy_term,sell_term,judge_price,chart_min )

       # 今回のループで使ったパラメータの組み合わせを配列に記録する
       param["buy_term"].append( buy_term )
       param["sell_term"].append( sell_term )
       param["chart_min"].append( chart_min )

       if judge_price["BUY"] == "high":
           param["judge_price"].append( "high/low" )
       else:
           param["judge_price"].append( "open/close" )

       # 今回のループのバックテスト結果を配列に記録する
       all_result["count"].append( result["Trade-count"] )
       all_result["winRate"].append( result["Win-rate"] )
       all_result["returnRate"].append( result["Return-ave" ] )
       all_result["Drawdown"].append( result["DD-rate-max"] )
       all_result["ProfitFactor"].append( result["PF"] )
       all_result["Gross"].append( result["Gross"] )

   return param,all_result,flag

#====================表にまとめて、出力====================
def pandas(volatility_term):
   param,all_result,flag = aggregate(volatility_term)

   # 全てのパラメータによるバックテスト結果をPandasで１つの表にする
   df = pd.DataFrame({
   "Interval"      : param["chart_min"],
   "Buy_term"      : param["buy_term"],
   "Sell_term"     : param["sell_term"],
   "Judge_price"   : param["judge_price"],
   "Trade-count"   : all_result["count"],
   "Win-Rate"      : all_result["winRate"],
   "Reture-Ave"    : all_result["returnRate"],
   "DrawDownRate"  : all_result["Drawdown"],
   "PF"            : all_result["ProfitFactor"],
   "Gross"         : all_result["Gross"]
   })

   # トレード回数が100に満たない記録は消す
   df.drop( df[ df["Trade-count"] < 100].index, inplace=True )

   File_output(df,flag)

pandas(volatility_term)

◆解説

前回と同様に、追加した部分を#/////で囲っているので、
その部分を解説します。

・初期値設定

#====================バックテストの初期設定値====================
slippage        = 0.001                                        # 手数料やスリッページ（0.075％初期値）
wait            =  0                                           # 待機時間
start           = '2019/06/01 09:00'                           # ローソク足取得開始時刻
get_start       = int(datetime.strptime(start,'%Y/%m/%d %H:%M').timestamp()) #タイムスタンプ変換
n               = 50                                           # ローソク足取得リクエスト回数
stop_range      = 2                                            # ATRの何倍を損切りラインにするか
volatility_term = 28                                           # ATRを算出するための足の数

#/////////////////////////////////////////////////////////////////
trade_risk = 0.05           # 1トレードあたり口座の何％まで損失を許容するか
levarage = 3               # レバレッジ倍率の設定
start_funds = 1000         # シミュレーション時の初期資金
#/////////////////////////////////////////////////////////////////

初期値を追加してます。
1回のトレードでとる最大リスク、レバレッジ、口座の初期資金を設定しています。

・calculate_lot(last_data,data,flag )

#====================注文ロットを計算====================
def calculate_lot(last_data,data,flag ):

   balance = flag["records"]["funds"]                                         #証拠金

   volatility = calculate_volatility( last_data,flag )                        #直近のボラ
   stop = stop_range * volatility                                             #損切り値幅
   calc_lot = int(( balance * trade_risk / (stop / float(data["close"]) )))   #適切なロットの計算
   able_lot = int( balance * levarage )                                       #設定可能な最大ロット
   lot = min(able_lot,calc_lot)                                               #ロットを設定

   flag["records"]["log"].append("現在のアカウント残高は{}$です\n".format(round(balance)))
   flag["records"]["lot"].append(lot)

   if able_lot > calc_lot:
       flag["records"]["log"].append("ロットを{}$にします\n".format(calc_lot))
   else:
       flag["records"]["log"].append("ロットを{}$にします\n".format(able_lot))

   return lot,stop

ロットと損切り価格を計算する関数です。

ロットは、リスクから逆算した適切ロットと、実現可能な最大ロットのうち低い方を設定します。
適切ロットの計算は以下の通りです。

lot = (証拠金×許容リスク)/(損切り値幅/エントリー価格)
     = (balance×lisk) / ( ( stop_range × volatility ) / entry_price )

適切ロットを計算できたら、実現可能な最大ロットと比較します。
実現不可能なロットは設定できないので、低い方を今回のトレードのロットとして設定します。

・records(flag,data,exit_price, close_type=None)

#====================トレードパフォーマンス確認====================
def records(flag,data,exit_price, close_type=None):

   #手数料等の計算
   entry_price = float(flag["position"]["price"])
   exit_price = float(exit_price)
   trade_cost  = flag["position"]["lot"] * slippage

   flag["records"]["slippage"].append(trade_cost)
   flag["records"]["log"].append("スリッページ・手数料として " + str(round(trade_cost)) + "$を考慮します\n")

   # 決済日時,ポジションの保有期間を記録
   flag["records"]["date"].append(datetime.fromtimestamp(data["open_time"]).strftime('%Y/%m/%d %H:%M'))
   flag["records"]["holding-periods"].append(flag["position"]["count"])

   # 損切りにかかった回数をカウント
   if close_type == "STOP":
       flag["records"]["stop-count"].append(1)
   else:
       flag["records"]["stop-count"].append(0)

   # 値幅の計算
   buy_Price_range = exit_price - entry_price
   sell_Price_range = entry_price - exit_price

   # 利益率の計算
   buy_return = buy_Price_range/entry_price
   sell_return = sell_Price_range/entry_price

   #利益・損失の確認
   if flag["position"]["side"] == "BUY":
       flag["records"]["return"].append( buy_return )              #獲得リターンを記録
       flag["records"]["side"].append( flag["position"]["side"] )  #買いか売りかを記録
       #////////////////////////////////////////////////////////////
       flag["records"]["funds"] += (buy_return-slippage)*flag["position"]["lot"]
       #////////////////////////////////////////////////////////////
       if buy_return  > 0:
           flag["records"]["log"].append(str(round((buy_return-slippage)*flag["position"]["lot"],2)) + "$の利益です\n")
       else:
           flag["records"]["log"].append(str(round((buy_return-slippage)*flag["position"]["lot"],2)) + "$の損失です\n")

   if flag["position"]["side"] == "SELL":
       flag["records"]["return"].append( sell_return )              #獲得リターンを記録
       flag["records"]["side"].append( flag["position"]["side"] )   #買いか売りかを記録
       #////////////////////////////////////////////////////////////
       flag["records"]["funds"] += (sell_return-slippage)*flag["position"]["lot"]
       #////////////////////////////////////////////////////////////
       if sell_return > 0:
           flag["records"]["log"].append(str(round((sell_return-slippage)*flag["position"]["lot"],2)) + "$の利益です\n")
       else:
           flag["records"]["log"].append(str(round((sell_return-slippage)*flag["position"]["lot"],2)) + "$の損失です\n")

   return flag

利益・損失の確認の部分に、flag["records"]["funds"]を計算する部分を追加しています。
計算は(リターン-手数料割合)*ロットで行います。

・backtest( flag,buy_term,sell_term,judge_price,interval )

#====================バックテストの集計====================
def backtest( flag,buy_term,sell_term,judge_price,interval ):

   # 成績を記録したpandas DataFrameを作成
   records = pd.DataFrame({
       "Date"          :  pd.to_datetime(flag["records"]["date"]),#決済日時
       "Side"          :  flag["records"]["side"],                #ポジションの側
       "Stop"          :  flag["records"]["stop-count"],          #損切りを行った回数
       "Rate"          :  flag["records"]["return"],              #獲得レート
       "Periods"       :  flag["records"]["holding-periods"],     #ポジション保有期間
       "Slippage"      :  flag["records"]["slippage"],            #手数料等
       #///////////////////////////////////////////////////////////////
       "lot"           :  flag["records"]["lot"]                  #ロット
       #///////////////////////////////////////////////////////////////
   })

   # 獲得利益の列を追加
   records["Profit"] = records.Rate*records.lot

   # 連敗回数をカウントする
   consecutive_defeats = []
   defeats = 0
   for r in flag["records"]["return"]:
       if r < 0:
           defeats += 1
       else:
           consecutive_defeats.append( defeats )
           defeats = 0

   # 総利益の列を追加
   records["Gross"] = records.Profit.cumsum()

   #//////////////////////////////////////////////
   # 資産推移の列を追加する
   records["Funds"] = start_funds + records.Gross
   #//////////////////////////////////////////////

   # ドローダウンの列を追加
   records["Drawdown"] = records.Gross.cummax().subtract( abs(records.Gross) )
   records["DrawdownRate"] = records.Drawdown / records.Gross.cummax() * 100

   # 買いエントリーと売りエントリーだけをそれぞれ抽出する
   buy_records = records[records.Side.isin(["BUY"])]
   sell_records = records[records.Side.isin(["SELL"])]

   # 月別のデータを集計する
   # records["月別集計"] = pd.to_datetime( records.Date.apply(lambda x: x.strftime('%Y/%m')))
   # grouped = records.groupby("月別集計")

   # month_records = pd.DataFrame({
   #     "Number"   :  grouped.Profit.count(),
   #     "Gross"    :  grouped.Profit.sum(),
   #     "Funds"    :  grouped.Funds.last(),
   #     "Rate"     :  round(grouped.Rate.mean(),2),
   #     "Drawdown" :  grouped.Drawdown.max(),
   #     "Periods"  :  grouped.Periods.mean()
   #     })


   print("\nバックテスト結果")
   print("==============================")
   print("--------買いエントリ成績--------")
   print("トレード回数       :  {}回".format(len(buy_records) ))
   print("勝率            :  {}％".format(round(len(buy_records[buy_records.Profit>0]) / len(buy_records) * 100,1)))
   print("平均リターン       :  {}％".format(round(buy_records.Rate.mean()*100,2)))
   print("総損益          :  {}$".format(round( buy_records.Profit.sum() ,2)))
   print("平均保有期間     :  {}足".format(round(buy_records.Periods.mean(),1) ))
   print("損切りの回数       :  {}回".format( buy_records.Stop.sum() ))

   print("\n--------売りエントリ成績--------")
   print("トレード回数       :  {}回".format( len(sell_records) ))
   print("勝率            :  {}％".format(round(len(sell_records[sell_records.Profit>0]) / len(sell_records) * 100,1)))
   print("平均リターン       :  {}％".format(round(sell_records.Rate.mean()*100,2)))
   print("総損益          :  {}$".format(round( sell_records.Profit.sum() ,2)))
   print("平均保有期間     :  {}足".format(round(sell_records.Periods.mean(),1) ))
   print("損切りの回数       :  {}回".format( sell_records.Stop.sum() ))

   print("\n------------総合成績--------------")
   print("全トレード数       :  {}回".format(len(records) ))
   print("勝率            :  {}％".format(round(len(records[records.Profit>0]) / len(records) * 100,1)))
   print("平均リターン       :  {}％".format(round(records.Rate.mean()*100,2)))
   print("平均保有期間     :  {}足".format(round(records.Periods.mean(),1) ))
   print("損切りの回数       :  {}回".format( records.Stop.sum() ))
   print("最大連敗回数       :  {}回".format( max(consecutive_defeats) ))
   print("最大の勝ちトレード  :  {}$".format((round(records.Profit.max(),2))))
   print("最大の負けトレード  :  {}$".format((round(records.Profit.min(),2))))
   print("最大ドローダウン    :  {0}$ / {1}％".format(round(-1 * records.Drawdown.max()), round( records.DrawdownRate.loc[records.Drawdown.idxmax()] )))
   print("利益合計         :  {}$".format((round(records[records.Profit>0].Profit.sum(),2))))
   print("損失合計         :  {}$".format(round(records[records.Profit<0].Profit.sum(),2),))
   print("手数料合計       :  {}$".format(round(-1 * records.Slippage.sum(),1)))
   print("最終損益         :  {}$\n".format((round(records.Profit.sum()-(records.Slippage.sum()) ,2))))
   print("初期資金           :  {}$".format( start_funds ))
   print("最終資金           :  {}$".format( round(records.Funds.iloc[-1] ,2)))
   print("運用成績           :  {}％".format( round(records.Funds.iloc[-1] / start_funds * 100 ,2) ))

   # print("\n--------------月別成績------------")
   # for index , row in monthly_records.iterrows():
   #     print("===================================")
   #     print( "{0}年{1}月".format( index.year, index.month ) )
   #     print("-----------------------------------")
   #     print("トレード数          :  {}回".format( row.Count.astype(int) ))
   #     print("月間損益          :  {}$".format( row.Profit.astype(int) ))
   #     print("平均リターン        :  {}％".format( round(row.Rate*100 ,2)))
   #     print("月間最大ドローダウン  :  {}$".format( -1 * row.Drawdown.astype(int) ))
   #     print("平均保有期間      :  {}足".format( round(row.Periods.astype(float),1) ))
   print("==============================")


   result = {
       "Trade-count"  : len(records),                                                #トレード回数
       "Win-rate"     : round(len(records[records.Profit>0]) / len(records) * 100,1),#勝率
       "Return-ave"   : round(records.Rate.mean(),2),                                #平均リターン
       "DD-rate-max"  : -1 * round( records.DrawdownRate.loc[records.Drawdown.idxmax()] ),                             #最大ドローダウンレート
       "Gross"        : records.Profit.sum()-(records.Slippage.sum()),                                        #最終損益
       "PF"           : round( -1 * (records[records.Profit>0].Profit.sum() / records[records.Profit<0].Profit.sum()) ,2)#プロフィットファクター
   }

   plot(records,buy_term,sell_term,judge_price,interval)

   return result

recordsにlot,Fundsの項目を追加しました。
これでロットと証拠金の推移を確認できます。

・aggregate(volatility_term)

#====================テスト&集計====================
def aggregate(volatility_term):
   # chart_min_listのローソク足リストを取得
   price_list = get_price_amount(chart_min_list)

   # テストごとの各パラメーターの組み合わせと結果を記録する配列を準備
   param = {
       "buy_term"    : [],
       "sell_term"   : [],
       "chart_min"   : [],
       "judge_price" : []
       }

   all_result = {
       "count" : [],
       "winRate" : [],
       "returnRate" : [],
       "Drawdown" : [],
       "ProfitFactor" : [],
       "Gross" : []
       }


   # 総当たりのためのfor文の準備
   combinations = [(chart_min, buy_term, sell_term, judge_price)
       for chart_min in chart_min_list
       for buy_term  in buy_term_list
       for sell_term in sell_term_list
       for judge_price in judge_price_list]

   # 総当たり処理
   for chart_min, buy_term, sell_term, judge_price in combinations:
       price = price_list[ chart_min ]
       last_data = []
       need_term = max(buy_term,sell_term,volatility_term)
       i = 0

       # フラッグ変数の初期化
       flag = {
           "order":{
               "exist" : False,
               "side"  : "",
               "price" : 0,
               "count" : 0,
               "ATR"   : 0,
               "lot"   :0,
               "stop"  :0
           },
           "position":{
               "exist" : False,
               "side"  : "",
               "price" : 0,
               "count" :0,
               "ATR"   :0,
               
               #//////////
               "lot"   :0,
               #//////////
               
               "stop"  :0
           },
           "records":{
               "date"           :[],
               "return"         :[],
               "side"           :[],
               "lot"            :[],
               "stop-count"     :[],
               
               #/////////////////////////////
               "funds"          :start_funds,
               #/////////////////////////////
               
               "holding-periods":[],
               "slippage"       :[],
               "log"            :[]
           }
       }

       # price全数でバックテストを行う（ローソク足を6000本取得していたら6000回）
       while i < len(price):

           # ドンチャンの判定に使う期間分の安値・高値データを準備する
           if len(last_data) < need_term:
               last_data.append(price[i])
               time.sleep(wait)
               i += 1
               continue

           data = price[i]
           flag = log_price(data,flag)

           # バックテスト実施
           if flag["order"]["exist"]:
               flag = check_order( flag )
           elif flag["position"]["exist"]:
               flag = stop_position( data,flag,last_data,chart_min )
               flag = close_position( data,last_data,flag,buy_term,sell_term,judge_price )
           else:
               flag = entry_signal( data,last_data,flag,buy_term,sell_term,judge_price )

           last_data.append( data )
           i += 1
           time.sleep(wait)


       print("テスト期間 ")
       print("==============================")
       print("開始時点  : " + str(datetime.fromtimestamp(float(price[0]["open_time"]))))
       print("終了時点  : " + str(datetime.fromtimestamp(float(price[-1]["open_time"]))))
       print("時間足    : {0}".format(chart_min))
       print("パラメータ１ : " + str(buy_term)  + "期間 / 買い" )
       print("パラメータ２ : " + str(sell_term) + "期間 / 売り" )
       print("パラメータ３ : " + str(judge_price) + "")
       print(str(len(price)) + "件のローソク足データで検証")
       print("==============================")

       result = backtest( flag,buy_term,sell_term,judge_price,chart_min )

       # 今回のループで使ったパラメータの組み合わせを配列に記録する
       param["buy_term"].append( buy_term )
       param["sell_term"].append( sell_term )
       param["chart_min"].append( chart_min )

       if judge_price["BUY"] == "high":
           param["judge_price"].append( "high/low" )
       else:
           param["judge_price"].append( "open/close" )

       # 今回のループのバックテスト結果を配列に記録する
       all_result["count"].append( result["Trade-count"] )
       all_result["winRate"].append( result["Win-rate"] )
       all_result["returnRate"].append( result["Return-ave" ] )
       all_result["Drawdown"].append( result["DD-rate-max"] )
       all_result["ProfitFactor"].append( result["PF"] )
       all_result["Gross"].append( result["Gross"] )

   return param,all_result,flag

変数：flagにlot、fundsの項目を追加しています。
用途はbacktest()で解説したrecordsへの追加です。

変化点は以上です。これで、ロットを自動で設定することができ、資金管理力がアップしたはずです！

・実行結果

開始時点 : 2019-06-01 09:00:00
使用ローソク足数：4000件

パラメータ１ : 20期間 / 買い
パラメータ２ : 40期間 / 売り
パラメータ３ : {'BUY': 'close', 'SELL': 'close'}

以上の条件で固定し、トレードリスクを変化させた際のリターンを確認してみます。

①trade_lisk：0.02

------------総合成績--------------
全トレード数 : 91回
勝率 : 39.6％
平均リターン : 2.76％
平均保有期間 : 32.1足
損切りの回数 : 51回
最大連敗回数 : 10回
最大の勝ちトレード : 1692.96$
最大の負けトレード : -99.37$
最大ドローダウン : -312$ / 27％
利益合計 : 5868.97$
損失合計 : -2013.09$
手数料合計 : -106.4$
最終損益 : 3749.48$

初期資金 : 1000$
最終資金 : 4855.88$
運用成績 : 485.59％

②trade_lisk：0.05

------------総合成績--------------
全トレード数 : 91回
勝率 : 39.6％
平均リターン : 2.76％
平均保有期間 : 32.1足
損切りの回数 : 51回
最大連敗回数 : 10回
最大の勝ちトレード : 8174.68$
最大の負けトレード : -859.93$
最大ドローダウン : -1962$ / 43％
利益合計 : 25500.41$
損失合計 : -10730.3$
手数料合計 : -460.8$
最終損益 : 14309.3$

初期資金 : 1000$
最終資金 : 15770.11$
運用成績 : 1577.01％

③trade_lisk：0.1

------------総合成績--------------
全トレード数 : 91回
勝率 : 39.6％
平均リターン : 2.76％
平均保有期間 : 32.1足
損切りの回数 : 51回
最大連敗回数 : 10回
最大の勝ちトレード : 25090.39$
最大の負けトレード : -4131.49$
最大ドローダウン : -8701$ / 21％
利益合計 : 69414.01$
損失合計 : -36709.04$
手数料合計 : -1301.6$
最終損益 : 31403.36$

初期資金 : 1000$
最終資金 : 33704.97$
運用成績 : 3370.5％

・比較結果

比較した結果、以下のことが分かりました。

①トレードリスクが大きいほど、グラフの上下は激しくなる

②今回のテスト期間は右肩上がりの損益なので、リスクを取るほどリターンが大きくなる

③リスクを小さくするほどドローダウンが小さくなるわけではない

①：リスクを大きくとるほど利益・損失双方が増加するので、グラフの波が激しくなります。

②：もし右肩下がりのロジックでリスクを大きくしたら、損失の方が大きくなります。

③：分からん。。。単純に利益も損失も大きくなるわけではないのか？
損切りを設定しているから、期間によっては損失を抑えてリターンを大きくすることができるのかな？

次回は分割エントリーをやっていく予定ですッ