1 この記事は
ファイナンス機械学習2-3節バーの内容を実装する方法を記録する。
2 内容
2-1 データの準備
S&P500 miniのデータを下記サイトから取得します。
https://s3-us-west-2.amazonaws.com/tick-data-s3/downloads/ES_Sample.zip
・ES_trade.csv : E-Mini S&P 500 Sep '13 (ESU13)の raw tick dataです。
import mlfinlab as ml
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats
import seaborn as sns
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
PATH='./ES_Sample/ES_Trades.csv' #E-Mini S&P 500 Sep '13 (ESU13)の歩み値データです。
data = pd.read_csv(PATH)
data.head()
(実行結果) E-Mini S&P 500 Sep '13 (ESU13)のraw tick dataが読み込まれたことが分かります。
Symbol Date Time Price Volume Market Flag Sales Condition Exclude Record Flag Unfiltered Price
0 ESU13 09/01/2013 17:00:00.083 1640.25 8 E 0 NaN 1640.25
1 ESU13 09/01/2013 17:00:00.083 1640.25 1 E 0 NaN 1640.25
2 ESU13 09/01/2013 17:00:00.083 1640.25 2 E 0 NaN 1640.25
3 ESU13 09/01/2013 17:00:00.083 1640.25 1 E 0 NaN 1640.25
4 ESU13 09/01/2013 17:00:00.083 1640.25 1 E 0 NaN 1640.25
2-2 データの省データ化
ES_Trades.csv(E-Mini S&P 500 Sep '13 ESU13)のデータが大きすぎるため、必要な行のみ(「date」と「price」と「Volume」を取り出してデータの省データ化を図る。
# Format the Data
date_time = data['Date'] + ' ' + data['Time'] # Dont convert to datetime here, it will take forever to convert.
new_data = pd.concat([date_time, data['Price'], data['Volume']], axis=1)
new_data.columns = ['date', 'price', 'volume']
print(new_data.head())
print('\n')
print('Rows:', new_data.shape[0])
PATH1='./ES_Sample/raw_tick_data.csv'
# Save to csv
new_data.to_csv(PATH1, index=False) #CSVファイルとして書き出す。
実行結果
date price volume
0 09/01/2013 17:00:00.083 1640.25 8
1 09/01/2013 17:00:00.083 1640.25 1
2 09/01/2013 17:00:00.083 1640.25 2
3 09/01/2013 17:00:00.083 1640.25 1
4 09/01/2013 17:00:00.083 1640.25 1
Rows: 5454950
2-3 Dollar Bars,Volume Bars,Tick Barsを生成する。
get_dollar_bars : raw tick dataからドルバーを生成する。
get_dollar_bars(file_path_or_df, threshold, batch_size, verbose, to_csv, output_path)
・[file_path_or_df] raw tick dataが入っているcsvファイルのpathを指定する。
・[threshold] 取引がthresholdまで行われると、それらをひとまとめにしOHLCVとする。
・[batch_size] コマンド実行に確保するRAMメモリ
・[verbose] Print out batch numbers
・[to_csv] Save bars to csv after every batch run (bool:True or False)
・[output_path] Path to csv file, if to_csv is True
★tick dataからドルバーを生成する実行例(threshold=70000000)
dollar = ml.data_structures.get_dollar_bars('./ES_Sample/raw_tick_data.csv', threshold=70000000, batch_size=1000000, verbose=False, to_csv=True,output_path='./ES_Sample/dollar_var.csv')
tick_num open high low close volume \
date_time
2013-09-01 21:34:39.298 11207 1640.25 1643.5 1639.00 1640.75 42862
2013-09-02 02:56:24.209 26547 1640.75 1646.0 1640.25 1644.50 42585
2013-09-02 06:37:33.128 40473 1644.50 1647.5 1644.25 1647.50 42580
2013-09-02 09:34:46.141 51328 1647.50 1648.5 1645.25 1647.00 42535
2013-09-02 22:55:20.297 64261 1647.00 1648.5 1645.25 1648.00 42512
cum_buy_volume cum_ticks cum_dollar_value
date_time
2013-09-01 21:34:39.298 21896 11207 70347610.00
2013-09-02 02:56:24.209 24320 15340 70000546.50
2013-09-02 06:37:33.128 23167 13926 70095794.25
2013-09-02 09:34:46.141 23904 10855 70053015.75
2013-09-02 22:55:20.297 23884 12933 70024910.50
get_volume_bars : raw tick dataからボリュームバーを生成する。
get_dollar_bars(file_path_or_df, threshold, batch_size, verbose, to_csv, output_path)
・[file_path_or_df] raw tick dataが入っているcsvファイルのpathを指定する。
・[threshold] 取引がthresholdまで行われると、それらをひとまとめにしOHLCVとする。
・[batch_size] コマンド実行に確保するRAMメモリ
・[verbose] Print out batch numbers
・[to_csv] Save bars to csv after every batch run (bool:True or False)
・[output_path] Path to csv file, if to_csv is True(str)
★raw tick dataからボリュームバーを生成する実行例(threshold=70000000)
tick = ml.data_structures.get_tick_bars('./ES_Sample/raw_tick_data.csv', threshold=5500, batch_size=1000000, verbose=False,to_csv=True,output_path='./ES_Sample/tick_var.csv')
tick_num open high low close volume \
date_time
2013-09-01 19:32:23.387 7171 1640.25 1642.00 1639.00 1642.00 28031
2013-09-02 01:18:21.928 16133 1642.00 1644.00 1640.25 1643.50 28003
2013-09-02 02:50:32.992 25976 1643.50 1646.00 1642.25 1644.75 28000
2013-09-02 04:57:09.236 35968 1644.75 1647.25 1643.75 1646.00 28000
2013-09-02 07:04:32.076 43461 1646.00 1648.50 1645.75 1647.50 28013
cum_buy_volume cum_ticks cum_dollar_value
date_time
2013-09-01 19:32:23.387 15442 7171 45991914.75
2013-09-02 01:18:21.928 14566 8962 45992828.50
2013-09-02 02:50:32.992 15550 9843 46039902.25
2013-09-02 04:57:09.236 14211 9992 46082594.25
2013-09-02 07:04:32.076 17300 7493 46139513.25
get_tick_bars : raw tick dataからティックバーを生成する。
get_dollar_bars(file_path_or_df, threshold, batch_size, verbose, to_csv, output_path)
・[file_path_or_df] raw tick dataが入っているcsvファイルのpathを指定する。
・[threshold] 取引がthresholdまで行われると、それらをひとまとめにしOHLCVとする。
・[batch_size] コマンド実行に確保するRAMメモリ
・[verbose] Print out batch numbers
・[to_csv] Save bars to csv after every batch run (bool:True or False)
・[output_path] Path to csv file, if to_csv is True
★raw tick dataからティックバーを生成する実行例(threshold=70000000)
tick = ml.data_structures.get_tick_bars('./ES_Sample/raw_tick_data.csv', threshold=5500, batch_size=1000000, verbose=False,to_csv=True,output_path='./ES_Sample/tick_var.csv')
tick_num open high low close volume \
date_time
2013-09-01 18:53:51.423 5500 1640.25 1642.0 1639.00 1640.25 23119
2013-09-01 21:29:57.152 11000 1640.25 1643.5 1639.75 1641.50 18940
2013-09-02 01:28:59.673 16500 1641.50 1644.0 1640.25 1643.50 15011
2013-09-02 02:22:33.934 22000 1643.50 1644.5 1642.25 1644.25 15417
2013-09-02 03:07:48.372 27500 1644.25 1646.0 1643.75 1645.50 15328
cum_buy_volume cum_ticks cum_dollar_value
date_time
2013-09-01 18:53:51.423 12664 5500 37930548.25
2013-09-01 21:29:57.152 9118 5500 31099274.25
2013-09-02 01:28:59.673 8665 5500 24657426.50
2013-09-02 02:22:33.934 8034 5500 25342710.50
2013-09-02 03:07:48.372 9110 5500 25213333.00
2-4 統計データ取得
週ごとのDollar Barsデータ,Volume Barsデータ,Tick Barsデータのバー数(行数)を確認する。
# tick_bars,volume_bars,dollar_barsのデータを週単位ごとに何行あるかをカウントしている。
tick_count = tick_bars['close'].resample('W', label='right').count()
volume_count = volume_bars['close'].resample('W', label='right').count()
dollar_count = dollar_bars['close'].resample('W', label='right').count()
#リスト型データtick_count, volume_count, dollar_countをDataFrame化する。
count_df = pd.concat([tick_count, volume_count, dollar_count], axis=1)
count_df.columns = ['tick', 'volume', 'dollar']
print(count_df)
#棒グラフを表示させる。
count_df.loc[:, ['tick', 'volume', 'dollar']].plot(kind='bar', figsize=[25, 5], color=('darkblue', 'green', 'darkcyan'))
plt.title('Number of bars over time', loc='center', fontsize=20, fontweight="bold", fontname="Times New Roman")
実行結果
tick volume dollar
date_time
2013-09-01 2 1 1
2013-09-08 353 273 180
2013-09-15 295 236 158
2013-09-22 341 265 181
上記グラフより、対象期間(2019/9/1-2013/9/22)においてVolume,dollarの棒グラフの高さがほぼ一定であることより、Volume,dollarは対象期間(2019/9/1-2013/9/22)においては大きく変化しておらず、ほぼ一定に推移していたことがわかる。
2-5 変化率データの統計データ取得
tick_bars, volume_bars, dollar_barsの前日-当日変化率データ群を標本としてそれぞれについてジャックベラ検定を行った。tick_bars, volume_bars, dollar_barsのいずれも正規分布には従っていないと判断できる。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
import seaborn as sns
from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf
#(1)tick_bars,volume_bars,dollar_barsの変化率のLogをとる。
tick_returns = np.log(tick_bars['close']).diff().dropna()
volume_returns = np.log(volume_bars['close']).diff().dropna()
dollar_returns = np.log(dollar_bars['close']).diff().dropna()
#(2)tick_returns, volume_returns, dollar_returnsのジャックベラ検定を行う。
print('Test Statistics:')
print('Tick:', '\t', stats.jarque_bera(tick_returns))
print('Volume: ', stats.jarque_bera(volume_returns))
print('Dollar: ', stats.jarque_bera(dollar_returns))
#(3)変数の置き換えを行う。
tick_diff = tick_returns
volume_diff = volume_returns
dollar_diff = dollar_returns
print("tick_diffの先頭5行を表示")
print(tick_diff.head())
print("volume_diff の先頭5行を表示")
print(volume_diff .head())
print("dollar_diffの先頭5行を表示")
print(dollar_diff.head())
#(4)Standardize the data
tick_standard = (tick_diff - tick_diff.mean()) / tick_diff.std()
volume_standard = (volume_diff - volume_diff.mean()) / volume_diff.std()
dollar_standard = (dollar_diff - dollar_diff.mean()) / dollar_diff.std()
#(5)Plot the Distributions
plt.figure(figsize=(16,12))
sns.kdeplot(tick_standard, label="Tick", color='darkblue')
sns.kdeplot(volume_standard, label="Volume", color='green')
sns.kdeplot(dollar_standard, label="Dollar", linewidth=2, color='darkcyan')
sns.kdeplot(np.random.normal(size=1000000), label="Normal", color='black', linestyle="--")
plt.xticks(range(-5, 6))
plt.legend(loc=8, ncol=5)
plt.title('Exhibit 1 - Partial recovery of Normality through a price sampling process \nsubordinated to a volume, tick, dollar clock',
loc='center', fontsize=20, fontweight="bold", fontname="Times New Roman")
plt.xlim(-5, 5)
plt.show()
実行結果
Test Statistics(ジャックベラ検定):
Tick: (JB=12151.451482641653, p-value=0.0)
Volume: (JB=9107.044443544652, p-value=0.0)
Dollar: (JB=5931.62812501079, p-value=0.0)
tick_diffの先頭5行を表示
date_time
2013-09-01 21:29:57.152 0.000762
2013-09-02 01:28:59.673 0.001218
2013-09-02 02:22:33.934 0.000456
2013-09-02 03:07:48.372 0.000760
2013-09-02 04:07:27.960 0.000456
Name: close, dtype: float64
volume_diff の先頭5行を表示
date_time
2013-09-02 01:18:21.928 0.000913
2013-09-02 02:50:32.992 0.000760
2013-09-02 04:57:09.236 0.000760
2013-09-02 07:04:32.076 0.000911
2013-09-02 09:28:41.320 -0.000455
Name: close, dtype: float64
dollar_diffの先頭5行を表示
date_time
2013-09-02 02:56:24.209 0.002283
2013-09-02 06:37:33.128 0.001823
2013-09-02 09:34:46.141 -0.000304
2013-09-02 22:55:20.297 0.000607
2013-09-03 02:48:45.672 -0.000152
Name: close, dtype: float64
