QuantXでROCを実装してみた

#今回やったこと
投資アルゴリズム開発プラットフォーム「QuantX」で、ROCを実装してみました。

#ROCとは
ROCとは、モメンタムを改良したオシレーター系のテクニカル指標であり、一定の周期で値動きするレンジ相場を分析することで、相場の強弱や勢い、転換を見極めるために使われます。

モメンタムは単純に値動きの幅を取ったものなので、株価の高低によって値が大きく変わってしまいます。ROCはこの点を改良したもので、株価の高低にかかわらず使うことができます。

$$ROC = \frac{現在の株価 - 過去の株価}{過去の株価} × 100$$
ROCは上式で表され、過去の株価から見た現在の株価の値上がりを意味します。
一般的には、15日、20日、25日などが計算期間として使われるそうです。

#アルゴリズム
今回書いたアルゴリズムはこちら

import pandas as pd
import numpy as np 
import talib as ta

def initialize(ctx):
    # 設定
    ctx.logger.debug("initialize() called")
    ctx.configure(
      channels={          # 利用チャンネル
        "jp.stock": {
          "symbols": [
            "jp.stock.1305",
            "jp.stock.9984",
            "jp.stock.9983",
            "jp.stock.7201",
            "jp.stock.9201",
            "jp.stock.9202",
            "jp.stock.7203"
          ],
          "columns": [
            #"open_price_adj",    # 始値(株式分割調整後)
            #"high_price_adj",    # 高値(株式分割調整後)
            #"low_price_adj",     # 安値(株式分割調整後)
            #"volume_adj",         # 出来高
            #"txn_volume",         # 売買代金
            "close_price",        # 終値
            "close_price_adj",    # 終値(株式分割調整後) 
          ]
        }
      }
    )

    def _my_signal(data):
      cp = data['close_price_adj'].fillna(method ='ffill')
      roc = pd.DataFrame(0, index = cp.index, columns = cp.columns)
      for (sym,val) in cp.items():
        roc[sym] = ta.ROC(cp[sym], 10)
      
      buy_sig = roc[(roc > 0) & (roc.shift(1) < 0) ]
      sell_sig = roc[(roc < 0) & (roc.shift(1) > 0)]
      
      return {
        'buy:sig':buy_sig,
        'sell:sig':sell_sig,
        'roc:g2':roc
      }

    # シグナル登録
    ctx.regist_signal("my_signal", _my_signal)

def handle_signals(ctx, date, current):
    '''
    current: pd.DataFrame
    '''

    done_syms = set([])
    for (sym,val) in ctx.portfolio.positions.items():
        returns = val["returns"]
        if returns < -0.03:
          sec = ctx.getSecurity(sym)
          sec.order(-val["amount"], comment="損切り(%f)" % returns)
          done_syms.add(sym)
        elif returns > 0.05:
          sec = ctx.getSecurity(sym)
          sec.order(-val["amount"], comment="利益確定売(%f)" % returns)
          done_syms.add(sym)


    buy = current["buy:sig"].dropna()
    for (sym,val) in buy.items():
        if sym in done_syms:
          continue
        
        sec = ctx.getSecurity(sym)
        sec.order(sec.unit() * 1, comment="SIGNAL BUY")
        ctx.logger.debug("BUY: %s,  %f" % (sec.code(), val))
        pass

    sell = current["sell:sig"].dropna()
    for (sym,val) in sell.items():
        if sym in done_syms:
          continue
    
        sec = ctx.getSecurity(sym)
        sec.order(sec.unit() * -1, comment="SIGNAL SELL")
        ctx.logger.debug("SELL: %s,  %f" % (sec.code(), val))
        pass

ROCの算出はta-libに関数が用意されているので簡単ですね。
今回は、ROCがゼロラインを上抜けしたら買い、下抜けしたら売りとしてシグナルを出しています。