はじめに

β版ですがQuantXの新エンジンがリリースされました！
簡単に変更点や躓きそうなところをあげていきます！

新エンジンの導入方法

アルゴリズム一覧から
新規プロジェクト作成を選択

標準テンプレート(0.0.5)にチェックマークをつけ、アルゴリズム名をつけて導入可能です！

アルゴリズムを開くと


import maron

とありますが、これは注文のタイミングを変えるためのメソッドや新たなエラー検知のために必要なのでいれておいてください！

旧バージョンからの変更点

大きくあげると3つ

注文のタイミングの指定可能、指値注文が可能に
市況シグナルの導入
ライブラリーのバージョンアップ、および追加(kerasなど)

一つずつ見ていきましょう
サンプルコード
https://factory.quantx.io/developer/6549f66f33134fdcbabc4290f1bc92d3

注文のタイミング

旧エンジン(maron0.0.1)では売買シグナルが出てから、その翌日の終値のタイミングで注文が出ていました。
翌日、株価が暴落したり、急騰した場合、遅れを取ってしまう可能性もあります。

しかし、新エンジンでは終値で出た、シグナルを翌日の始値のタイミング、終値のタイミングもしくは指値のタイミングで注文することが可能になりました。（デフォルトは始値注文）

やり方

handleシグナルで指定するorder_typeを

order(amount, comment, order_type = maron.OrderType.MARKET_OPEN, comment = "SINGLEBUY")

と書きます。

サンプルコードでは、otという変数をおいています。

ot = maron.OrderType.MARKET_OPEN  # シグナルがでた翌日の始値のタイミングでオーダー
ot = maron.OrderType.MARKET_CLOSE # シグナルがでた翌日の終値のタイミングでオーダー

どの注文方法を使っているかはバックテストの時見ることもできます。
始値の時は前場寄成、終値の時は後場寄成と方法のところで書かれます。

約定のタイミング

始値注文

終値注文

実際に約定価格が違うのが確認できると思います。

始値に関しては指定しなくてもデフォルトででるようになっています。
指値注文もできますが、奥深いので別記事にまとめようと思います（今回は省略）

市況シグナルの導入

なぜ行うのか

以前は買いシグナルと売りシグナルの二つに分けてシグナルを出していました。
しかし、この場合買いシグナルと売りシグナルが同時に出る可能性があります。

これを防ぐために市況シグナル(market_sig)のデータフレームを用意し、買いを1.0 売りを-1.0 ニュートラル（何も取引しない状態）を0.0とするデータフレームを作っていきます。

以前のようにBool値で売買シグナルを出します

全てデータが0.0のデータフレームを用意

    # market_sigという全て0が格納されているデータフレームを作成
    market_sig = pd.DataFrame(data=0.0, columns=cp.columns, index=cp.index)

buy_sigがTrueの時に0.0を1.0に変換
sell_sigがrueの時に0.0を-1.0に変換
両方Trueの時は0.0に変換していきます


    # buy_sigがTrueのとき1.0、sell_sigがTrueのとき-1.0とおく
    market_sig[buy_sig == True] = 1.0
    market_sig[sell_sig == True] = -1.0
    market_sig[(buy_sig == True) & (sell_sig == True)] = 0.0

あとはmarket_sigに合わせてhandle_signal関数部分で注文を出してください。

ライブラリーのバージョンアップ

新エンジンでは以下のライブラリーが使えるとのことです。
機械学習系のライブラリーが増えてますね！

詳しくはコチラ
https://factory.quantx.io/handbook/ja/libs.html

packages	version
Python	3.6.7
numpy	1.16.3
pandas	0.23.4
statsmodels	0.9.0
scikit-learn	0.21.1
scipy	1.3.0
TA-lib	0.4.17
cvxopt	1.2.3
xgboost	0.90
Keras	2.2.4
chainer	6.0.0
tensorflow	1.13.1

またQuantX Factoryユーザー必須のTA-Libのライブラリーもバージョンアップしてます！！
それによってコードの記述も楽になりました！

RSIの計算の時の記述を例に比較して見ましょう！

maron0.0.1版の場合

      for (sym,val) in cp.items():
        rsi[sym] = ta.RSI(cp[sym].values.astype(np.double), timeperiod=5)

のようにcpというDateSeriesのデータをndarrayの型に変換してDataFrameにいれていました。

しかし、TA-libのversion-0.4.17ではDateSeriesの値をそのまま渡せるようになっているので

       for (sym,val) in cp.items():
        rsi[sym] = ta.RSI(cp[sym], timeperiod=5)

と直感的に書くことができるようになりました！

その他

maronライブラリーを読み込むと新たなエラーを吐いてくれるようになりました。
これでdebugが捗りますね!

新たなエラーコード

エラーコード	説明
40000	Emitterの戻り値ではdict型を返す必要があります
40001	Emitterは、DataFrameのdictを返す必要があります
40002	Emitterの戻り値の型が違います。
40003	signal not found in dataframe: ["buy:sig", "sell:sig", "market:sig"]
40004	import error(name + " is not supported.")
40005	You have to call `ctx.configure()` in intialize(ctx) for initialize maron."
40006	You have to pass channel settings via GUI or passing it to initialize() as parameter.
40007	銘柄が見つかりません(%s)
40008	不正なシグナル値です(%s)
40009	キー名として%sを使うことはできません
40010	localStorageには、JSON Serialize可能なオブジェクトを指定する必要があります
40011	localStorageに格納するデータは、65535Byte以下である必要があります

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詳細は以下のリンクから
https://quantx.io/

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このコードや購入したアルゴリズム及び知識を使った実際の取引で生じた損益に関しては一切の責任を負いかねますので御了承下さい

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