1.概要
株や仮想通貨が売り時 or 買い時 を分類するモデルを作ってみようと思ったのですが、まず学習用の正解データを作らなければならないことに気づきました。
そこで、チャート上でいう「下にとがっている点」に「買い時ラベル」、「上にとがっている点」に「売り時ラベル」がつくようなコードを書いてみました。
2.コード
株や仮想通貨の時系列データに、以下の6つにクラス分けしてみたいと思います。
（必要なラベルは 売り時 or 買い時 or それ以外 だけかもですが…）
- 1:売り時
- 2:強い上昇
- 3:上昇
- 4:下降
- 5:強い下降
- 6:買い時
まず最初に今回必要なモジュールをインポートします。
import datetime
from dateutil.relativedelta import relativedelta
import yfinance as yf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
yahooファイナンスのライブラリを使って時系列データを取得します。
ここでは例としてビットコインのデータを取得します。
# 取得するデータをビットコインに指定
tickers = ['BTC-JPY']
# 取得終了日
end = datetime.date.today()
# 取得開始日(10年前)
start = end - relativedelta(years=10)
# データの取得を実行 、結果を`df`に代入
df = yf.download(tickers, start=start, end=end)
下準備として、以下3つの列を追加します。
- diff1：終値の1階差分
- diff2：終値の2階差分
- trend_class：クラス分け用のラベルが入る列。いったん NaN で初期化
# Closeの差分データを算出し、diff1という新たな列に代入
df['diff1'] = df['Close'].diff()
# diff1の差分データを算出し、diff2という新たな列に代入
df['diff2'] = df['diff1'].diff()
# trend_classという列を作成し、データをNaNで初期化
df['trend_class'] = np.nan
diff1（終値の1階差分）が2日連続で正の場合はその点を上昇トレンドとしてラベル3、負の場合はその点を下降トレンドとしてラベル4をつけます。
どのラベルもつかず、trend_class が NaN の場合は、直後の非欠損値で置き換えます。
（ここの「XX日連続」や「XX日中XX」を変えることで、結果も結構変わります。）
# diff1列を使ってrollingを適用し、条件に基づいてtrend_classを設定
def classify_trend(window):
threshold = int(len(window))
pos_count = (window > 0).sum()
neg_count = (window < 0).sum()
if pos_count >= threshold:
return 3
elif neg_count >= threshold:
return 4
else:
return np.nan
df['trend_class'] = df['diff1'].rolling(window=2).apply(classify_trend, raw=True)
df['trend_class'] = df['trend_class'].bfill()
さらに trend_class がラベル3（上昇トレンド）かつ、diff1（終値の2階差分）が正かつ、diff2（終値の2階差分）が正の場合は、強い上昇トレンドにあるとしてその点をラベル2にします。
（前日よりもさらに大きい幅で上昇しているため）
逆に trend_class がラベル4（下降トレンド）かつ、diff1（終値の2階差分）が負かつ、diff2（終値の2階差分）が負の場合は、強い下降トレンドにあるとしてその点をラベル2にします。
# dfのデータを1行ずつ確認し、条件に基づいてtrend_classを更新
for i in range(1, len(df)):
if df['trend_class'].iloc[i] == 3 and df['diff1'].iloc[i] > 0 and df['diff2'].iloc[i] > 0:
df.at[df.index[i], 'trend_class'] = 2
elif df['trend_class'].iloc[i] == 4 and df['diff1'].iloc[i] < 0 and df['diff2'].iloc[i] < 0:
df.at[df.index[i], 'trend_class'] = 5
最後に上昇トレンド（ラベル2,3） → 下降トレンド（ラベル4,5）に変化する点を売り時としてラベル1にします。
逆に下降トレンド（ラベル4,5） → 上昇トレンド（ラベル2,3）に変化する点を買い時としてラベル6にします。
# trend_classの変化点を検出して更新
for i in range(1, len(df) - 1):
if (df['trend_class'].iloc[i] in [2, 3]) and (df['trend_class'].iloc[i + 1] in [4, 5]):
df.at[df.index[i], 'trend_class'] = 1
elif (df['trend_class'].iloc[i] in [4, 5]) and (df['trend_class'].iloc[i + 1] in [2, 3]):
df.at[df.index[i], 'trend_class'] = 6
ここまでの結果を確認します。
見えやすさのために直近半年くらいのデータに絞ってみます。
# 直近のデータ確認
df = df.tail(180)
print(df)
Open High Low Close Adj Close Volume diff1 diff2 trend_class
Date
2024-05-17 10223451.0 10326851.0 10031225.0 10136792.0 10136792.0 4906361601001 -88414.0 -679314.0 5.0
2024-05-18 10136748.0 10491554.0 10145188.0 10436284.0 10436284.0 4362926555869 299492.0 387906.0 4.0
2024-05-19 10438516.0 10490523.0 10377840.0 10421010.0 10421010.0 2601683785160 -15274.0 -314766.0 5.0
2024-05-20 10420562.0 10538310.0 10256523.0 10323983.0 10323983.0 2998373708858 -97027.0 -81753.0 5.0
2024-05-21 10324041.0 11177707.0 10302802.0 11174654.0 11174654.0 6858338601112 850671.0 947698.0 4.0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
2024-11-08 11672155.0 11757562.0 11477265.0 11625945.0 11625945.0 9721004336154 -46518.0 -1215316.0 3.0
2024-11-09 11625635.0 11801052.0 11581242.0 11688108.0 11688108.0 8425227731126 62163.0 108681.0 2.0
2024-11-10 11689744.0 11744171.0 11567248.0 11720678.0 11720678.0 4428442224534 32570.0 -29593.0 3.0
2024-11-11 11720171.0 12445996.0 11690077.0 12305469.0 12305469.0 12626034745346 584791.0 552221.0 2.0
2024-11-12 13623837.0 13800385.0 13102732.0 13353579.0 13353579.0 23548624109568 1048110.0 463319.0 2.0
[180 rows x 9 columns]
グラフでも見てみます。
終値を折れ線グラフとして表示し、上昇トレンド区間の背景を薄い赤、下降トレンド区間の背景を薄い緑にします。
また、売り時に赤いマーカー、買い時に緑のマーカーをつけます。
# Closeの折れ線グラフを作成
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df.index, df['Close'], label='Close', color='blue')
# 背景色を設定
for i in range(len(df)):
current_class = df['trend_class'].iloc[i]
if current_class == 2:
plt.axvspan(df.index[i-1], df.index[i], color='red', alpha=0.3)
elif current_class == 3:
plt.axvspan(df.index[i-1], df.index[i], color='red', alpha=0.1)
elif current_class == 4:
plt.axvspan(df.index[i-1], df.index[i], color='green', alpha=0.1)
elif current_class == 5:
plt.axvspan(df.index[i-1], df.index[i], color='green', alpha=0.3)
# マーカーを追加
for i in range(len(df)):
if df['trend_class'].iloc[i] == 1:
plt.plot(df.index[i], df['Close'].iloc[i], 'ro')
elif df['trend_class'].iloc[i] == 6:
plt.plot(df.index[i], df['Close'].iloc[i], 'go')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Close')
plt.title('Close Price with Trend Classification')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()
グラフはこんな感じ
割と特徴は捉えられてる気がする（たぶん）
今回特に高度なライブラリは使わず、diff関数をごちゃごちゃ組み合わせるだけでしたが、ある程度の結果は得られたのではと思います。