上値抵抗性突破とは

過去N日間の株価終値の最高値を、今日の終値が突破した時、さらに上昇することを期待して買いポジションを持つストラテジーです。
とても簡単なアルゴリズムなので、コードも簡単に書けます。

シグナル

過去９０日間の終値の最高値を今日の終値が突破した場合、ロングポジションを持つ。

手仕舞い

益出し：＋５％
損切り：ー３％

コード

（昨日の勉強会で知ったのですが、QuantXのコードは公開＋Cloneできるんですね。ログイン後、このリンクを辿って、上にあるクローンボタンをおしてクローンしてください。）

clone : https://factory.quantx.io/developer/2729d13d204b4f2db1c08385ad5d13b0

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# 上値抵抗線突破
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def initialize(ctx):
    ctx.target = 0.10
    ctx.period = 90
    ctx.loss_cut = -0.03 
    ctx.plofit = 0.05

    ctx.codes = [1605, 1925, 2503, 4519, 4911, 6301, 6752, 7741, 8001 ]
    ctx.symbol_list  = ["jp.stock.{}".format(code) for code in ctx.codes]

    ctx.configure(
      channels={
        "jp.stock": {
          "symbols": ctx.symbol_list,
          "columns": ["close_price_adj",    # 終値(株式分割調整後) 
          ]}})

    def _RESISTANCE_LINE(data):
      df_close = data["close_price_adj"].fillna(method='ffill')
      df_Max_close = df_close.rolling(window=ctx.period).max() 
      buy_sig = df_Max_close == df_close 

      # memo 参照
      ctx.logger.info(df_Max_close.tail())
      return {
        "buy:sig": buy_sig,
        "max": df_Max_close, 
        }

    # シグナル登録
    ctx.regist_signal("RESISTANCE_LINE", _RESISTANCE_LINE)

def handle_signals(ctx, date, current):

    # ポジションクローズ
    for (sym,val) in ctx.portfolio.positions.items():
      rtn = val["returns"]

      if rtn < ctx.loss_cut:
        sec = ctx.getSecurity(sym)
        # memo 参照
        sec.order_target_percent(0, comment="損切り {:.2%}".format(rtn))

      elif rtn > ctx.plofit:
        sec = ctx.getSecurity(sym)
        sec.order_target_percent(0, comment="益出し {:.2%}".format(rtn))   

    df = current.copy() 
    df = df[df["buy:sig"]]

    if not df.empty:
      for (sym, val) in df.iterrows(): 
        sec = ctx.getSecurity(sym)
        sec.order_target_percent(ctx.target, comment= "シグナル買")

結果

memo

log と print

QuantX では print は使用不可です。
出力したい場合は、ctx.logger.info (レベルは debut/info/warn/error/critical ) が使えます。

ログは、IDE画面の下に出るログ画面に表示されます。

order_target_percent の comment

上のコードの sec.order_target_percent(0, comment="損切り {:.2%}".format(rtn))で使っているcomment はどこに出力されるの？という質問を受けました。

バックテストの結果画面の、個別銘柄詳細タブを開くと、各個別銘柄の各取引を確認できます。そこにコメントという欄がありそこで確認できます。

感想

QuantX ユーザーのための pandas 勉強会をしたほうがいいなーと思っています。

免責注意事項

このコードに基づき投資した結果、損害が発生しても，一切責任を持ちません．
このコードが正しく機能する保証は一切致しません．
このアルゴリズムを勧めているわけではありません．あくまで QuantX / Python のサンプルコードとして掲載しているだけです．