#Quantopian Research を使って HighLowRatio を描画

今回は，Quantopian Research を使って，株式市場の雰囲気をつかむ指標を書いてみたいと思います．

HighLowRatio とは

今日の価格が，過去一年で高値だった銘柄数と安値だった銘柄数の比率です．

HighLowRatioの，

• 数値が100％に近ければ、市場がイケイケドンドン＼(^o^)／
• 数値が0％に近ければ、(((( ;ﾟдﾟ))))ｱﾜﾜﾜﾜ

という雰囲気を示します．

計算式は，

Highの銘柄数 / (Highの銘柄数 + Lowの銘柄数)

という簡単なモノです．

これだとブレが大きいので１０日移動平均を取ることが多いです．

Quantopian Research を使う

では，Quantopian Research を使って，計算してみましょう．

from quantopian.pipeline.experimental import QTradableStocksUS
from quantopian.pipeline.data.builtin import USEquityPricing
from quantopian.pipeline.factors import CustomFactor
from quantopian.research import run_pipeline
from quantopian.pipeline import Pipeline

import numpy as np

class isHighToday(CustomFactor):
    inputs = [USEquityPricing.high]
    window_length = 252
    def compute(self, today, asset_ids, out, values): 
        max_values = np.nanmax(values,axis=0)
        high_252 = max_values  == values[-1]
        out[:] =  high_252
        
class isLowToday(CustomFactor):
    inputs = [USEquityPricing.low]
    window_length = 252
    def compute(self, today, asset_ids, out, values): 
        min_values = np.nanmin(values,axis=0)
        low_252 = min_values == values[-1]
        out[:] = low_252
        
def make_pipeline1():
    base_universe = QTradableStocksUS()
    pipe = Pipeline()
    pipe.add(isHighToday(), "isHighToday")
    pipe.add(isLowToday(), "isLowToday")
    pipe.set_screen(base_universe)
    return pipe

start_date = '2017-01-01'
end_date = '2017-12-22'
results = run_pipeline(make_pipeline1(), 
                       start_date=start_date, 
                       end_date = end_date )

# highlows = results.reset_index().groupby(by = "level_0")[["isHighToday", "isLowToday"]].sum()
highlows = results.groupby(level=0)[["isHighToday", "isLowToday"]].sum()

highlows["high_low_ratio"] = highlows["isHighToday"] / ( highlows["isHighToday"] +  highlows["isLowToday"])
highlows["high_low_ratio_ma10"] = highlows["high_low_ratio"].rolling(10).mean()

spy = get_pricing("SPY", start_date=start_date,end_date= end_date, fields='price')
highlows["spy"] = spy
highlows[["high_low_ratio_ma10", "spy"]].plot(secondary_y = "spy")

解説

• 銘柄の選定は base_universe = QTradableStocksUS() で行っています．これは Quantopian が用意している，トレーダブルな銘柄集です．詳しくはQTradableStocksUS()をご参照下さい．

• 9月頃にHighLowRatioが大きく落ちていますが，これは８月１７日のトランプ氏、２助言組織を解散　企業首脳が相次ぎ辞任を受けてマーケットが過剰反応し，SPが1.5％以上落ちた影響を受けています．

• multiindex を reset_index せずに groupby する方法がわからず，reset しています．どなたかご存知でしたらご教授下さいm(__)m コメントで @driller さんに教えて頂きました！ありがとうございます！

• 次回イベントでは，やはりリサーチの勉強した方が良いかもしれないな．．．

今後の Tokyo Quantopian User Group

相変わらずなにも決めてないのですが，１月にしたい！という希望だけはあります！

メリークリスマス！