対象者
- 為替や株、仮想通貨などのデータは自力で取得できる
(始値、高値、安値、終値を含むデータ) - pandas の dataframe は自分で勉強する
- でも、パラボリックの計算式が難しすぎてソースコードに落とせない....
そんな方のための記事です
いい情報源がなかったので掲載してみました
前提
こんな状態のdataframeを用意しておいて下さい。
chart.py
class FXBase():
candles = None
# 頑張ってデータを取得して、FXBase.candlesに代入する
...
# 表示
FXBase.candles.head(10)
※ 私が用意したのは５分足のデータですが、別に５分足である必要はありません
※ len(FXBase.candles) > 200 を推奨します
計算式
難しすぎるので私が書くのは今のところやめておきます。。。。
計算式は、以下のサイトを参考にしました。
パラボリックSARをPythonで処理してMatplotlibでチャート乗せてみる（Python テクニカル指標シリーズ）
「大丈夫そうですね」って書いてあるけど、その上の画像を見ると、間違ってるっぽい。（偉そうなこと言ってすみません！）
でも説明がわかりやすく、とっかかりにちょうどよいです。
そういう意味ですごく参考になりました。Excelでテクニカル計算 Parabolic SAR - ver1
ここに書いてあるエクセルの式を読み解いて、pythonコードに落とし込みました。
ここの説明が一番詳細で役立ちました。
MT4とは若干違うけれど、この計算式でも十分機能していたように感じます。パラボリックSARの計算方法とZigZagの作成・詳細解説 - ver2 (20191013追記)
ここの説明が一番詳細でした。
20190202当時の私では理解できなかったため無視してしまっていましたが、MT4と全く同じparabolicSARを生成したかったら、この記事の通りにする必要がありそうです。
ソースコード - ver1
パラボリック計算処理
parabolic.py
import pandas as pd
import seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
import mplfinance.original_flavor as mpf
class Parabolic():
INITIAL_AF = 0.02
MAX_AF = 0.2
def __parabolic_is_touched(self, bull, current_parabo, current_h, current_l):
if bull and (current_parabo > current_l):
return True
elif not bull and (current_parabo < current_h):
return True
return False
def re_calc(self):
# 初期状態は上昇トレンドと仮定して計算
bull = True
acceleration_factor = Parabolic.INITIAL_AF
extreme_price = FXBase.candles['high'][0]
temp_sar_array = [FXBase.candles['low'][0]]
for i, row in FXBase.candles.iterrows():
current_high = FXBase.candles['high'][i]
current_low = FXBase.candles['low'][i]
# レートがparabolicに触れたときの処理
if self.__parabolic_is_touched(
bull=bull,
current_parabo=temp_sar_array[-1],
current_h=current_high, current_l=current_low
):
temp_sar = extreme_price
acceleration_factor = Parabolic.INITIAL_AF
if bull:
bull = False
extreme_price = current_low
else:
bull = True
extreme_price = current_high
else:
if bull and extreme_price < current_high:
extreme_price = current_high
acceleration_factor = min(acceleration_factor + Parabolic.INITIAL_AF, Parabolic.MAX_AF)
elif not bull and extreme_price > current_low:
extreme_price = current_low
acceleration_factor = min(acceleration_factor + Parabolic.INITIAL_AF, Parabolic.MAX_AF)
temp_sar = temp_sar_array[-1] + acceleration_factor * (extreme_price - temp_sar_array[-1])
if i == 0:
temp_sar_array[-1] = temp_sar
else:
temp_sar_array.append(temp_sar)
return temp_sar_array
計算処理の呼び出しと描画
parabolic.py(続き)
# 計算
parabo = Parabolic()
SARs = parabo.re_calc()
# チャートの描画
figure, (axis1) = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(10,5), dpi=200)
mpf.candlestick2_ohlc(
axis1,
opens = FXBase.candles.open.values,
highs = FXBase.candles.high.values,
lows = FXBase.candles.low.values,
closes = FXBase.candles.close.values,
width=0.6, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f'
)
plot1 = axis1.scatter(FXBase.candles.index, SARs[:len(FXBase.candles)], marker='o', color='purple', s=10)
# グラフの見た目を整形
### X軸の見た目を整える
xticks_number = 12 # 12本(60分)刻みに目盛りを書く ５分足だからこの設定にしてるよ
xticks_index = range(0, len(FXBase.candles), xticks_number)
xticks_display = [FXBase.candles.time.values[i][11:16] for i in xticks_index] # 時間を切り出すため、先頭12文字目から取る
# axis1を装飾
plt.sca(axis1)
plt.xticks( xticks_index, xticks_display )
plt.legend([plot1], ['parabolic'], loc='upper right')
plt.show()
完成品
これでも、MT4で生成されるparabolicSARと大体一致するパラボリックを描画可能です
ソースコード - ver2 (20191013追記)
ver1だと、MT4と食い違う場合もちょこちょこ出てくることに、最近気が付きました。
というわけで、チャートとにらめっこしたり、下記参考サイトを見ながら修正した。
パラボリックSARの計算方法とZigZagの作成・詳細解説
この記事を参考に、「5. 仮計算したSARの調整」まで加味して実装したものが以下のソースコード。
※「6. SARの反転処理・その2」は実装できていない...
- 事前準備
まず、この状態のチャートデータを用意しておく。
# parabolicSAR生成
# # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # #
# Parabolic SAR #
# # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # # #
INITIAL_AF = 0.02
MAX_AF = 0.2
def calc_next_parabolic(last_sar, ep, acceleration_f=INITIAL_AF):
return last_sar + acceleration_f * (ep - last_sar)
def parabolic_is_touched(bull, current_parabo, current_h, current_l):
if bull and (current_parabo > current_l):
return True
elif not bull and (current_parabo < current_h):
return True
return False
def calc_parabolic(candles):
# 初期値
acceleration_factor = INITIAL_AF
# INFO: 初期状態は上昇トレンドと仮定して計算
bull = True
extreme_price = candles.high[0]
temp_sar_array = [candles.low[0]]
# HACK: dataframeのまま処理するより、to_dictで辞書配列化した方が処理が早い
candles_array = candles.to_dict('records')
for i, row in enumerate(candles_array):
current_high = row['high']
current_low = row['low']
last_sar = temp_sar_array[-1]
# レートがparabolicに触れたときの処理
if parabolic_is_touched(
bull=bull,
current_parabo=last_sar,
current_h=current_high, current_l=current_low
):
temp_sar = extreme_price
acceleration_factor = INITIAL_AF
if bull:
bull = False
extreme_price = current_low
else:
bull = True
extreme_price = current_high
else:
# SARの仮決め
temp_sar = calc_next_parabolic(
last_sar=last_sar, ep=extreme_price, acceleration_f=acceleration_factor
)
# AFの更新
if (bull and extreme_price < current_high) \
or not bull and extreme_price > current_low:
acceleration_factor = min(
acceleration_factor + INITIAL_AF,
MAX_AF
)
# SARの調整
if bull:
temp_sar = min(
temp_sar, candles_array[i-1]['low'], candles_array[i-2]['low']
)
extreme_price = max(extreme_price, current_high)
else:
temp_sar = max(
temp_sar, candles_array[i-1]['high'], candles_array[i-2]['high']
)
extreme_price = min(extreme_price, current_low)
if i == 0:
temp_sar_array[-1] = temp_sar
else:
temp_sar_array.append(temp_sar)
return pd.DataFrame(data=temp_sar_array, columns=['SAR'])
candles['SAR'] = calc_parabolic(candles)
# チャートの描画
figure, (axis1) = plt.subplots(nrows=1, ncols=1, figsize=(20, 10), dpi=200)
mpf.candlestick2_ohlc(
axis1,
opens = candles.open.values,
highs = candles.high.values,
lows = candles.low.values,
closes = candles.close.values,
width=0.6, colorup='#77d879', colordown='#db3f3f'
)
# SAR描画
for key, column in candles[['SAR']].iteritems():
axis1.scatter(x=candles[['SAR']].index, y=column.values, label=key, c='orangered', marker='d', s=2)
# グラフの見た目を整形
### X軸の見た目を整える
xticks_number = 12 # 12本(60分)刻みに目盛りを書く
xticks_index = range(0, len(candles), xticks_number)
xticks_display = [candles.time.values[i][:16] for i in xticks_index] # 時間を切り出すため、先頭12文字目から取る
plt.sca(axis1)
plt.xticks(xticks_index, xticks_display, rotation=30)
# 画像生成
plt.show()
完成品 - ver2
このコードで、このような結果になる
ひとまず、これで十分かな...（力尽きたorz）