株価シュミレーター（？）を作る（1）

今回から数回に分けて、Pythonを使った「なんちゃって株価データ作成ツール」の解説をさせて頂きます。

本来であれば、前回のデータ生成ツールの公開・共有をさせて頂く予定でしたが、別件でEqualumが自動的に即時掻き集めてくるデータを、SingleStore上で瞬時に（10数億件を3秒以内にSQL処理した国内実績・・）処理して、機械学習経由のAI予測・・という話が飛び込んできましたので、急遽の方針変更で株価（的な）データ生成ツールを作ってみました。

出来上がるとこんな感じ・・・・

今回は、デモ等で使い易くするためにGUIベースのツールとして作成します。基本的には、計算に必要なパラメータを設定して、ボタンの選択イベントで計算・処理等を制御する仕組みになります。

Pythonコードの立ち上がりの部分

今回も、NDA（ノン・ダメ出し・アグリーメント）を条件に、相変わらず癖の強い書き方で「ひたすら動けば良い！」系の力技で行きます。
最初のブロックは、お約束の事前設定等を行っている部分になります。

使用を想定するデータベースは、Equalum用にCDC設定したMySQLと、ノーマルのMySQL(ターゲット側）、あとインメモリ性能検証用にSingleStoreを選択出来る様にしました。（データベース周りの設定は適宜現場合わせでお願い致します・・・）

#
#  株価シュミレータ  V1.0
#
import tkinter as tk
from tkinter import ttk
import numpy as np
import random
import matplotlib.pyplot as plt
import time
import datetime
import pymysql.cursors
#
# 日本語フォントの設定
from matplotlib import rcParams
rcParams['font.family'] = 'sans-serif'
rcParams['font.sans-serif'] = ['Hiragino Maru Gothic Pro', 'Yu Gothic', 'Meirio', 'Takao', 'IPAexGothic', 'IPAPGothic', 'VL PGothic', 'Noto Sans CJK JP']
#
# ソース側のMySQL情報
CDC_Host = "xxx.xxx.xxx.xxx"
CDC_Port = 3306
CDC_User = "xxxxx"
CDC_Pass = "xxxxx"
CDC_DB = "xxxxx"
CDC_Char = "utf8mb4"
#
# ターゲット側のMySQL情報
TGT_Host = "yyy.yyy.yyy.yyy"
TGT_Port = 3306
TGT_User = "yyyyy"
TGT_Pass = "yyyyy"
TGT_DB = "yyyyy"
TGT_Char = "utf8mb4"
#
# SigleStoreへ出力
SS_Host = "zzz.zzz.zzz.zzz"
SS_Port = 3306
SS_User = "zzzzz"
SS_Pass = "zzzzz"
SS_DB = "zzzzz"
SS_Char = "utf8"
#
T_Name = "Stock_Demo"
#
# 使用する共通SQL定義
DB_Insert = "INSERT INTO "
DB_Init = "DROP TABLE IF EXISTS "
DB_Create = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS "
DB_VALUE = "VALUES"
#
# MySQL_CDCで使用するテーブル定義
CDC_DC0 = "id_CDC INT AUTO_INCREMENT, ts_CDC DATETIME(6) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6), "
CDC_DC1 = "Demo_ts DATETIME(6), Stock1 DECIMAL(9,4), Stock2 DECIMAL(9,4), Stock3 DECIMAL(9,4), "
CDC_DC2 = "PRIMARY KEY(id_CDC,  ts_CDC)"
#
CDC_DL1 = "Demo_ts, Stock1, Stock2, Stock3"
#
# MySQL_TGTで使用するテーブル定義
TGT_DC0 = "id_TGT INT AUTO_INCREMENT, ts_TGT DATETIME(6) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6), "
TGT_DC1 = "Demo_ts DATETIME(6), Stock1 DECIMAL(9,4), Stock2 DECIMAL(9,4), Stock3 DECIMAL(9,4), "
TGT_DC2 = "id_CDC INT, ts_CDC DATETIME(6), PRIMARY KEY(id_TGT,  ts_TGT)"
#
# SingleStoreで使用するテーブル定義
SS_DC0 = "id_SS BIGINT AUTO_INCREMENT, ts_SS TIMESTAMP(6) DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP(6), "
SS_DC1 = "Demo_ts DATETIME(6), Stock1 DECIMAL(9,4), Stock2 DECIMAL(9,4), Stock3 DECIMAL(9,4), "
SS_DC2 = "SHARD KEY (ts_SS), PRIMARY KEY(id_SS,  ts_SS)"
#
SS_DL1 = "Demo_ts, Stock1, Stock2, Stock3"
#
# 処理の過程で使うメッセージ
CT_Message1 = "作業に必要なテーブルを作成します。"
CT_Message2 = "作業に必要なテーブルを作成しました。"
TGT_Message1 = "Equalum用のTGTテーブルを作成します。"
TGT_Message2 = "Equalum用のTGTテーブルが作成されました。"
GEN_Message1 = "データの生成・挿入処理を開始します。"
GEN_Message2 = "データの生成・挿入処理が終了しました。"
RUN_Message = "株価シュミレーション・ツールを起動します。"
EXT_Message = "全ての処理が終了しました。"
#
ON = 1
OFF = 0
#
SingleStore = 0
MySQL_CDC = 1
MySQL_TGT = 2
#
Delay = 500 # プログレスバーの更新遅延（この設定では約0.5秒）
#

実際の処理部分について・・・・

此処からは、実際にPythonのロジックで処理を行う流れが記述されています。
各種の初期設定の後に、データベース接続、テーブル生成、処理過程をアニメ表示するプログレスバー、GUI全体を終了する関数等があります。

print("------------------------------------------------")
print("******************* 処理開始 *******************")
print(datetime.datetime.now().strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S") + " : " + RUN_Message)
print("------------------------------------------------")
#
# Fakerの初期化
from faker import Faker
fakegen = Faker('ja_JP')    
Faker.seed(fakegen.random_digit())
#
#　GUI部分の作成
root = tk.Tk()
root.title("株価シュミレーター")
root.geometry("600x500")
#
# GUIスタイルの設定（この設定の場合、プログレスバーが太く表示される）
style = ttk.Style()
style.theme_use('default')
#
# SQL処理の状況表示
style.configure("Orange.Horizontal.TProgressbar", foreground='orange', background='orange')
#
# アプリの終了とウインドウの消去
def Exit_Tool(): root.destroy()
#
# SQL処理プログレスバーの更新
def var_start1(value_bar): progressbar1.configure(value=value_bar)
#
# データベースとの接続とテーブルの作成
def Open_DB(DB_Type):

    if DB_Type == SingleStore:

        Host_Info = SS_Host
        Port_Info = SS_Port
        User_Info = SS_User
        Pass_Info = SS_Pass
        DB_Info   = SS_DB
        Char_Info = SS_Char

    elif DB_Type == MySQL_CDC:

        Host_Info = CDC_Host
        Port_Info = CDC_Port
        User_Info = CDC_User
        Pass_Info = CDC_Pass
        DB_Info   = CDC_DB
        Char_Info = CDC_Char

    elif DB_Type == MySQL_TGT:

        Host_Info = TGT_Host
        Port_Info = TGT_Port
        User_Info = TGT_User
        Pass_Info = TGT_Pass
        DB_Info   = TGT_DB
        Char_Info = TGT_Char

    # ターゲットのデータベースに接続してポインタを取得
    db = pymysql.connect(host = Host_Info, port = Port_Info, user = User_Info, password = Pass_Info, db = DB_Info, charset = Char_Info, cursorclass = pymysql.cursors.DictCursor)     

    # データベース処理に必要なポインタを戻す
    return(db)
#
# テーブルの作成
def Create_Table(DB_Type):

    # 初期化SQL(共通)
    Init_SQL = DB_Init + T_Name

    # テーブル作成SQL(個別)
    if DB_Type == SingleStore: Create_SQL = DB_Create + T_Name + " (" + SS_DC0 + SS_DC1 + SS_DC2 + ")" 
    elif DB_Type == MySQL_CDC: Create_SQL = DB_Create + T_Name + " (" + CDC_DC0 + CDC_DC1 + CDC_DC2 + ")" 
    elif DB_Type == MySQL_TGT: Create_SQL = DB_Create + T_Name + " (" + TGT_DC0 + TGT_DC1 + TGT_DC2 + ")"

    # 指定されたデータベースと接続
    db = Open_DB(DB_Type)

    # 指定されたDB上に所定のテーブルを作成
    with db.cursor() as cursor:

        # 既存テーブルの初期化
        cursor.execute(Init_SQL)
        db.commit()

        # 新規にテーブルを作成
        cursor.execute(Create_SQL)
        db.commit()

    # 接続を解放して終了
    db.close()

今回のまとめ

今回は、急遽飛び込んできた検証用ツール紹介の第1回目として、出来上がりのイメージとPythonの前半部分を紹介させて頂き増した。
因みに今回のツールを動かして、別途作成した専用の「生成データ確認用可視化ツール」を使うと、下記の様なデータの可視化を行う事が可能です。

この例では、地味に安定する銘柄と、堅調に値上がりする銘柄、あと劇的に仕手戦？的な動きの銘柄が可視化されています。
想定通りの良い感じの「なんちゃって株価データ」が出来上がっているようですね・・・・

次回は、引き続きメインの中盤部分のコード共有と紹介をさせて頂ければと思います。

株価シュミレーター（？）を作る（2）はこちら
株価シュミレーター（？）を作る（3）はこちら
株価シュミレーターの計算結果確認ツール作成はこちら