チャネルブレイクアウト戦略を使ったBTCFX自動取引Bot(pythonコード)

2018/3/26 2018/9/9 プログラム, ビットコイン 30

こんにちは！スナフキンです．先日チャネルブレイクアウト戦略を使ったbotを作成したのですが，そのコードを公開します．コードを全て解説する時間はさすがにないので，概要を述べたあとに重要な変数と重要な関数のみを解説します．本botはヒストリカルデータを用いてバックテストを行う機能も搭載しており，botの勉強を始める方にとってはそのあたりの実装についての勉強教材になるかもしれません．実運用・バックテストともに可能です．また，自分の設定したローソク足の時間軸でのトレードが可能です．

ちなみに2018/2/21-2018/3/10の5分足でのバックテスト結果は以下です．

ぼく個人の感情から，なるべく早く公開したいので，さしあたってチャネルブレイクアウト戦略そのものの説明などはGoogle先生にお任せします．（気が向いたら更新して細かい解説もします．）

2018/9/9追記

こちらの方がnoteで詳しい解説をしてくださっているようです．34記事の超大作シリーズとなっているので，これを読むとコードの理解が進むと思います．

https://note.mu/wanna_be_free/n/ndb77d394a54e

概要と変数の説明

本botはチャネルブレイクアウト戦略を少し改良したものになります．具体的には以下のような点を改良（拡張）しています．

チャネルブレイクアウト戦略は期間安値・期間高値の更新でエントリーおよびクローズ，ドテン売買するが，何期間高値・安値でエントリーし何期間高値・安値でクローズするかを設定可能．→ex. エントリー5期間でクローズ3期間ならドテン売買は行わなくなる．（もちろん，エントリーとクローズの期間を同じにすれば通常のチャネルブレイクアウト戦略のようにドテン売買する）
レンジ相場でのエントリーを減らすために，レンジ判定ロジックを導入している．（レンジ判定は，一定期間の値幅または価格の標準偏差の変動で行います．）
大きな値幅をとったあとのnトレードではロットを1/10に減らす処理を入れている．（大きいトレンドのあとの大きなリバや戻りで損をしやすいため）
成行注文のスリッページによる執行コストを考慮したバックテストが可能（ただし定額固定）

さて，重要な変数の解説ですが今書いていて眠くなってきたのでまた明日以降に気が向いたときに書きます．コードは載せておくので販売・商用目的以外はご自由にご利用ください．

また，質問は自分であらゆる手段（本記事のコメント欄，Google検索，TwitterのBot使用者の過去Tweet検索，くーるぜろさんのbotDiscord（くーるぜろさんにTwitterで申請すれば入れます．））を使って調べた後に，Discordのマナブくんチャンネルにお願いします．

#_*_ coding: utf-8 _*_

import pybitflyer
import json
import requests
import csv
import math
import pandas as pd
import time
import requests
import datetime
from pubnub.callbacks import SubscribeCallback
from pubnub.enums import PNStatusCategory
from pubnub.pnconfiguration import PNConfiguration
from pubnub.pubnub_tornado import PubNubTornado
from pubnub.pnconfiguration import PNReconnectionPolicy
from tornado import gen
import threading
from collections import deque

class ChannelBreakOut:
    def __init__(self):
        #pubnubから取得した約定履歴を保存するリスト（基本的に不要．）
        self._executions = deque(maxlen=300)
        self._lot = 0.01
        self._product_code = "FX_BTC_JPY"
        #各パラメタ．
        self._entryTerm = 10
        self._closeTerm = 5
        self._rangeTerm = 15
        self._rangeTh = 5000
        self._waitTerm = 5
        self._waitTh = 20000
        self._candleTerm = "1T"
        #現在のポジション．1ならロング．-1ならショート．0ならポジションなし．
        self._pos = 0
        #注文執行コスト．遅延などでこの値幅を最初から取られていると仮定する
        self._cost = 3000
        self.order = Order()
        self.api = pybitflyer.API("your key", "your secret")

        #ラインに稼働状況を通知
        self.line_notify_token = 'your token'
        self.line_notify_api = 'https://notify-api.line.me/api/notify'

    @property
    def cost(self):
        return self._cost

    @cost.setter
    def cost(self, value):
        self._cost = value

    @property
    def candleTerm(self):
        return self._candleTerm
    @candleTerm.setter
    def candleTerm(self, val):
        """
        valは"5T"，"1H"などのString
        """
        self._candleTerm = val

    @property
    def waitTh(self):
        return self._waitTh
    @waitTh.setter
    def waitTh(self, val):
        self._waitTh = val

    @property
    def waitTerm(self):
        return self._waitTerm
    @waitTerm.setter
    def waitTerm(self, val):
        self._waitTerm = val

    @property
    def rangeTh(self):
        return self._rangeTh
    @rangeTh.setter
    def rangeTh(self,val):
        self._rangeTh = val

    @property
    def rangeTerm(self):
        return self._rangeTerm
    @rangeTerm.setter
    def rangeTerm(self,val):
        self._rangeTerm = val


    @property
    def executions(self):
        return self._executions
    @executions.setter
    def executions(self, val):
        self._executions = val

    @property
    def pos(self):
        return self._pos
    @pos.setter
    def pos(self, val):
        self._pos = int(val)

    @property
    def lot(self):
        return self._lot
    @lot.setter
    def lot(self, val):
        self._lot = round(val,3)

    @property
    def product_code(self):
        return self._product_code
    @product_code.setter
    def product_code(self, val):
        self._product_code = val

    @property
    def entryTerm(self):
        return self._entryTerm
    @entryTerm.setter
    def entryTerm(self, val):
        self._entryTerm = int(val)

    @property
    def closeTerm(self):
        return self._closeTerm
    @closeTerm.setter
    def closeTerm(self, val):
        self._closeTerm = int(val)

    def calculateLot(self, margin):
        """
        証拠金からロットを計算する関数．
        """
        lot = math.floor(margin*10**(-4))*10**(-2)
        return round(lot,2)

    def calculateLines(self, df_candleStick, term):
        """

        期間高値・安値を計算する．
        candleStickはcryptowatchのローソク足．termは安値，高値を計算する期間．（5ならローソク足5本文の安値，高値．)
        """
        lowLine = []
        highLine = []
        for i in range(len(df_candleStick.index)):
            if i < term:
                lowLine.append(df_candleStick["high"][i])
                highLine.append(df_candleStick["low"][i])
            else:
                low = min([price for price in df_candleStick["low"][i-term:i]])
                high = max([price for price in df_candleStick["high"][i-term:i]])
                lowLine.append(low)
                highLine.append(high)
        return (lowLine, highLine)

    def calculatePriceRange(self, df_candleStick, term):
        """
        termの期間の値幅を計算．
        """
        low = [min([df_candleStick["close"][i-term+1:i].min(),df_candleStick["open"][i-term+1:i].min()]) for i in range(len(df_candleStick.index))]
        high = [max([df_candleStick["close"][i-term+1:i].max(), df_candleStick["open"][i-term+1:i].max()]) for i in range(len(df_candleStick.index))]
        low = pd.Series(low)
        high = pd.Series(high)
        priceRange = [high.iloc[i]-low.iloc[i] for i in range(len(df_candleStick.index))]
        return priceRange

    def isRange(self,df_candleStick ,term, th):
        """
        レンジ相場かどうかをTrue,Falseの配列で返す．termは期間高値・安値の計算期間．thはレンジ判定閾値．
        """
        #値幅での判定．
        if th != None:
            priceRange = self.calculatePriceRange(df_candleStick, term)
            isRange = [th > i for i in priceRange]
        #終値の標準偏差の差分が正か負かでの判定．
        elif th == None and term != None:
            df_candleStick["std"] = [df_candleStick["close"][i-term+1:i].std() for i in range(len(df_candleStick.index))]
            df_candleStick["std_slope"] = [df_candleStick["std"][i]-df_candleStick["std"][i-1] for i in range(len(df_candleStick.index))]
            isRange = [i > 0 for i in df_candleStick["std_slope"]]
        else:
            isRange = [False for i in df_candleStick.index]
        return isRange

    def judge(self, df_candleStick, entryHighLine, entryLowLine, closeHighLine, closeLowLine, entryTerm):
        """
        売り買い判断．ローソク足の高値が期間高値を上抜けたら買いエントリー．（2）ローソク足の安値が期間安値を下抜けたら売りエントリー．judgementリストは[買いエントリー，売りエントリー，買いクローズ（売り），売りクローズ（買い）]のリストになっている．（二次元リスト）リスト内リストはの要素は，0（シグナルなし）,価格（シグナル点灯）を取る．
        """
        judgement = [[0,0,0,0] for i in range(len(df_candleStick.index))]
        for i in range(len(df_candleStick.index)):
            #上抜けでエントリー
            if df_candleStick["high"][i] > entryHighLine[i] and i >= entryTerm:
                judgement[i][0] = entryHighLine[i]
            #下抜けでエントリー
            if df_candleStick["low"][i] < entryLowLine[i] and i >= entryTerm:
                judgement[i][1] = entryLowLine[i]
            #下抜けでクローズ
            if df_candleStick["low"][i] < closeLowLine[i] and i >= entryTerm:
                judgement[i][2] = closeLowLine[i]
            #上抜けでクローズ
            if df_candleStick["high"][i] > closeHighLine[i] and i >= entryTerm:
                judgement[i][3] = closeHighLine[i]
            #
            else:
                pass
        return judgement

    def judgeForLoop(self, high, low, entryHighLine, entryLowLine, closeHighLine, closeLowLine):
        """
        売り買い判断．入力した価格が期間高値より高ければ買いエントリー，期間安値を下抜けたら売りエントリー．judgementリストは[買いエントリー，売りエントリー，買いクローズ（売り），売りクローズ（買い）]のリストになっている．（値は0or1）
        ローソク足は1分ごとに取得するのでインデックスが-1のもの（現在より1本前）をつかう．
        """
        judgement = [0,0,0,0]
        #上抜けでエントリー
        if high > entryHighLine[-1]:
            judgement[0] = 1
        #下抜けでエントリー
        if low < entryLowLine[-1]:
            judgement[1] = 1
        #下抜けでクローズ
        if low < closeLowLine[-1]:
            judgement[2] = 1
        #上抜けでクローズ
        if high > closeHighLine[-1]:
            judgement[3] = 1
        return judgement


    #エントリーラインおよびクローズラインで約定すると仮定する．
    def backtest(self, judgement, df_candleStick, lot, rangeTh, rangeTerm, originalWaitTerm=10, waitTh=10000, cost = 0):
        #エントリーポイント，クローズポイントを入れるリスト
        buyEntrySignals = []
        sellEntrySignals = []
        buyCloseSignals = []
        sellCloseSignals = []
        nOfTrade = 0
        pos = 0
        pl = []
        pl.append(0)
        #トレードごとの損益
        plPerTrade = []
        #取引時の価格を入れる配列．この価格でバックテストのplを計算する．（ので，どの価格で約定するかはテストのパフォーマンスに大きく影響を与える．）
        buy_entry = []
        buy_close = []
        sell_entry = []
        sell_close = []
        #各ローソク足について，レンジ相場かどうかの判定が入っている配列
        isRange =  self.isRange(df_candleStick, rangeTerm, rangeTh)
        #基本ロット．勝ちトレードの直後はロットを落とす．
        originalLot = lot
        #勝ちトレード後，何回のトレードでロットを落とすか．
        waitTerm = 0
        for i in range(len(judgement)):
            if i > 0:
                lastPL = pl[-1]
                pl.append(lastPL)
            #エントリーロジック
            if pos == 0 and not isRange[i]:
                #ロングエントリー
                if judgement[i][0] != 0:
                    pos += 1
                    buy_entry.append(judgement[i][0])
                    buyEntrySignals.append(df_candleStick.index[i])
                #ショートエントリー
                elif judgement[i][1] != 0:
                    pos -= 1
                    sell_entry.append(judgement[i][1])
                    sellEntrySignals.append(df_candleStick.index[i])
            #ロングクローズロジック
            elif pos == 1:
                #ロングクローズ
                if judgement[i][2] != 0:
                    nOfTrade += 1
                    pos -= 1
                    buy_close.append(judgement[i][2])
                    #値幅
                    plRange = buy_close[-1] - buy_entry[-1]
                    pl[-1] = pl[-2] + (plRange-self.cost) * lot
                    buyCloseSignals.append(df_candleStick.index[i])
                    plPerTrade.append((plRange-self.cost)*lot)
                    #waitTh円以上の値幅を取った場合，次の10トレードはロットを1/10に落とす．
                    if plRange > waitTh:
                        waitTerm = originalWaitTerm
                        lot = originalLot/10
                    elif waitTerm > 0:
                        waitTerm -= 1
                        lot = originalLot/10
                    if waitTerm == 0:
                         lot = originalLot
            #ショートクローズロジック
            elif pos == -1:
                #ショートクローズ
                if judgement[i][3] != 0:
                    nOfTrade += 1
                    pos += 1
                    sell_close.append(judgement[i][3])
                    plRange = sell_entry[-1] - sell_close[-1]
                    pl[-1] = pl[-2] + (plRange-self.cost) * lot
                    sellCloseSignals.append(df_candleStick.index[i])
                    plPerTrade.append((plRange-self.cost)*lot)
                    #waitTh円以上の値幅を取った場合，次の10トレードはロットを1/10に落とす．
                    if plRange > waitTh:
                        waitTerm = originalWaitTerm
                        lot = originalLot/10
                    elif waitTerm > 0:
                        waitTerm -= 1
                        lot = originalLot/10
                    if waitTerm == 0:
                         lot = originalLot

            #さらに，クローズしたと同時にエントリーシグナルが出ていた場合のロジック．
            if pos == 0 and not isRange[i]:
                #ロングエントリー
                if judgement[i][0] != 0:
                    pos += 1
                    buy_entry.append(judgement[i][0])
                    buyEntrySignals.append(df_candleStick.index[i])
                #ショートエントリー
                elif judgement[i][1] != 0:
                    pos -= 1
                    sell_entry.append(judgement[i][1])
                    sellEntrySignals.append(df_candleStick.index[i])
        #最後にポジションを持っていたら，期間最後のローソク足の終値で反対売買．
        if pos == 1:
            buy_close.append(df_candleStick["close"][-1])
            plRange = buy_close[-1] - buy_entry[-1]
            pl[-1] = pl[-2] + plRange * lot
            pos -= 1
            buyCloseSignals.append(df_candleStick.index[-1])
            nOfTrade += 1
            plPerTrade.append(plRange*lot)
        elif pos ==-1:
            sell_close.append(df_candleStick["close"][-1])
            plRange = sell_entry[-1] - sell_close[-1]
            pl[-1] = pl[-2] + plRange * lot
            pos +=1
            sellCloseSignals.append(df_candleStick.index[-1])
            nOfTrade += 1
            plPerTrade.append(plRange*lot)
        return (pl, buyEntrySignals, sellEntrySignals, buyCloseSignals, sellCloseSignals, nOfTrade, plPerTrade)

    def describeResult(self, entryTerm, closeTerm, fileName=None, candleTerm=None, rangeTh=5000, rangeTerm=15, originalWaitTerm=10, waitTh=10000, showFigure=True, cost=0):
        """
        signalsは買い，売り，中立が入った配列
        """
        import matplotlib.pyplot as plt
        if fileName == None:
            s_hour = 0
            s_min = 0
            e_hour = 23
            e_min = 59
            number = int((e_hour - s_hour)*60 + e_min - s_min)
            start_timestamp = datetime.datetime(2018, 3, 24, s_hour, s_min, 0, 0).timestamp()
            end_timestamp = datetime.datetime(2018, 3, 24, e_hour, e_min, 0, 0).timestamp()
            candleStick = self.getSpecifiedCandlestick(number, "60", start_timestamp, end_timestamp)
        else:
            candleStick = self.readDataFromFile(fileName)

        if candleTerm != None:
            df_candleStick = self.processCandleStick(candleStick, candleTerm)
        else:
            df_candleStick = self.fromListToDF(candleStick)

        entryLowLine, entryHighLine = self.calculateLines(df_candleStick, entryTerm)
        closeLowLine, closeHighLine = self.calculateLines(df_candleStick, closeTerm)
        judgement = self.judge(df_candleStick, entryHighLine, entryLowLine, closeHighLine, closeLowLine, entryTerm)
        pl, buyEntrySignals, sellEntrySignals, buyCloseSignals, sellCloseSignals, nOfTrade, plPerTrade = self.backtest(judgement, df_candleStick, 1, rangeTh, rangeTerm, originalWaitTerm=originalWaitTerm, waitTh=waitTh, cost=cost)

        plt.figure()
        plt.subplot(211)
        plt.plot(df_candleStick.index, df_candleStick["high"])
        plt.plot(df_candleStick.index, df_candleStick["low"])
        plt.ylabel("Price(JPY)")
        ymin = min(df_candleStick["low"]) - 200
        ymax = max(df_candleStick["high"]) + 200
        plt.vlines(buyEntrySignals, ymin , ymax, "blue", linestyles='dashed', linewidth=1)
        plt.vlines(sellEntrySignals, ymin , ymax, "red", linestyles='dashed', linewidth=1)
        plt.vlines(buyCloseSignals, ymin , ymax, "black", linestyles='dashed', linewidth=1)
        plt.vlines(sellCloseSignals, ymin , ymax, "green", linestyles='dashed', linewidth=1)
        plt.subplot(212)
        plt.plot(df_candleStick.index, pl)
        plt.hlines(y=0, xmin=df_candleStick.index[0], xmax=df_candleStick.index[-1], colors='k', linestyles='dashed')
        plt.ylabel("PL(JPY)")

        #各統計量の計算および表示．
        winTrade = sum([1 for i in plPerTrade if i > 0])
        loseTrade = sum([1 for i in plPerTrade if i < 0])
        winPer = round(winTrade/(winTrade+loseTrade) * 100,2)

        winTotal = sum([i for i in plPerTrade if i > 0])
        loseTotal = sum([i for i in plPerTrade if i < 0])
        profitFactor = round(winTotal/-loseTotal, 3)

        maxProfit = max(plPerTrade)
        maxLoss = min(plPerTrade)

        print("Total pl: {}JPY".format(int(pl[-1])))
        print("The number of Trades: {}".format(nOfTrade))
        print("The Winning percentage: {}%".format(winPer))
        print("The profitFactor: {}".format(profitFactor))
        print("The maximum Profit and Loss: {}JPY, {}JPY".format(maxProfit, maxLoss))
        if showFigure:
            plt.show()
        else:
            plt.clf()
        return pl[-1], profitFactor

    def getCandlestick(self, number, period):
        """
        number:ローソク足の数．period:ローソク足の期間（文字列で秒数を指定，Ex:1分足なら"60"）．cryptowatchはときどきおかしなデータ（price=0）が含まれるのでそれを除く．
        """
        #ローソク足の時間を指定
        periods = [period]
        #クエリパラメータを指定
        query = {"periods":','.join(periods)}
        #ローソク足取得
        res = \
            json.loads(requests.get("https://api.cryptowat.ch/markets/bitflyer/btcfxjpy/ohlc", params=query).text)[
                "result"]
        # ローソク足のデータを入れる配列．
        data = []
        for i in periods:
            row = res[i]
            length = len(row)
            for column in row[:length - (number + 1):-1]:
                # dataへローソク足データを追加．
                if column[4] != 0:
                    column = column[0:6]
                    data.append(column)
        return data[::-1]


    def fromListToDF(self, candleStick):
        """
        Listのローソク足をpandasデータフレームへ．
        """
        date = [price[0] for price in candleStick]
        priceOpen = [int(price[1]) for price in candleStick]
        priceHigh = [int(price[2]) for price in candleStick]
        priceLow = [int(price[3]) for price in candleStick]
        priceClose = [int(price[4]) for price in candleStick]
        date_datetime = map(datetime.datetime.fromtimestamp, date)
        dti = pd.DatetimeIndex(date_datetime)
        df_candleStick = pd.DataFrame({"open" : priceOpen, "high" : priceHigh, "low": priceLow, "close" : priceClose}, index=dti)
        return df_candleStick

    def processCandleStick(self, candleStick, timeScale):
        """
        1分足データから各時間軸のデータを作成.timeScaleには5T（5分），H（1時間）などの文字列を入れる
        """
        df_candleStick = self.fromListToDF(candleStick)
        processed_candleStick = df_candleStick.resample(timeScale).agg({'open': 'first','high':'max','low': 'min','close': 'last'})
        processed_candleStick = processed_candleStick.dropna()
        return processed_candleStick

    #csvファイル（ヘッダなし）からohlcデータを作成．
    def readDataFromFile(self,filename):
        for i in range(1, 10, 1):
            with open(filename, 'r', encoding="utf-8") as f:
                reader = csv.reader(f)
                header = next(reader)
                for row in reader:
                    candleStick = [row for row in reader if row[4] != "0"]
        dtDate = [datetime.datetime.strptime(data[0], '%Y-%m-%d %H:%M:%S') for data in candleStick]
        dtTimeStamp = [dt.timestamp() for dt in dtDate]
        for i in range(len(candleStick)):
            candleStick[i][0] = dtTimeStamp[i]
        candleStick = [[float(i) for i in data] for data in candleStick]
        return candleStick

    def lineNotify(self, message, fileName=None):
        payload = {'message': message}
        headers = {'Authorization': 'Bearer ' + self.line_notify_token}
        if fileName == None:
            try:
                requests.post(self.line_notify_api, data=payload, headers=headers)
            except:
                pass
        else:
            try:
                files = {"imageFile": open(fileName, "rb")}
                requests.post(self.line_notify_api, data=payload, headers=headers, files = files)
            except:
                pass

    def describePLForNotification(self, pl, df_candleStick):
        import matplotlib
        matplotlib.use('Agg')
        import matplotlib.pyplot as plt
        close = df_candleStick["close"]
        index = range(len(pl))
        # figure
        fig = plt.figure(figsize=(20,12))
        #for price
        ax = fig.add_subplot(2, 1, 1)
        ax.plot(df_candleStick.index, close)
        ax.set_xlabel('Time')
        # y axis
        ax.set_ylabel('The price[JPY]')
        #for PLcurve
        ax = fig.add_subplot(2, 1, 2)
        # plot
        ax.plot(index, pl, color='b', label='The PL curve')
        ax.plot(index, [0]*len(pl), color='b',)
        # x axis
        ax.set_xlabel('The number of Trade')
        # y axis
        ax.set_ylabel('The estimated Profit/Loss(JPY)')
        # legend and title
        ax.legend(loc='best')
        ax.set_title('The PL curve(Time span:{})'.format(self.candleTerm))
        # save as png
        today = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')
        number = "_" + str(len(pl))
        fileName = today + number + ".png"
        plt.savefig(fileName)
        plt.close()

        return fileName

    def loop(self,entryTerm, closeTerm, rangeTh, rangeTerm,originalWaitTerm, waitTh,candleTerm=None):
        """
        注文の実行ループを回す関数
        """
        self.executionsProcess()
        #pubnubが回り始めるまで待つ．
        time.sleep(20)
        pos = 0
        pl = []
        pl.append(0)
        lastPositionPrice = 0
        lot = self.lot
        originalLot = self.lot
        waitTerm = 0

        try:
            candleStick = self.getCandlestick(50, "60")
        except:
            print("Unknown error happend when you requested candleStick")
        if candleTerm == None:
            df_candleStick = self.fromListToDF(candleStick)
        else:
            df_candleStick = self.processCandleStick(candleStick, candleTerm)

        entryLowLine, entryHighLine = self.calculateLines(df_candleStick, entryTerm)
        closeLowLine, closeHighLine = self.calculateLines(df_candleStick, closeTerm)

        #直近約定件数30件の高値と安値
        high = max([self.executions[-1-i]["price"] for i in range(30)])
        low = min([self.executions[-1-i]["price"] for i in range(30)])

        while True:
            #1分ごとに基準ラインを更新
            if datetime.datetime.now().second < 2 :
                print("Renewing candleSticks")
                try:
                    candleStick = self.getCandlestick(50, "60")
                except:
                    print("Unknown error happend when you requested candleStick")
                if candleTerm == None:
                    df_candleStick = self.fromListToDF(candleStick)
                else:
                    df_candleStick = self.processCandleStick(candleStick, candleTerm)
                entryLowLine, entryHighLine = self.calculateLines(df_candleStick, entryTerm)
                closeLowLine, closeHighLine = self.calculateLines(df_candleStick, closeTerm)

            #直近約定件数30件の高値と安値
            high = max([self.executions[-1-i]["price"] for i in range(30)])
            low = min([self.executions[-1-i]["price"] for i in range(30)])

            judgement = self.judgeForLoop(high, low, entryHighLine, entryLowLine, closeHighLine, closeLowLine)
            #現在レンジ相場かどうか．
            isRange = self.isRange(df_candleStick, rangeTerm, rangeTh)

            try :
                ticker = self.api.ticker(product_code=self.product_code)
            except:
                print("Unknown error happend when you requested ticker.")
            finally:
                pass

            best_ask = ticker["best_ask"]
            best_bid = ticker["best_bid"]

            #ここからエントリー，クローズ処理
            if pos == 0 and not isRange[-1]:
                #ロングエントリー
                if judgement[0]:
                    print(datetime.datetime.now())
                    self.order.market(size=lot, side="BUY")
                    pos += 1
                    message = "Long entry. Lot:{}, Price:{}".format(lot, best_ask)
                    self.lineNotify(message)
                    lastPositionPrice = best_ask
                #ショートエントリー
                elif judgement[1]:
                    print(datetime.datetime.now())
                    self.order.market(size=lot,side="SELL")
                    pos -= 1
                    message = "Short entry. Lot:{}, Price:{}, ".format(lot, best_bid)
                    self.lineNotify(message)
                    lastPositionPrice = best_bid

            elif pos == 1:
                #ロングクローズ
                if judgement[2]:
                    print(datetime.datetime.now())
                    self.order.market(size=lot,side="SELL")
                    pos -= 1
                    plRange = best_bid - lastPositionPrice
                    pl.append(pl[-1] + plRange * lot)

                    message = "Long close. Lot:{}, Price:{}, pl:{}".format(lot, best_bid, pl[-1])
                    fileName = self.describePLForNotification(pl, df_candleStick)
                    self.lineNotify(message,fileName)

                    #一定以上の値幅を取った場合，次の10トレードはロットを1/10に落とす．
                    if plRange > waitTh:
                        waitTerm = originalWaitTerm
                        lot = round(originalLot/10,3)
                    elif waitTerm > 0:
                        waitTerm -= 1
                        lot = round(originalLot/10,3)
                    if waitTerm == 0:
                         lot = originalLot

            elif pos == -1:
                #ショートクローズ
                if judgement[3]:
                    print(datetime.datetime.now())
                    self.order.market(size=lot, side="BUY")
                    pos += 1
                    plRange = lastPositionPrice - best_ask
                    pl.append(pl[-1] + plRange * lot)

                    message = "Short close. Lot:{}, Price:{}, pl:{}".format(lot, best_ask, pl[-1])
                    fileName = self.describePLForNotification(pl, df_candleStick)
                    self.lineNotify(message,fileName)
                    #一定以上の値幅を取った場合，次の10トレードはロットを1/10に落とす．
                    if plRange > waitTh:
                        waitTerm = originalWaitTerm
                        lot = round(originalLot/10,3)
                    elif waitTerm > 0:
                        waitTerm -= 1
                        lot = round(originalLot/10,3)
                    if waitTerm == 0:
                         lot = originalLot

            time.sleep(0.5)
            message = "Waiting for channelbreaking."

            if datetime.datetime.now().minute % 5 == 0 and datetime.datetime.now().second < 1:
                print(message)
                self.lineNotify(message)

    def executionsProcess(self):
        """
        pubnubで価格を取得する場合の処理（基本的に不要．）
        """
        channels = ["lightning_executions_FX_BTC_JPY"]
        executions = self.executions
        class BFSubscriberCallback(SubscribeCallback):
            def message(self, pubnub, message):
                execution = message.message
                for i in execution:
                    executions.append(i)

        config = PNConfiguration()
        config.subscribe_key = 'sub-c-52a9ab50-291b-11e5-baaa-0619f8945a4f'
        config.reconnect_policy = PNReconnectionPolicy.LINEAR
        config.ssl = False
        config.set_presence_timeout(60)
        pubnub = PubNubTornado(config)
        listener = BFSubscriberCallback()
        pubnub.add_listener(listener)
        pubnub.subscribe().channels(channels).execute()
        pubnubThread = threading.Thread(target=pubnub.start)
        pubnubThread.start()

    def getSpecifiedCandlestick(self,number, period, start_timestamp, end_timestamp):
        """
        number:ローソク足の数．period:ローソク足の期間（文字列で秒数を指定，Ex:1分足なら"60"）．cryptowatchはときどきおかしなデータ（price=0）が含まれるのでそれを除く
        """
        # ローソク足の時間を指定
        periods = [period]
        # クエリパラメータを指定
        query = {"periods": ','.join(periods), "after": str(int(start_timestamp)), "before": str(int(end_timestamp))}
        # ローソク足取得
        try:
            res = json.loads(requests.get("https://api.cryptowat.ch/markets/bitflyer/btcfxjpy/ohlc", params=query).text)
            res = res["result"]
        except:
            print(res)
        # ローソク足のデータを入れる配列．
        data = []
        for i in periods:
            row = res[i]
            length = len(row)
            for column in row[:length - (number + 1):-1]:
                # dataへローソク足データを追加．
                if column[4] != 0:
                    column = column[0:6]
                    data.append(column)
        return data[::-1]


#注文処理をまとめている
class Order:
    def __init__(self):
        self.product_code = "FX_BTC_JPY"
        self.key = "your key"
        self.secret = "your secret"
        self.api = pybitflyer.API(self.key, self.secret)

    def limit(self, side, price, size, minute_to_expire=None):
        print("Order: Limit. Side : {}".format(side))
        response = {"status":"internalError in order.py"}
        try:
            response = self.api.sendchildorder(product_code=self.product_code, child_order_type="LIMIT", side=side, price=price, size=size, minute_to_expire = minute_to_expire)
        except:
            pass
        while "status" in response:
            try:
                response = self.api.sendchildorder(product_code=self.product_code, child_order_type="LIMIT", side=side, price=price, size=size, minute_to_expire = minute_to_expire)
            except:
                pass
            time.sleep(3)
        return response

    def market(self, side, size, minute_to_expire= None):
        print("Order: Market. Side : {}".format(side))
        response = {"status": "internalError in order.py"}
        try:
            response = self.api.sendchildorder(product_code=self.product_code, child_order_type="MARKET", side=side, size=size, minute_to_expire = minute_to_expire)
        except:
            pass
        while "status" in response:
            try:
                response = self.api.sendchildorder(product_code=self.product_code, child_order_type="MARKET", side=side, size=size, minute_to_expire = minute_to_expire)
            except:
                pass
            time.sleep(3)
        return response

    def stop(self, side, size, trigger_price, minute_to_expire=None):
        print("Order: Stop. Side : {}".format(side))
        response = {"status": "internalError in order.py"}
        try:
            response = self.api.sendparentorder(order_method="SIMPLE", parameters=[{"product_code": self.product_code, "condition_type": "STOP", "side": side, "size": size,"trigger_price": trigger_price, "minute_to_expire": minute_to_expire}])
        except:
            pass
        while "status" in response:
            try:
                response = self.api.sendparentorder(order_method="SIMPLE", parameters=[{"product_code": self.product_code, "condition_type": "STOP", "side": side, "size": size,"trigger_price": trigger_price, "minute_to_expire": minute_to_expire}])
            except:
                pass
            time.sleep(3)
        return response

    def stop_limit(self, side, size, trigger_price, price, minute_to_expire=None):
        print("Side : {}".format(side))
        response = {"status": "internalError in order.py"}
        try:
            response = self.api.sendparentorder(order_method="SIMPLE", parameters=[{"product_code": self.product_code, "condition_type": "STOP_LIMIT", "side": side, "size": size,"trigger_price": trigger_price, "price": price, "minute_to_expire": minute_to_expire}])
        except:
            pass
        while "status" in response:
            try:
                response = self.api.sendparentorder(order_method="SIMPLE", parameters=[{"product_code": self.product_code, "condition_type": "STOP_LIMIT", "side": side, "size": size,"trigger_price": trigger_price, "price": price, "minute_to_expire": minute_to_expire}])
            except:
                pass
        return response

    def trailing(self, side, size, offset, minute_to_expire=None):
        print("Side : {}".format(side))
        response = {"status": "internalError in order.py"}
        try:
            response = self.api.sendparentorder(order_method="SIMPLE", parameters=[{"product_code": self.product_code, "condition_type": "TRAIL", "side": side, "size": size, "offset": offset, "minute_to_expire": minute_to_expire}])
        except:
            pass
        while "status" in response:
            try:
                response = self.api.sendparentorder(order_method="SIMPLE", parameters=[{"product_code": self.product_code, "condition_type": "TRAIL", "side": side, "size": size, "offset": offset, "minute_to_expire": minute_to_expire}])
            except:
                pass
        return response


def optimization():
    entryAndCloseTerm = [(5,3),(5,5),(10,10),(20,10)]
    rangeThAndrangeTerm = [(5000,5),(5000,15),(10000,15),(None,15),(None,20),(None,15)]
    waitTermAndwaitTh = [(10,10000),(10,20000),(5,10000)]

    paramList = []
    for i in entryAndCloseTerm:
        for j in rangeThAndrangeTerm:
            for k in waitTermAndwaitTh:
                channelBreakOut = ChannelBreakOut()
                channelBreakOut.entryTerm = i[0]
                channelBreakOut.closeTerm = i[1]
                channelBreakOut.rangeTh = j[0]
                channelBreakOut.rangeTerm = j[1]
                channelBreakOut.waitTerm = k[0]
                channelBreakOut.waitTh = k[1]
                channelBreakOut.candleTerm = "1T"
                #テスト
                pl, profitFactor =  channelBreakOut.describeResult(entryTerm=channelBreakOut.entryTerm, closeTerm=channelBreakOut.closeTerm, rangeTh=channelBreakOut.rangeTh, rangeTerm=channelBreakOut.rangeTerm,  originalWaitTerm=channelBreakOut.waitTerm, waitTh=channelBreakOut.waitTh, candleTerm=channelBreakOut.candleTerm,fileName="20180221_0310.csv", showFigure=False)
                paramList.append([pl,profitFactor, i,j,k])
    pF = [i[1] for i in paramList]
    pL = [i[0] for i in paramList]
    print("ProfitFactor max:")
    print(paramList[pF.index(max(pF))])
    print("PL max:")
    print(paramList[pL.index(max(pL))])

if __name__ == '__main__':
    #とりあえず5分足，5期間安値・高値でエントリー，クローズする設定
    channelBreakOut = ChannelBreakOut()
    channelBreakOut.entryTerm = 5
    channelBreakOut.closeTerm = 5
    channelBreakOut.rangeTh = None
    channelBreakOut.rangeTerm = None
    channelBreakOut.waitTerm = 0
    channelBreakOut.waitTh = 10000
    channelBreakOut.candleTerm = "5T"
    channelBreakOut.cost = 0

    #実働
    #channelBreakOut.loop(channelBreakOut.entryTerm, channelBreakOut.closeTerm, channelBreakOut.rangeTh, channelBreakOut.rangeTerm, channelBreakOut.waitTerm, channelBreakOut.waitTh)
    #バックテスト
    channelBreakOut.describeResult(entryTerm=channelBreakOut.entryTerm, closeTerm=channelBreakOut.closeTerm, rangeTh=channelBreakOut.rangeTh, rangeTerm=channelBreakOut.rangeTerm,  originalWaitTerm=channelBreakOut.waitTerm, waitTh=channelBreakOut.waitTh, candleTerm=channelBreakOut.candleTerm,showFigure=True, cost=channelBreakOut.cost)
    #最適化
    #optimization()

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#_*_ coding: utf-8 _*_

import pybitflyer

import json

import requests

import csv

import math

import pandas as pd

import time

import requests

import datetime

from pubnub.callbacks import SubscribeCallback

from pubnub.enums import PNStatusCategory

from pubnub.pnconfiguration import PNConfiguration

from pubnub.pubnub_tornado import PubNubTornado

from pubnub.pnconfiguration import PNReconnectionPolicy

from tornado import gen

import threading

from collections import deque

class ChannelBreakOut:

def __init__(self):

#pubnubから取得した約定履歴を保存するリスト（基本的に不要．）

self._executions = deque(maxlen=300)

self._lot = 0.01

self._product_code = "FX_BTC_JPY"

#各パラメタ．

self._entryTerm = 10

self._closeTerm = 5

self._rangeTerm = 15

self._rangeTh = 5000

self._waitTerm = 5

self._waitTh = 20000

self._candleTerm = "1T"

#現在のポジション．1ならロング．-1ならショート．0ならポジションなし．

self._pos = 0

#注文執行コスト．遅延などでこの値幅を最初から取られていると仮定する

self._cost = 3000

self.order = Order()

self.api = pybitflyer.API("your key", "your secret")

#ラインに稼働状況を通知

self.line_notify_token = 'your token'

self.line_notify_api = 'https://notify-api.line.me/api/notify'

@property

def cost(self):

return self._cost

@cost.setter

def cost(self, value):

self._cost = value

@property

def candleTerm(self):

return self._candleTerm

@candleTerm.setter

def candleTerm(self, val):

"""

valは"5T"，"1H"などのString

"""

self._candleTerm = val

@property

def waitTh(self):

return self._waitTh

@waitTh.setter

def waitTh(self, val):

self._waitTh = val

@property

def waitTerm(self):

return self._waitTerm

@waitTerm.setter

def waitTerm(self, val):

self._waitTerm = val

@property

def rangeTh(self):

return self._rangeTh

@rangeTh.setter

def rangeTh(self,val):

self._rangeTh = val

@property

def rangeTerm(self):

return self._rangeTerm

@rangeTerm.setter

def rangeTerm(self,val):

self._rangeTerm = val

@property

def executions(self):

return self._executions

@executions.setter

def executions(self, val):

self._executions = val

@property

def pos(self):

return self._pos

@pos.setter

def pos(self, val):

self._pos = int(val)

@property

def lot(self):

return self._lot

@lot.setter

def lot(self, val):

self._lot = round(val,3)

@property

def product_code(self):

return self._product_code

@product_code.setter

def product_code(self, val):

self._product_code = val

@property

def entryTerm(self):

return self._entryTerm

@entryTerm.setter

def entryTerm(self, val):

self._entryTerm = int(val)

@property

def closeTerm(self):

return self._closeTerm

@closeTerm.setter

def closeTerm(self, val):

self._closeTerm = int(val)

def calculateLot(self, margin):

"""

証拠金からロットを計算する関数．

"""

lot = math.floor(margin*10**(-4))*10**(-2)

return round(lot,2)

def calculateLines(self, df_candleStick, term):

"""

期間高値・安値を計算する．

candleStickはcryptowatchのローソク足．termは安値，高値を計算する期間．（5ならローソク足5本文の安値，高値．)

"""

lowLine = []

highLine = []

for i in range(len(df_candleStick.index)):

if i < term:

lowLine.append(df_candleStick["high"][i])

highLine.append(df_candleStick["low"][i])

else:

low = min([price for price in df_candleStick["low"][i-term:i]])

high = max([price for price in df_candleStick["high"][i-term:i]])

lowLine.append(low)

highLine.append(high)

return (lowLine, highLine)

def calculatePriceRange(self, df_candleStick, term):

"""

termの期間の値幅を計算．

"""

low = [min([df_candleStick["close"][i-term+1:i].min(),df_candleStick["open"][i-term+1:i].min()]) for i in range(len(df_candleStick.index))]

high = [max([df_candleStick["close"][i-term+1:i].max(), df_candleStick["open"][i-term+1:i].max()]) for i in range(len(df_candleStick.index))]

low = pd.Series(low)

high = pd.Series(high)

priceRange = [high.iloc[i]-low.iloc[i] for i in range(len(df_candleStick.index))]

return priceRange

def isRange(self,df_candleStick ,term, th):

"""

レンジ相場かどうかをTrue,Falseの配列で返す．termは期間高値・安値の計算期間．thはレンジ判定閾値．

"""

#値幅での判定．

if th != None:

priceRange = self.calculatePriceRange(df_candleStick, term)

isRange = [th > i for i in priceRange]

#終値の標準偏差の差分が正か負かでの判定．

elif th == None and term != None:

df_candleStick["std"] = [df_candleStick["close"][i-term+1:i].std() for i in range(len(df_candleStick.index))]

df_candleStick["std_slope"] = [df_candleStick["std"][i]-df_candleStick["std"][i-1] for i in range(len(df_candleStick.index))]

isRange = [i > 0 for i in df_candleStick["std_slope"]]

else:

isRange = [False for i in df_candleStick.index]

return isRange

def judge(self, df_candleStick, entryHighLine, entryLowLine, closeHighLine, closeLowLine, entryTerm):

"""

売り買い判断．ローソク足の高値が期間高値を上抜けたら買いエントリー．（2）ローソク足の安値が期間安値を下抜けたら売りエントリー．judgementリストは[買いエントリー，売りエントリー，買いクローズ（売り），売りクローズ（買い）]のリストになっている．（二次元リスト）リスト内リストはの要素は，0（シグナルなし）,価格（シグナル点灯）を取る．

"""

judgement = [[0,0,0,0] for i in range(len(df_candleStick.index))]

for i in range(len(df_candleStick.index)):

#上抜けでエントリー

if df_candleStick["high"][i] > entryHighLine[i] and i >= entryTerm:

judgement[i][0] = entryHighLine[i]

#下抜けでエントリー

if df_candleStick["low"][i] < entryLowLine[i] and i >= entryTerm:

judgement[i][1] = entryLowLine[i]

#下抜けでクローズ

if df_candleStick["low"][i] < closeLowLine[i] and i >= entryTerm:

judgement[i][2] = closeLowLine[i]

#上抜けでクローズ

if df_candleStick["high"][i] > closeHighLine[i] and i >= entryTerm:

judgement[i][3] = closeHighLine[i]

else:

pass

return judgement

def judgeForLoop(self, high, low, entryHighLine, entryLowLine, closeHighLine, closeLowLine):

"""

売り買い判断．入力した価格が期間高値より高ければ買いエントリー，期間安値を下抜けたら売りエントリー．judgementリストは[買いエントリー，売りエントリー，買いクローズ（売り），売りクローズ（買い）]のリストになっている．（値は0or1）

ローソク足は1分ごとに取得するのでインデックスが-1のもの（現在より1本前）をつかう．

"""

judgement = [0,0,0,0]

#上抜けでエントリー

if high > entryHighLine[-1]:

judgement[0] = 1

#下抜けでエントリー

if low < entryLowLine[-1]:

judgement[1] = 1

#下抜けでクローズ

if low < closeLowLine[-1]:

judgement[2] = 1

#上抜けでクローズ

if high > closeHighLine[-1]:

judgement[3] = 1

return judgement

#エントリーラインおよびクローズラインで約定すると仮定する．

def backtest(self, judgement, df_candleStick, lot, rangeTh, rangeTerm, originalWaitTerm=10, waitTh=10000, cost = 0):

#エントリーポイント，クローズポイントを入れるリスト

buyEntrySignals = []

sellEntrySignals = []

buyCloseSignals = []

sellCloseSignals = []

nOfTrade = 0

pos = 0

pl = []

pl.append(0)

#トレードごとの損益

plPerTrade = []

#取引時の価格を入れる配列．この価格でバックテストのplを計算する．（ので，どの価格で約定するかはテストのパフォーマンスに大きく影響を与える．）

buy_entry = []

buy_close = []

sell_entry = []

sell_close = []

#各ローソク足について，レンジ相場かどうかの判定が入っている配列

isRange = self.isRange(df_candleStick, rangeTerm, rangeTh)

#基本ロット．勝ちトレードの直後はロットを落とす．

originalLot = lot

#勝ちトレード後，何回のトレードでロットを落とすか．

waitTerm = 0

for i in range(len(judgement)):

if i > 0:

lastPL = pl[-1]

pl.append(lastPL)

#エントリーロジック

if pos == 0 and not isRange[i]:

#ロングエントリー

if judgement[i][0] != 0:

pos += 1

buy_entry.append(judgement[i][0])

buyEntrySignals.append(df_candleStick.index[i])

#ショートエントリー

elif judgement[i][1] != 0:

pos -= 1

sell_entry.append(judgement[i][1])

sellEntrySignals.append(df_candleStick.index[i])

#ロングクローズロジック

elif pos == 1:

#ロングクローズ

if judgement[i][2] != 0:

nOfTrade += 1

pos -= 1

buy_close.append(judgement[i][2])

#値幅

plRange = buy_close[-1] - buy_entry[-1]

pl[-1] = pl[-2] + (plRange-self.cost) * lot

buyCloseSignals.append(df_candleStick.index[i])

plPerTrade.append((plRange-self.cost)*lot)

#waitTh円以上の値幅を取った場合，次の10トレードはロットを1/10に落とす．

if plRange > waitTh:

waitTerm = originalWaitTerm

lot = originalLot/10

elif waitTerm > 0:

waitTerm -= 1

lot = originalLot/10

if waitTerm == 0:

lot = originalLot

#ショートクローズロジック

elif pos == -1:

#ショートクローズ

if judgement[i][3] != 0:

nOfTrade += 1

pos += 1

sell_close.append(judgement[i][3])

plRange = sell_entry[-1] - sell_close[-1]

pl[-1] = pl[-2] + (plRange-self.cost) * lot

sellCloseSignals.append(df_candleStick.index[i])

plPerTrade.append((plRange-self.cost)*lot)

#waitTh円以上の値幅を取った場合，次の10トレードはロットを1/10に落とす．

if plRange > waitTh:

waitTerm = originalWaitTerm

lot = originalLot/10

elif waitTerm > 0:

waitTerm -= 1

lot = originalLot/10

if waitTerm == 0:

lot = originalLot

#さらに，クローズしたと同時にエントリーシグナルが出ていた場合のロジック．

if pos == 0 and not isRange[i]:

#ロングエントリー

if judgement[i][0] != 0:

pos += 1

buy_entry.append(judgement[i][0])

buyEntrySignals.append(df_candleStick.index[i])

#ショートエントリー

elif judgement[i][1] != 0:

pos -= 1

sell_entry.append(judgement[i][1])

sellEntrySignals.append(df_candleStick.index[i])

#最後にポジションを持っていたら，期間最後のローソク足の終値で反対売買．

if pos == 1:

buy_close.append(df_candleStick["close"][-1])

plRange = buy_close[-1] - buy_entry[-1]

pl[-1] = pl[-2] + plRange * lot

pos -= 1

buyCloseSignals.append(df_candleStick.index[-1])

nOfTrade += 1

plPerTrade.append(plRange*lot)

elif pos ==-1:

sell_close.append(df_candleStick["close"][-1])

plRange = sell_entry[-1] - sell_close[-1]

pl[-1] = pl[-2] + plRange * lot

pos +=1

sellCloseSignals.append(df_candleStick.index[-1])

nOfTrade += 1

plPerTrade.append(plRange*lot)

return (pl, buyEntrySignals, sellEntrySignals, buyCloseSignals, sellCloseSignals, nOfTrade, plPerTrade)

def describeResult(self, entryTerm, closeTerm, fileName=None, candleTerm=None, rangeTh=5000, rangeTerm=15, originalWaitTerm=10, waitTh=10000, showFigure=True, cost=0):

"""

signalsは買い，売り，中立が入った配列

"""

import matplotlib.pyplot as plt

if fileName == None:

s_hour = 0

s_min = 0

e_hour = 23

e_min = 59

number = int((e_hour - s_hour)*60 + e_min - s_min)

start_timestamp = datetime.datetime(2018, 3, 24, s_hour, s_min, 0, 0).timestamp()

end_timestamp = datetime.datetime(2018, 3, 24, e_hour, e_min, 0, 0).timestamp()

candleStick = self.getSpecifiedCandlestick(number, "60", start_timestamp, end_timestamp)

else:

candleStick = self.readDataFromFile(fileName)

if candleTerm != None:

df_candleStick = self.processCandleStick(candleStick, candleTerm)

else:

df_candleStick = self.fromListToDF(candleStick)

entryLowLine, entryHighLine = self.calculateLines(df_candleStick, entryTerm)

closeLowLine, closeHighLine = self.calculateLines(df_candleStick, closeTerm)

judgement = self.judge(df_candleStick, entryHighLine, entryLowLine, closeHighLine, closeLowLine, entryTerm)

pl, buyEntrySignals, sellEntrySignals, buyCloseSignals, sellCloseSignals, nOfTrade, plPerTrade = self.backtest(judgement, df_candleStick, 1, rangeTh, rangeTerm, originalWaitTerm=originalWaitTerm, waitTh=waitTh, cost=cost)

plt.figure()

plt.subplot(211)

plt.plot(df_candleStick.index, df_candleStick["high"])

plt.plot(df_candleStick.index, df_candleStick["low"])

plt.ylabel("Price(JPY)")

ymin = min(df_candleStick["low"]) - 200

ymax = max(df_candleStick["high"]) + 200

plt.vlines(buyEntrySignals, ymin , ymax, "blue", linestyles='dashed', linewidth=1)

plt.vlines(sellEntrySignals, ymin , ymax, "red", linestyles='dashed', linewidth=1)

plt.vlines(buyCloseSignals, ymin , ymax, "black", linestyles='dashed', linewidth=1)

plt.vlines(sellCloseSignals, ymin , ymax, "green", linestyles='dashed', linewidth=1)

plt.subplot(212)

plt.plot(df_candleStick.index, pl)

plt.hlines(y=0, xmin=df_candleStick.index[0], xmax=df_candleStick.index[-1], colors='k', linestyles='dashed')

plt.ylabel("PL(JPY)")

#各統計量の計算および表示．

winTrade = sum([1 for i in plPerTrade if i > 0])

loseTrade = sum([1 for i in plPerTrade if i < 0])

winPer = round(winTrade/(winTrade+loseTrade) * 100,2)

winTotal = sum([i for i in plPerTrade if i > 0])

loseTotal = sum([i for i in plPerTrade if i < 0])

profitFactor = round(winTotal/-loseTotal, 3)

maxProfit = max(plPerTrade)

maxLoss = min(plPerTrade)

print("Total pl: {}JPY".format(int(pl[-1])))

print("The number of Trades: {}".format(nOfTrade))

print("The Winning percentage: {}%".format(winPer))

print("The profitFactor: {}".format(profitFactor))

print("The maximum Profit and Loss: {}JPY, {}JPY".format(maxProfit, maxLoss))

if showFigure:

plt.show()

else:

plt.clf()

return pl[-1], profitFactor

def getCandlestick(self, number, period):

"""

number:ローソク足の数．period:ローソク足の期間（文字列で秒数を指定，Ex:1分足なら"60"）．cryptowatchはときどきおかしなデータ（price=0）が含まれるのでそれを除く．

"""

#ローソク足の時間を指定

periods = [period]

#クエリパラメータを指定

query = {"periods":','.join(periods)}

#ローソク足取得

res = \

json.loads(requests.get("https://api.cryptowat.ch/markets/bitflyer/btcfxjpy/ohlc", params=query).text)[

"result"]

# ローソク足のデータを入れる配列．

data = []

for i in periods:

row = res[i]

length = len(row)

for column in row[:length - (number + 1):-1]:

# dataへローソク足データを追加．

if column[4] != 0:

column = column[0:6]

data.append(column)

return data[::-1]

def fromListToDF(self, candleStick):

"""

Listのローソク足をpandasデータフレームへ．

"""

date = [price[0] for price in candleStick]

priceOpen = [int(price[1]) for price in candleStick]

priceHigh = [int(price[2]) for price in candleStick]

priceLow = [int(price[3]) for price in candleStick]

priceClose = [int(price[4]) for price in candleStick]

date_datetime = map(datetime.datetime.fromtimestamp, date)

dti = pd.DatetimeIndex(date_datetime)

df_candleStick = pd.DataFrame({"open" : priceOpen, "high" : priceHigh, "low": priceLow, "close" : priceClose}, index=dti)

return df_candleStick

def processCandleStick(self, candleStick, timeScale):

"""

1分足データから各時間軸のデータを作成.timeScaleには5T（5分），H（1時間）などの文字列を入れる

"""

df_candleStick = self.fromListToDF(candleStick)

processed_candleStick = df_candleStick.resample(timeScale).agg({'open': 'first','high':'max','low': 'min','close': 'last'})

processed_candleStick = processed_candleStick.dropna()

return processed_candleStick

#csvファイル（ヘッダなし）からohlcデータを作成．

def readDataFromFile(self,filename):

for i in range(1, 10, 1):

with open(filename, 'r', encoding="utf-8") as f:

reader = csv.reader(f)

header = next(reader)

for row in reader:

candleStick = [row for row in reader if row[4] != "0"]

dtDate = [datetime.datetime.strptime(data[0], '%Y-%m-%d %H:%M:%S') for data in candleStick]

dtTimeStamp = [dt.timestamp() for dt in dtDate]

for i in range(len(candleStick)):

candleStick[i][0] = dtTimeStamp[i]

candleStick = [[float(i) for i in data] for data in candleStick]

return candleStick

def lineNotify(self, message, fileName=None):

payload = {'message': message}

headers = {'Authorization': 'Bearer ' + self.line_notify_token}

if fileName == None:

try:

requests.post(self.line_notify_api, data=payload, headers=headers)

except:

pass

else:

try:

files = {"imageFile": open(fileName, "rb")}

requests.post(self.line_notify_api, data=payload, headers=headers, files = files)

except:

pass

def describePLForNotification(self, pl, df_candleStick):

import matplotlib

matplotlib.use('Agg')

import matplotlib.pyplot as plt

close = df_candleStick["close"]

index = range(len(pl))

# figure

fig = plt.figure(figsize=(20,12))

#for price

ax = fig.add_subplot(2, 1, 1)

ax.plot(df_candleStick.index, close)

ax.set_xlabel('Time')

# y axis

ax.set_ylabel('The price[JPY]')

#for PLcurve

ax = fig.add_subplot(2, 1, 2)

# plot

ax.plot(index, pl, color='b', label='The PL curve')

ax.plot(index, [0]*len(pl), color='b',)

# x axis

ax.set_xlabel('The number of Trade')

# y axis

ax.set_ylabel('The estimated Profit/Loss(JPY)')

# legend and title

ax.legend(loc='best')

ax.set_title('The PL curve(Time span:{})'.format(self.candleTerm))

# save as png

today = datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')

number = "_" + str(len(pl))

fileName = today + number + ".png"

plt.savefig(fileName)

plt.close()

return fileName

def loop(self,entryTerm, closeTerm, rangeTh, rangeTerm,originalWaitTerm, waitTh,candleTerm=None):

"""

注文の実行ループを回す関数

"""

self.executionsProcess()

#pubnubが回り始めるまで待つ．

time.sleep(20)

pos = 0

pl = []

pl.append(0)

lastPositionPrice = 0

lot = self.lot

originalLot = self.lot

waitTerm = 0

try:

candleStick = self.getCandlestick(50, "60")

except:

print("Unknown error happend when you requested candleStick")

if candleTerm == None:

df_candleStick = self.fromListToDF(candleStick)

else:

df_candleStick = self.processCandleStick(candleStick, candleTerm)

entryLowLine, entryHighLine = self.calculateLines(df_candleStick, entryTerm)

closeLowLine, closeHighLine = self.calculateLines(df_candleStick, closeTerm)

#直近約定件数30件の高値と安値

high = max([self.executions[-1-i]["price"] for i in range(30)])

low = min([self.executions[-1-i]["price"] for i in range(30)])

while True:

#1分ごとに基準ラインを更新

if datetime.datetime.now().second < 2 :

print("Renewing candleSticks")

try:

candleStick = self.getCandlestick(50, "60")

except:

print("Unknown error happend when you requested candleStick")

if candleTerm == None:

df_candleStick = self.fromListToDF(candleStick)

else:

df_candleStick = self.processCandleStick(candleStick, candleTerm)

entryLowLine, entryHighLine = self.calculateLines(df_candleStick, entryTerm)

closeLowLine, closeHighLine = self.calculateLines(df_candleStick, closeTerm)

#直近約定件数30件の高値と安値

high = max([self.executions[-1-i]["price"] for i in range(30)])

low = min([self.executions[-1-i]["price"] for i in range(30)])

judgement = self.judgeForLoop(high, low, entryHighLine, entryLowLine, closeHighLine, closeLowLine)

#現在レンジ相場かどうか．

isRange = self.isRange(df_candleStick, rangeTerm, rangeTh)

try :

ticker = self.api.ticker(product_code=self.product_code)

except:

print("Unknown error happend when you requested ticker.")

finally:

pass

best_ask = ticker["best_ask"]

best_bid = ticker["best_bid"]

#ここからエントリー，クローズ処理

if pos == 0 and not isRange[-1]:

#ロングエントリー

if judgement[0]:

print(datetime.datetime.now())

self.order.market(size=lot, side="BUY")

pos += 1

message = "Long entry. Lot:{}, Price:{}".format(lot, best_ask)

self.lineNotify(message)

lastPositionPrice = best_ask

#ショートエントリー

elif judgement[1]:

print(datetime.datetime.now())

self.order.market(size=lot,side="SELL")

pos -= 1

message = "Short entry. Lot:{}, Price:{}, ".format(lot, best_bid)

self.lineNotify(message)

lastPositionPrice = best_bid

elif pos == 1:

#ロングクローズ

if judgement[2]:

print(datetime.datetime.now())

self.order.market(size=lot,side="SELL")

pos -= 1

plRange = best_bid - lastPositionPrice

pl.append(pl[-1] + plRange * lot)

message = "Long close. Lot:{}, Price:{}, pl:{}".format(lot, best_bid, pl[-1])

fileName = self.describePLForNotification(pl, df_candleStick)

self.lineNotify(message,fileName)

#一定以上の値幅を取った場合，次の10トレードはロットを1/10に落とす．

if plRange > waitTh:

waitTerm = originalWaitTerm

lot = round(originalLot/10,3)

elif waitTerm > 0:

waitTerm -= 1

lot = round(originalLot/10,3)

if waitTerm == 0:

lot = originalLot

elif pos == -1:

#ショートクローズ

if judgement[3]:

print(datetime.datetime.now())

self.order.market(size=lot, side="BUY")

pos += 1

plRange = lastPositionPrice - best_ask

pl.append(pl[-1] + plRange * lot)

message = "Short close. Lot:{}, Price:{}, pl:{}".format(lot, best_ask, pl[-1])

fileName = self.describePLForNotification(pl, df_candleStick)

self.lineNotify(message,fileName)

#一定以上の値幅を取った場合，次の10トレードはロットを1/10に落とす．

if plRange > waitTh:

waitTerm = originalWaitTerm

lot = round(originalLot/10,3)

elif waitTerm > 0:

waitTerm -= 1

lot = round(originalLot/10,3)

if waitTerm == 0:

lot = originalLot

time.sleep(0.5)

message = "Waiting for channelbreaking."

if datetime.datetime.now().minute % 5 == 0 and datetime.datetime.now().second < 1:

print(message)

self.lineNotify(message)

def executionsProcess(self):

"""

pubnubで価格を取得する場合の処理（基本的に不要．）

"""

channels = ["lightning_executions_FX_BTC_JPY"]

executions = self.executions

class BFSubscriberCallback(SubscribeCallback):

def message(self, pubnub, message):

execution = message.message

for i in execution:

executions.append(i)

config = PNConfiguration()

config.subscribe_key = 'sub-c-52a9ab50-291b-11e5-baaa-0619f8945a4f'

config.reconnect_policy = PNReconnectionPolicy.LINEAR

config.ssl = False

config.set_presence_timeout(60)

pubnub = PubNubTornado(config)

listener = BFSubscriberCallback()

pubnub.add_listener(listener)

pubnub.subscribe().channels(channels).execute()

pubnubThread = threading.Thread(target=pubnub.start)

pubnubThread.start()

def getSpecifiedCandlestick(self,number, period, start_timestamp, end_timestamp):

"""

number:ローソク足の数．period:ローソク足の期間（文字列で秒数を指定，Ex:1分足なら"60"）．cryptowatchはときどきおかしなデータ（price=0）が含まれるのでそれを除く

"""

# ローソク足の時間を指定

periods = [period]

# クエリパラメータを指定

query = {"periods": ','.join(periods), "after": str(int(start_timestamp)), "before": str(int(end_timestamp))}

# ローソク足取得

try:

res = json.loads(requests.get("https://api.cryptowat.ch/markets/bitflyer/btcfxjpy/ohlc", params=query).text)

res = res["result"]

except:

print(res)

# ローソク足のデータを入れる配列．

data = []

for i in periods:

row = res[i]

length = len(row)

for column in row[:length - (number + 1):-1]:

# dataへローソク足データを追加．

if column[4] != 0:

column = column[0:6]

data.append(column)

return data[::-1]

#注文処理をまとめている

class Order:

def __init__(self):

self.product_code = "FX_BTC_JPY"

self.key = "your key"

self.secret = "your secret"

self.api = pybitflyer.API(self.key, self.secret)

def limit(self, side, price, size, minute_to_expire=None):

print("Order: Limit. Side : {}".format(side))

response = {"status":"internalError in order.py"}

try:

response = self.api.sendchildorder(product_code=self.product_code, child_order_type="LIMIT", side=side, price=price, size=size, minute_to_expire = minute_to_expire)

except:

pass

while "status" in response:

try:

response = self.api.sendchildorder(product_code=self.product_code, child_order_type="LIMIT", side=side, price=price, size=size, minute_to_expire = minute_to_expire)

except:

pass

time.sleep(3)

return response

def market(self, side, size, minute_to_expire= None):

print("Order: Market. Side : {}".format(side))

response = {"status": "internalError in order.py"}

try:

response = self.api.sendchildorder(product_code=self.product_code, child_order_type="MARKET", side=side, size=size, minute_to_expire = minute_to_expire)

except:

pass

while "status" in response:

try:

response = self.api.sendchildorder(product_code=self.product_code, child_order_type="MARKET", side=side, size=size, minute_to_expire = minute_to_expire)

except:

pass

time.sleep(3)

return response

def stop(self, side, size, trigger_price, minute_to_expire=None):

print("Order: Stop. Side : {}".format(side))

response = {"status": "internalError in order.py"}

try:

response = self.api.sendparentorder(order_method="SIMPLE", parameters=[{"product_code": self.product_code, "condition_type": "STOP", "side": side, "size": size,"trigger_price": trigger_price, "minute_to_expire": minute_to_expire}])

except:

pass

while "status" in response:

try:

except:

pass

time.sleep(3)

return response

def stop_limit(self, side, size, trigger_price, price, minute_to_expire=None):

print("Side : {}".format(side))

response = {"status": "internalError in order.py"}

try:

response = self.api.sendparentorder(order_method="SIMPLE", parameters=[{"product_code": self.product_code, "condition_type": "STOP_LIMIT", "side": side, "size": size,"trigger_price": trigger_price, "price": price, "minute_to_expire": minute_to_expire}])

except:

pass

while "status" in response:

try:

except:

pass

return response

def trailing(self, side, size, offset, minute_to_expire=None):

print("Side : {}".format(side))

response = {"status": "internalError in order.py"}

try:

response = self.api.sendparentorder(order_method="SIMPLE", parameters=[{"product_code": self.product_code, "condition_type": "TRAIL", "side": side, "size": size, "offset": offset, "minute_to_expire": minute_to_expire}])

except:

pass

while "status" in response:

try:

except:

pass

return response

def optimization():

entryAndCloseTerm = [(5,3),(5,5),(10,10),(20,10)]

rangeThAndrangeTerm = [(5000,5),(5000,15),(10000,15),(None,15),(None,20),(None,15)]

waitTermAndwaitTh = [(10,10000),(10,20000),(5,10000)]

paramList = []

for i in entryAndCloseTerm:

for j in rangeThAndrangeTerm:

for k in waitTermAndwaitTh:

channelBreakOut = ChannelBreakOut()

channelBreakOut.entryTerm = i[0]

channelBreakOut.closeTerm = i[1]

channelBreakOut.rangeTh = j[0]

channelBreakOut.rangeTerm = j[1]

channelBreakOut.waitTerm = k[0]

channelBreakOut.waitTh = k[1]

channelBreakOut.candleTerm = "1T"

#テスト

pl, profitFactor = channelBreakOut.describeResult(entryTerm=channelBreakOut.entryTerm, closeTerm=channelBreakOut.closeTerm, rangeTh=channelBreakOut.rangeTh, rangeTerm=channelBreakOut.rangeTerm, originalWaitTerm=channelBreakOut.waitTerm, waitTh=channelBreakOut.waitTh, candleTerm=channelBreakOut.candleTerm,fileName="20180221_0310.csv", showFigure=False)

paramList.append([pl,profitFactor, i,j,k])

pF = [i[1] for i in paramList]

pL = [i[0] for i in paramList]

print("ProfitFactor max:")

print(paramList[pF.index(max(pF))])

print("PL max:")

print(paramList[pL.index(max(pL))])

if __name__ == '__main__':

#とりあえず5分足，5期間安値・高値でエントリー，クローズする設定

channelBreakOut = ChannelBreakOut()

channelBreakOut.entryTerm = 5

channelBreakOut.closeTerm = 5

channelBreakOut.rangeTh = None

channelBreakOut.rangeTerm = None

channelBreakOut.waitTerm = 0

channelBreakOut.waitTh = 10000

channelBreakOut.candleTerm = "5T"

channelBreakOut.cost = 0

#実働

#channelBreakOut.loop(channelBreakOut.entryTerm, channelBreakOut.closeTerm, channelBreakOut.rangeTh, channelBreakOut.rangeTerm, channelBreakOut.waitTerm, channelBreakOut.waitTh)

#バックテスト

channelBreakOut.describeResult(entryTerm=channelBreakOut.entryTerm, closeTerm=channelBreakOut.closeTerm, rangeTh=channelBreakOut.rangeTh, rangeTerm=channelBreakOut.rangeTerm, originalWaitTerm=channelBreakOut.waitTerm, waitTh=channelBreakOut.waitTh, candleTerm=channelBreakOut.candleTerm,showFigure=True, cost=channelBreakOut.cost)

#最適化

#optimization()

吉田より:

2018年3月27日 2:13 PM

はじめまして、botやプログラミングの勉強をしようと思いスナフキン様のページを教えてもらい勉強させていただいております。ありがとうございます。
すごく初歩的なことかもしれませんが教えていただけましたら幸甚です。

上記コードを実行して現在下記が表示されている状況です。

======================= RESTART: C:\python\bitcoin.py =======================
Total pl: JPY
The number of Trades:
The Winning percentage: %
The profitFactor:
The maximum Profit and Loss: JPY, JPY

損益等のグラフも出ています。これだけで感動いたしました。
ただ、KEY等はいれましたがそれ以外いじっていません。
この状態で自動でトレードは行われるのですか？設定しなければいけない数値があるのでしょうか？

本当に初歩的な質問で申し訳ございません。
よろしくお願い申し上げます。

返信
- スナフキンより:
  
  2018年3月27日 10:33 PM
  
  はじめまして．お読みいただきありがとうございます．注文はloop関数で回すので，ifmainでコメントアウトしているloop()を有効して実行すればOKです．ただし，パラメタの設定が重要で，その辺りは今後ブログ記事で解説を行う予定なのでそちらでご確認ください
  
  返信
【自動で儲けたい？】BitMEX用オリジナルトレードbot開発記 | CoinVoice（コインボイス）初心者でも分かる話題の仮想通貨より:

2018年3月27日 6:40 PM

[…] チャネルブレイクアウト戦略を使ったBTCFX自動取引Bot(pythonコード) […]

返信
ぜりいより:

2018年3月27日 11:08 PM

こんな貴重なものの公開、ありがとうございます！
ちなみにこれはMEXでも使えるように成るのでしょうか？
そのためにはどのあたりを調節すればよいのでしょうか？

返信
- スナフキンより:
  
  2018年3月27日 11:16 PM
  
  MEXの場合，Taker’s feeとの戦いになると思います．MEXでの運用自体はAPIをMEXのものに変えれば良いだけですが，儲けたいのなら（当然そうですが）MEXの場合はTaker’s feeで取られる以上の期待値が必要になります．
  そのため，エントリーを絞るロジック，あるいはなんとかMakerになる方法を考える必要がありますね
  
  返信
吉田より:

2018年3月28日 12:41 AM

ご回答本当にありがとうございます！
せっかくお答えいただいたのに知識が足りず理解がしっかりとできませんで本当に申し訳ありません。
ブログ楽しみにしています！それまでに知識を詰め込んでおきます！

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マエダより:

2018年3月28日 2:22 AM

はじめまして、最近bot製作に興味が出てきまして、大変勉強させていただいております。
上記のコードをAPIキーなどを変更し実行してみたのですが
557行目コード：high = max([self.executions[-1-i][“price”] for i in range(30)])
にて
IndexError: deque index out of range
が出ております。
#pubnubが回り始めるまで待つ．
の時間を変えてみましたが結果は同じでした。上記のエラーを解消するにはどのような修正を行えばよいのでしょうか。すみませんがコメントいただければ幸いです。
よろしくおねがいいたします。

返信
- スナフキンより:
  
  2018年4月2日 6:16 PM
  
  マエダさん
  同じエラーが他の方も出たということで，今原因を確かめています．(自分の環境では特にエラーが出ないので，まだ分かっていません．)とりあえず，high = …の近くでprint(self.executions)して, dequeの中身を確認してみてください．
  
  返信
岩原より:

2018年3月30日 4:41 AM

裁量トレードで感情に任せてしまう瞬間があり、改善できないものだろうかと答えを探していたら、スナフキンさんのブログに偶然辿り着きました。こんな素晴らしい内容を教えてくれるブログはそうありません。これからもどうぞよろしくお願いします。
noteアップされたようですので、これから購入させていただきます⭐️

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- スナフキンより:
  
  2018年3月31日 9:04 PM
  
  お読みいただきありがとうございます．自分も同じ理由でシストレを始めました笑
  noteまで購入いただきありがとうございます．なにか分からないことがあればご質問ください．
  
  返信
koyama より:

2018年4月1日 1:28 PM

コードがすごき綺麗ですしバックテスト、最適化まで付けて無料公開なんてすごいです。ファンになりました。

返信
- スナフキンより:
  
  2018年4月1日 1:31 PM
  
  python始めたのが12月頃で，それまでは主にJavaしか使ったことがなかったので，実は命名規則とか変なところがあるんですよね笑
  でもそう言っていただけると嬉しいです．ありがとうございます．
  
  返信
[Python]CCXTで扱える取引所でそれぞれどんなAPIが取得できるの？を解決する方法 – Aoiue's memorandum より:

2018年4月7日 12:09 PM

[…] チャネルブレイクアウト戦略を使ったBTCFX自動取引Bot(pythonコード) – マクロ… […]

返信
a より:

2018年4月7日 2:56 PM

はじめまして。
このようなコードを無料で公開なんて頭があがりません、ありがとうございます。
一つ質問なのですが、このコードではcalculateLot関数は定義しているものの未使用なのでしょうか？

calculateLot関数が使用されていないように見えて気になったので伺ってみました。
# 私はpython初心者なので、そもそもコードが理解出来ていない可能性もあります。笑

返信
- スナフキンより:
  
  2018年4月7日 2:57 PM
  
  はじめまして．はいおっしゃる通りで，calculateLot関数は未使用です．必要なら実働させるときに使ってみてください．
  
  返信
ナンシーより:

2018年4月13日 7:34 AM

こんにちは、昨日から動かしてみたのですが一度も売買してくれなくてＬＯＯＰ関数のコメントアウトをはずすというのができてないと思うのですが、実働のコメントアウトをはずしてバックテストにコメントアウトをいれ一番下のoptimization()のコメントアウトをはずすという処理ではダメなんでしょうか？ほかどこのコメントアウトをはずせばよいのでしょう？
　ノート購入させていただいてそっちもＬＯＯＰのコメントアウトをはずすってあったのですがＬＯＯＰ関数のコメントアウトしてるとこが、何度もみたつもりなんですが全くみたらなく何処だか教えていただけたら助かります。　ほんとに初歩的な質問で申し訳ない

返信
- スナフキンより:
  
  2018年4月13日 9:37 AM
  
  こんにちは．まず，optimizationは実働とは関係ない処理です．コードを読めばそれが分かるはずです．初歩的な質問をしていただくのは全くかまいませんし，申し訳なく思う必要もありません．しかしぼくのこの記事も，noteにしてもコードの見本を題材にコードを理解できるように，そして書けるようになろうというのが目的であって，ここをこうすれば動かせるよと丁寧に手取り足取り教えて，既存のbotを動かせるようになることは目的ではありません．遠回りに思えるかもしれませんがまず分からないときにすぐに人に聞くのではなく，自分で調べてコードを理解しようとするところから始めてください．結果的にそれがbotトレードで稼ぐ一番の近道になるはずです．もしそうしていれば，質問も「このコードのこの場所でこういった処理を書いていて，自分はこれを実行すると〇〇のようになると思うが，実際にはこうなっている．どうしてか．」というようなものになるはずです．何度も言いますが，そういった種類の「初歩的な」質問は全く構いませんし，申し訳ないなどと思う必要も言う必要もありません．では頑張ってください．
  
  返信
ナンシーより:

2018年4月13日 9:42 AM

申し訳ない、買い　売りは、はいってたけど
pubnub:Exception in subscribe loop: HTTP Server Error (599): HTTP 599: Timeout while connecting
エラーで買えなかったようです、やはりどこかコメントアウトをはずすのが抜けてるってことなのでしょうか？

返信
ナンシーより:

2018年4月13日 1:11 PM

何度も申し訳ない、自己解決しました。結局、オーダーのほうに、ＡＰＩの鍵がはいてなかったという、間抜けな状況でした。たぶんノートのほうもまだみてないけどそうかも。
質問は「Discordのマナブくんチャンネル」のほうでしたね。失礼しました。

返信
x98000 より:

2018年4月14日 12:12 PM

＃Discordがよくわからなかったのでこちらに書かせてもらいます
公開されたコードを参考にさせてもらっています。非常に有用であり感謝しています。
折角なので私が気になったところを記載します。公開から時間が経っているので既に把握している部分や意図的な箇所もあるかもしれませんがご参考になればと。

155-156
　calculateLinesで判定する足の数が1本少なく見える
356
　numberの計算に日跨ぎが考慮されていないためローソク足が一日分しか取得できない（そもそもnumberは不要？）
572-575
　0.5秒単位にjudgementしてるが、直近の高値安値は1分おきにしか見ていない
625,647
　ifをelifにしないとplRange>waithTh時にwaitTermが初期化されない

返信
- スナフキンより:
  
  2018年4月14日 12:26 PM
  
  x98000様
  コメントありがとうございます！3番目は意図的なもので，2番目，4番目はミス（というか訂正忘れ）です．
  
  まず3番目については，pubnubのリアルタイムAPIを使って高値・安値ブレイク判定を行っているので0.5秒単位でループを回しています．高値・安値ラインは1本前のローソク足で決まるのでこちらについては1分ごとの更新で問題ないはずです．（逆に0.5秒ごとなどとしてしまうと，CryptowatchのAPI制限にひっかかかる．）
  
  1,2,4番目ですが，これはブログに載せたものがぼくが動かしているものより少し古いもの（バグを発見および訂正する前のもの）であるためです．1番目の指摘についてはロジックがやや変わってしまう（期間が1減ってしまう）ので訂正しておきました．また4番目もすぐに訂正できるのでしておきました．2番目はそれほど影響はないので必要ならば各自変えてくださいということでお願いします．
  
  返信
  - x98000 より:
    
    2018年4月14日 3:04 PM
    
    早速の回答有り難うございます。
    3番目について、高値・安値ラインは1分毎でいいですが、pubnubは裏で回っていてもhigh,lowが1分毎にしか更新されないように見えるので、結局1分毎にしか判定できないように思えます。勘違いかな？
    
    返信
    - スナフキンより:
      
      2018年4月14日 3:17 PM
      
      今確認しました！そうですね．インデントを１つ下げないとダメですね．結構大事な部分でミスしてました．失礼しました．ありがとうございます！
      
      返信
ピジョンだと思ってたより:

2018年5月11日 3:11 AM

こちらのプログラムを見て、pythonはこんなことができるのだと知って勉強を始めました。今まで大きなプログラムを作ったことが無かったのであちらこちらに散ったクラスから必要な処理を持ってきて…という工程にとにかく苦戦させられています。

ロジックの変更はpythonを自在にこなせるようになってから。まずはbitmexで使えるように変更することから始める。と目標を立ててやってみているのですが、gitに上がっている別ファイルの方も変更しないとmex対応にできませんよね？
JavaやCに多少触れていたとは言え、1か月程度の学習レベルでは到達不可能な分不相応な事をしようとしてしまっているのでしょうか。

返信
- スナフキンより:
  
  2018年5月11日 10:49 AM
  
  はじめまして！たしかMEX対応版をDiscordのどなたかが作ってDiscordに貼っていた気がします．JavaやCをやっていたのなら全然そんなことはないと思います．ぼくもpythonを触り始めたのは12月末ぐらいなので．．．
  
  返信
  - ピジョンだと思ってたより:
    
    2018年5月11日 2:11 PM
    
    お返事いただけるなんて嬉しいです！
    
    MEX対応版の情報ありがとうございます。短期的に見ればさくっとコピーできちゃえばいいなという欲もありますが、やはり自分で理解して自分で作れるという強みは今後臨機応変に対応していく中でも必要になりますよね。
    
    機械的になれずに裁量で2桁万円飛ばしちゃって反省してシストレを検討し始めました。似たような感じでシストレに移行したという事で、私もこういった物を理解できるレベルに到達できるように(贅沢言えば早めに)頑張ります。
    
    返信
ピジョンだと思ってたより:

2018年5月14日 4:45 PM

再びコメント失礼します。165,166なのですが、i<termの場合に配列を逆走してしまいませんか？
155,156が修正されているかもしれないと思い、githubの方を見に行ったところ上に上がっているプログラムが一切見つかりませんでした。
最新版は微修正レベルの改善ではなく別物レベルに仕上がっていて、既に上のは無くなってしまっているのでしょうか？

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のびのび〜るより:

2018年7月30日 2:28 PM

はじめまして。
中年エンジニアでBot運用しています。
チャネルブレイクアウトをモディファイして運用していたのですが、レンジ相場と大きいトレンドの後で損失が大きいのに気付き、ちょうど対策しようとしていました。
そんな時に、この記事にめぐり逢い、とても参考になり、感謝しています。
ところで、ソースコードがとても綺麗ですね。自分も綺麗に書こうと努力しているんですが、とても感心しました。

返信
- スナフキンより:
  
  2018年7月30日 5:16 PM
  
  ありがとうございます．長年エンジニアをされている方にそう言っていただけて嬉しいです．
  
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wanna_be_freeさんがnoteで解説「チャネルブレイクアウトbotコード（by スナフキン氏）読解メモ」 | ハチマル(=^・^=)　BITCOINで投資入門 @leococolin より:

2018年9月16日 12:15 AM

[…] チャネルブレイクアウト戦略を使ったBTCFX自動取引Bot(pythonコード) […]

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