mplfinanceでボリンジャーバンド

handa
2023/02/22 03:22

仮想通貨取引Botを動かしています。通貨はBTC-FXです。ビットフライヤーで動作状況を確認するためや市場の状況を見るためにときどきログインをしますが、IDとパスワードを毎回打つのが面倒です。

Pythonでグラフを描くmatplotlibというすばらしいライブラリがあります。その派生で、金融に特化したグラフを描くmplfinanceというものがあると知りました。GitHubはこちらです。

mplfinanceは、ohlcvデータを与えるとグラフが簡単に描ける優れものです。私はBotでボリンジャーバンドを使っているので、mplfinanceでボリンジャーバンドが描くことができれば、ビットフライヤーにログインする回数を減らせると思いプログラムを作ってみました。

インストールは

pip install mplfinance

とします。

mplfinanceのインポートは

import mplfinance as mpf

とします。

まず、直近のohlcvデータを取引所から取得します。私のBotはccxtというライブラリを使って作っていますが、ccxtはビットフライヤーからはohlcvデータをうまく取得できないため、ここは自作ライブラリを使っています。期間は1分足です。

df = ohlcv.get_ohlcv(exchange, pair, "60s", 1)
if df.empty:
   print("ohlcv情報を取得できません。")
   exit()

データフレームdfをprintするとこのようなデータです。Open, High, Low, Close, Volumeという列名にしておくと、mplfinanceに正しく値を渡せます。

             Timestamp       Open       High        Low      Close    Volume
0  2023-02-19 11:19:00  3311438.0  3311778.0  3311185.0  3311778.0  0.768227
1  2023-02-19 11:20:00  3311469.0  3312618.0  3311345.0  3312618.0  0.611852
2  2023-02-19 11:21:00  3312648.0  3313630.0  3312645.0  3313630.0  0.851840
3  2023-02-19 11:22:00  3313290.0  3313795.0  3313104.0  3313440.0  0.492988
4  2023-02-19 11:23:00  3313693.0  3313693.0  3313349.0  3313693.0  0.816953
5  2023-02-19 11:24:00  3313693.0  3313865.0  3312894.0  3312894.0  2.106768
6  2023-02-19 11:25:00  3312894.0  3312971.0  3312073.0  3312073.0  1.993450
7  2023-02-19 11:26:00  3312009.0  3312268.0  3311023.0  3311499.0  1.020999
8  2023-02-19 11:27:00  3311479.0  3312000.0  3309600.0  3310229.0  3.881758
9  2023-02-19 11:28:00  3309780.0  3310575.0  3309575.0  3309946.0  2.828693

このデータが日付の昇順に並んでいることが保証されていないのであれば、

# 日付の古い順に並び替え
df.sort_index(inplace=True)

として並び換えます。

データの期間を設定します。ここでは180期間（180分）とします。

# 最新180期間のデータとする。
df = df.tail(180)

ボリンジャーバンドを取得します。まず、取得関数です。取得期間はデフォルトで20としています。小なり記号（＜）は半角に直してください。

def get_bollingerband(df, n=20):
   if n ＜ 10:
       return None
   df = df.fillna(method="ffill")
   df["mean"]   = df["Close"].rolling(window=n).mean()
   df["std"]    = df["Close"].rolling(window=n).std()
   df["lower3"] = df["mean"] - (df["std"] * 3)
   df["lower2"] = df["mean"] - (df["std"] * 2)
   df["lower1"] = df["mean"] - (df["std"] * 1)
   df["upper1"] = df["mean"] + (df["std"] * 1)
   df["upper2"] = df["mean"] + (df["std"] * 2)
   df["upper3"] = df["mean"] + (df["std"] * 3)

   return df

取得関数の呼び出しです。

# ボリンジャーバンドを取得する。
df = get_bollingerband(df)

mplfinanceでは、日付列はDatetimeIndex型とする必要があります。私のライブラリでは日付列はDatetimeIndex型とならないので、変換します。

# Timestamp列をDatetimeIndex型にする。
df["Timestamp"] = pd.to_datetime(df["Timestamp"])
df.set_index("Timestamp", inplace=True)

ここまでで、準備ができました。

次は、取得したボリンジャーバンドをグラフへの追加情報とします。lower3は-3σ、meanは移動平均、upper3は+3σです。線の種類を変える場合は、ここにlinestyle='dotted'（点線）などと追加指定します。

# 追加情報として、ボリンジャーバンドの線を加える。
add = mpf.make_addplot(
       df[['lower3', 'mean', 'upper3']],       # ボリンジャーバンドの移動平均と±3σ
       alpha=0.5                               # 透過度
)

上で作った追加情報も使ってチャートをプロットします。各パラメタの意味はコメントを見てください。

# ローソク足チャートをプロットする。
fig, axes = mpf.plot(
       df,                                     # データフレーム
       type='candle',                          # グラフ種類
       addplot=add,                            # make_addplotによる追加情報
       title='bitFlyer Bollinger Band',        # グラフのタイトル
       figscale=1.3,                           # 図の大きさの倍率を指定、デフォルトは1
       figratio=(16,9),                        # グラフの縦横比
       panel_ratios=(8,2),                     # パネルの縦比
       volume=True,                            # Volumeを表示する
       datetime_format='%Y/%m/%d %H:%M',       # 日付表示の書式
       returnfig=False                         # 凡例の表示(しない)
)
fig.show()