Pythonでローソク足チャートの表示（Plotly編） - Qiita
Pythonでローソク足チャートの表示（matplotlib編） の続きです。 Plotlyは、Python専用のパッケージというわけではなく、RやMatlab、JavaScriptなどにも対応しています。オンラインモードだとアカウントを作る必要がありますが、オフラインで使う場合、特にアカウント作る必要はありません。以下はオフラインでの説明です。 準備 PlotlyのPythonパッケージのインストールは、このページにあるように import numpy as np import pandas as pd idx = pd.date_range('2015/01/01', '2015/12/31 23:59', freq='T') dn = np.random.randint(2, size=len(idx))*2-1 rnd_walk = np.cumprod(np.exp(dn*0.0
指数移動平均(EMA)、２重指数移動平均(DEMA)、３重指数移動平均(TEMA)の違い - Qiita
MetaTrader5(MT5)に組み込まれているテクニカル指標にDEMA, TEMAというのがあります。それぞれ Double Exponential Moving Average、Triple Exponential Moving Average の略で、２重指数移動平均、３重指数移動平均と訳されます。 この記事では、EMA、DEMA、TEMAの違いを調べてみます。 EMAの基本的な説明は以下にあります。 IIRフィルタ型の移動平均をpandasとscipyで比較してみた 計算式は $$y(n)=\alpha x(n)+(1-\alpha)y(n-1)$$ と表され、他の移動平均と同じように期間$period$をパラメータとすると、$\alpha=2/(period+1)$となります。 DEMAはDouble EMAの略ですが、単にEMAを２回かけることではありません。EMAを２回かけ
MetaTraderのLWMAをscipyのFIRフィルタ関数で実装してみる - Qiita
初投稿ですが、いきなり本題に入ります。 最近、MetaTrder5(MT5)のテクニカル指標関数をPythonで実装してみました。→GitHub MT5では、移動平均の種類に、SMA, EMA, SMMA, LWMAとあるのですが、SMA(単純移動平均)は、pandas使うと簡単に書けました。 import numpy as np import pandas as pd def MAonSeries(s, ma_period, ma_method): if ma_method == 'SMA': return s.rolling(ma_period).mean() def MAonSeries(s, ma_period, ma_method): if ma_method == 'LWMA': y = pd.Series(0.0, index=s.index) for i in range(
PythonでFXシストレのバックテスト(1) - Qiita
はじめに Pythonでシストレのバックテストをするライブラリってたくさんあるのですが、MetaTraderから入った人にとってはわかりにくいので、Pythonの練習がてらバックテストのためのコードを書いてみました。 Pythonでシストレのバックテスト ただ、最初のバージョンは、まず動くことを第一に書いたので、結構無駄があったり、実行速度が遅かったりしたので、今回、ちょっと改良してみました。 FXヒストリカルデータの取得 株価だと、Yahoo!とかから直接ダウンロードして使えるものも多いのですが、FXだと5分足とか15分足とか複数のタイムフレームのデータを使うこともあるので、基本のデータとして1分足データが欲しいところです。 そうなると、データも大きいので、予めダウンロードしたデータを読み込む方が都合がいいかと思います。ここではサンプルデータとして以下のサイトからダウンロードしておきます
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