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2021年5月14日4 分

pythonで株価分析⑬【コピペで３秒　RSI（相対力指数）でバックテスト】

最終更新: 2021年11月1日

今回は、大人気シリーズ「pythonで株価分析してみた」の第13弾です❕


 

表題の通り、

『コピペで３秒。』でRSI（相対力指数）のバックテストができます('ω')ノ

『有名な指標だけど、RSI（相対力指数）っていつ使えば儲かるの❓』という疑問に答えます。

ポチるだけで、バックテストの結果が表示されます!(^^)!


 


 


 

今回も、コピペで行ける様、しっかりとpythonコードの解説をしていきますので、グーグルコラボのご準備をお願い致します。


 

では、早速行ってみましょう!(^^)!


 

目次

❶ RSI（相対力指数）とは❓

❷ VISA【V：ビザカード】でバックテスト(*‘ω‘ *)

❸ pythonコード解説

❶ RSI（相対力指数）とは❓

RSI（相対力指数）とは、「Relative Strength Index」の略で、相場の相対的な強弱（又は過熱感）を表す指標です。

要は、「売られ過ぎ」。「買われ過ぎ」。を0～100％のパーセント表記で表します。

RSIが70％～80％を超えると買われ過ぎ、反対に20％～30％を割り込むと売られ過ぎと判断します。

上下の画像はマネックス証券様より。

とても分かり易い説明です(*^-^*)私も同証券を愛用しています💛

https://info.monex.co.jp/technical-analysis/indicators/005.html

❷ VISA【V：ビザカード】でバックテスト(*‘ω‘ *)

早速、pythonを使用して、RSI（相対力指数）を利用して売買したときのVISA【V】のトレード結果を見てみましょう(・ω・)ノ

トレード期間（バックテスト期間）は2019.5.14～2021.5.13（2年間）

1回のトレードにおける売買株数は100株です(*^-^*)

  • 単位：ドル💲

  • 'average return'　'平均リターン' : 37.995,

  • 'maximum drawdown'　 '最大ドローダウン' ：4564.0,

  • 'profit factor'　'利益率' : 1.305,

  • 'recovery factor'　'回復率': 0.448,

  • 'riskreward ratio'　'riskreward比率': 0.466, ※1

  • 'sharpe ratio'　'シャープレシオ': 0.07, ※2

  • 'stop loss'　'ストップロス': 0

  • 'take profit': 0,

  • 'total profit'　'総利益': 2044.998,

  • 'total trades'　'総取引回数' : 19,

  • 'win rate'　'勝率': 73.684

という結果でした。一応利益は出ました。

総利益は2,044ドル。リスクリワード0.4％。

1回のトレードで獲得できる期待値37ドル。

まぁ、そこそこと言った感じでしょうか(・ω・)ノ

てゆーかRR比率と勝率から見るとトントン。損益分岐点くらいなので、微妙ですね(´；ω；`)ｳｩｩ

総利益2,044ドルは、マグレと言えます。

ここで注目して頂きたいポイントは、RSI（相対力指数）の特徴として、「ボックス相場が続いているときの的中率は高いものの、上下に強いトレンドに弱い」ということです（画面赤枠）。コロナショック時の様に、上下に大きくブレると売買シグナルが出ていたとしても、トレンドの勢いが止まらずに、負けて終わることがあります。

ヨコヨコのボックス相場（画面青色枠）では、順調に利益を上げています(・ω・)ノ

一番下のグラフは、期待値の分布です。19回のトレード中14回は利益がでており（画面黄色枠）勝率73.68％。

しかし、この結果から、ふむふむ。(´・ω・｀)

ボックス相場の際は、RSI（相対力指数）を見てポジション管理するのも良さそうだな。

と、感じました。

※1.リスクリワードレシオ（損益比率） ＝ 勝ちトレードの平均利益　÷　負けトレードの平均損失

https://www.oanda.jp/lab-education/blog_column/risk_reward/

OANDAより

※2.シャープ・レシオ　＝　ポートフォリオ収益率　÷　ポートフォリオ収益率の標準偏差σ

❸ pythonコード解説

それでは、最後にPythonコード解説です。

ハイ。ドン!!

#@title バックテスト　RSI
 from stock_backtest import Backtest
 from pprint import pprint
 import datetime
 
 number = "2019-5-14" #@param {type:"string"}
 start = number
 end = datetime.date.today()
 ticker = "V" #@param [""] {allow-input: true}
 
 class MyBacktest(Backtest):
  def strategy(self):
  rsi = self.rsi(period=10)
  ema = self.ema(period=20)
  atr = self.atr(period=20)
  lower = ema - atr
  upper = ema + atr
  self.buy_entry = (rsi < 30) & (self.df.C < lower)
  self.sell_entry = (rsi > 70) & (self.df.C > upper)
  self.sell_exit = ema > self.df.C
  self.buy_exit = ema < self.df.C
 
 bt = MyBacktest(
  ticker, # ticker
  shares=100, # number of shares (default=1)
  start=start, # start date (default="")
  end=end, # end date (default="")
  data_dir="data", # data directory (default=.)
 )
 pprint(bt.run())

コードはたったこれだけです(^_-)-☆

RSIの期間は（period=10：10日間です）

※一般的には14日間で使う方が多いです！

ema（移動平均）の期間は（period=20：20日間です）

atrの期間は（period=20：20日間です）

RSIが30％以下で買いエントリー（売られ過ぎ）。

RSIが70％以上で売りエントリー（買われ過ぎ）。

以上、コピペで3秒。バックテストでした(・ω・)ノ

では、ばいちゃ。

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