先ず！テクニカル分析するためにデータを準備する。多くの例題ではサンプルとしてモジュールに用意されているデータを使っているけど欲しいのは自分仕様。ということで、どんなサンプルデータかを確認した。
# In[1]
from backtesting.test import SMA, GOOG
print(GOOG)
# Out[1]
インデックスは年月日が昇順、列名は["Open", "High", "Low", "Close", "Volume"]、というのがサンプルデータなので、こいつに則ればよいのではと思った。また、
# In[2]
GOOG.index
# Out[2]
Timestamp('2004-08-19 00:00:00')
ということで、インデックスは時間のやつ。
この形式でデータを準備する。いつも通り南アフリカランドでやってみる。
今日はこれだけ。
# In[1]
from backtesting.test import SMA, GOOG
print(GOOG)
# Out[1]
Open High Low Close Volume
2004-08-19 100.00 104.06 95.96 100.34 22351900
2004-08-20 101.01 109.08 100.50 108.31 11428600
2004-08-23 110.75 113.48 109.05 109.40 9137200
2004-08-24 111.24 111.60 103.57 104.87 7631300
2004-08-25 104.96 108.00 103.88 106.00 4598900
... ... ... ... ... ...
2013-02-25 802.30 808.41 790.49 790.77 2303900
2013-02-26 795.00 795.95 784.40 790.13 2202500
2013-02-27 794.80 804.75 791.11 799.78 2026100
2013-02-28 801.10 806.99 801.03 801.20 2265800
2013-03-01 797.80 807.14 796.15 806.19 2175400
[2148 rows x 5 columns]
インデックスは年月日が昇順、列名は["Open", "High", "Low", "Close", "Volume"]、というのがサンプルデータなので、こいつに則ればよいのではと思った。また、
# In[2]
GOOG.index
# Out[2]
Timestamp('2004-08-19 00:00:00')
ということで、インデックスは時間のやつ。
この形式でデータを準備する。いつも通り南アフリカランドでやってみる。
今日はこれだけ。
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