Aroon indicator （アルーン・インジケーター）について
ふとあるつぶやきを思い出した。
Aroon? Chop Zone? .８つくらい知らない
さらに読み進めると・・・
Aroonとは何か？
この謎を解明すべく我々スタッフはTradingViewの奥地へと向かった。
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あった！
なぜ最弱の海にいた魚人の名前になっているのかは分かりませんが
確かにありました。
どんなものか確認
もしかしたらこのインジのギザギザ感とやつの鼻が少し似てるせいかもしれません。
本文
こんばんは！
茶番が長引きましたが、
今回↑のツイートを思い出してアルーンってインジが気になったので調べてみました。
一応ざっと解説してみますが、
詳しくはとても分かりやすい参考サイトさんを参照してください。
（記事の下に貼ってあります）
アルーンについて
（トレンド系テクニカル）
先ほどの画像をもう１度
・２種類の線、アルーンアップとアルーンダウン
（画像ではup=オレンジ、down=ブルー）
upでは上昇トレンドの
downでは下降トレンドの 発生、持続、消失などを示唆します
・計算式 14日間 (n=14)
up = ｎ－ｎ期間中の最高値からの経過日数/ｎ×１００
down = ｎ－ｎ期間中の最安値からの経過日数/ｎ×１００
計算式からわかるように１００％なら強いといった訳ではなく、
１００％がトレンドの始まりといった感じになります。
また高い数値が継続されているとトレンド継続中
upが低い＝「上昇トレンドではない」であって「下降トレンドである」ではないので注意
（このup-downで算出した数値を使ったアルーンオシレーターというものもある）
・主な使い方
①２本の線のクロスをエントリーの判断に使う
②今はトレンド中（70～100）かどうか、補助的に使う
気づいたこと
どういうものかはわかったけど、結局これ使えるの？
って声が外からも自分からも聞こえてきそうです。
自分流に考えてみる
上の方にも書いた通りaroonが100%になったときは「トレンドの始まりを示唆」
トレンドフォローの観点で考えるとそこでエントリーするのは良さそうです。
100%の状況(upの場合)
ｎ日中の最高値から０日経過している＝その足が最高値を更新している。
つまり「直近ｎ期間の最高値更新」で入ることになります。
これってなんかに似てませんか？、、、
ド、ド、ド、ドンチャンチャネルブレイクアウトだ！！！
そうなるとエントリーはなかなかよさそうです
Aroonは通常n=14で使われるようですが、
この場合だともう少し長いほうがいいかもしれません。
（aroonの特性上期間が長ければ長いほどトレンド持続の判定が緩くなります）
次はトレンドの持続（70～100）が損切、利確にうまく機能するか等になりますね。
もしかしたらトレイリングストップなどより上手く機能するかもしれません。
今回はこれくらいにします！
もう少し色々してみて良さそうなら「最強のBOT候補①」にしようと思います。
何か意見などありましたらぜひコメントしてください。 ではまた
参考サイト
・twitter @akagami_v2
最強のBOTは何か？
こんばんは
pythonを使って色々記事を書いていく中で
骨組みのような感じのコードを共有しながら
各記事の内容に応じて書き換えたりしたほうが読んでる方的にも良いのかなぁ
と思ってるんですが、関数とかクラスとか使ってキレイに書けないです。Orz
さて、次回からはツイッターの有名な人やFX（為替）サイトなどに紹介されている手法で気になったものを記事ごとにまとめて、何個か実装したら軽く比較したりしてみます！
最強のＢＯＴは何か⁉
その答えの一端がこのブログで・・・・
内容のレベルは低いので読み物として楽しんで頂けたら幸いです。ではまた
（追記）
エンベロープは期待していましたがナイスな使い方思いつきませんでした泣
RSI 取得 (python)
RSIの取得が上手くいったっぽいので忘れないうちに自分用に説明を書きます、
よければ参考にしてください。
RSIの種類
①単純移動平均を使って求めるもの（カトラー作）
②α＝１/期間の指数移動平均（指数平滑移動平均、指数加重移動平均）を使って求めるもの（j.w.ワイルダー作）
③指数移動平均を使って求めるもの（α＝２/(n+1)）
（③についてはネットにほとんど書いてなかったので稀だと思いますが一応そういう算出方法をあるようなので注意）
自分は「指数移動平均って直近の値だけ２倍するやり方」ってイメージが強かったので
「クソ！何度やり直してもRSIの数値がおかしくなっちまう」って感じでした。
正しくは②です（というよりtradingviewなどは②）
具体的な計算式については記事の下に参考サイトを貼ってあるのでそちらで確認してください。
過去データを使った１時間足のRSIを算出するコード
（※ コードの乗せ方がいまだにわからないので画像ですみません。）
１枚目の画像の部分のコードはhttps://ryota-trade.com/ さんの記事中のものを一部使わせてもらってます。
なので２、３枚目の画像の部分を説明していきます。
・まず３枚目のメイン処理について
upper = 値上がり幅
lower = 値下がり幅
を入れるリストを作ります。
差分の計算は一番古いデータからはできないので
i = 0ではなく1にしています
now_range = price[i]["close_price"]-price[i-1]["close_price"
]で今の足と前回の足の値幅を計算しています。
if 前回より値が上がっているとき
elif 前回より下がっているとき
else 前回とまったく一緒のとき
と処理にしています
（一応確認したらまったく同じときも稀にあるようなのでこうしました。）
具体的にいうと、
ifのとき 値上がり幅のリストに値上がり分を追加して、値下がり幅のリストにはマイナスではなく０を追加します。
最後の if文でiがRSI算出期間の２倍以上のときにＲＳＩを求める処理をします。
（なんで２倍なのかあとで説明）
・ ２枚目のRSIを求める関数について
RSIの平均値上がり幅、値下がり幅は指数移動平均で求めるので、
今回の平均値上がり幅を求めるのに前回の平均値上がり幅が必要になり
前回の平均値上がり幅を求めようとすると前々回の平均値上がり幅が必要になる
前々回の平均値上がり幅を求めるためには当然前々々回の平均値上がり幅が・・・
なのでRSIの期間が６だとしたら
11足前までさかのぼって
11～6足前までの６足でまず単純移動平均を出し、
６足前のときの平均値上がり幅を
(現在の値上がり幅＋上で出したSMA)÷期間（6）
で5足前の平均値上がり幅を求められます。
for i in range(value-1):
期間６なのでここではiに0～４までの数字を繰り返し入れていきます。
（※range（n）は0からnの１つ前までの数字 という意味なので注意）
このループで４足前、３足前、２足前、１足前、と繰り返されていき、
現在足の平均値上がり幅が求められます
（値下がり幅の方もまったく同じやり方です）
最後にRSIの公式
平均値上がり幅÷（平均値上がり幅＋平均値下がり幅）×１００
かなり分かりづらくてすみません
リストからのスライスが[-1]で一番新しいやつになるのでかなりややこしくて頭が爆発しそうになりました。いまいちわかんなかったら自分で考えてみて下さい。
検証
実際に合ってるか確かめます。
・今回のコードで出したRSI
(一番下の数値は現在足のもの)
・TradingView
４つ前の４６は一致しています
正直この画像じゃ全然検証できませんでした；；
計算自体は合ってると思います（強引）
ただ、TVにより近い数値にしたい場合はRSIをどんどん引き継いで求めるやり方がいいです。
以上です、いろいろ意見ください。
参考にさせてもらったサイト
https://fxcashback.info/rsi-calculation/
https://ryota-trade.com/?p=5175
テクノファンダさんの「クロコダイル」のpineスクリプトを翻訳
pineが書けないので自分用に翻訳として書きます。
が、間違ってたら教えてくれたらうれしいです。
up = rma(max(change(hlc3), 0), 6)
down = rma(-min(change(hlc3), 0), 6)
hlc3 #(高値+安値+終値)/3 平均値
change(hlc3) 現在の足の平均値と前回の足の平均値の差
max( x,y ) # xとyで大きい方を返す max（平均上り幅,0）
（※自分で作る場合６期間前の値上がり幅を求めるために７期間前の足まで取得する必要があるかも ここらへんいまいちわからない・・・）
udCal = up_down_calculate
udCal(up, down) =>
if down == 0
100
ｎ期間上がりっぱなしだったら１００％
if up == 0
0
n期間下がりっぱなしだったら０％
else
100 - (100 / (1 + up / down))
例）過去６期間の平均値上がり幅６０ 平均値下がり幅３０
=１００－（１００/(1+60/30)）
=100-33=67
67％
|
fastrsi = udCal(up, down) ＃平均値を使ったRSI完成 エントリー条件 Buy_IN = close<open and abs(close - open) > ema(abs(close - open), 5)*1.1 and sma(fastrsi,4)<20 |
close<open
abs(close - open) > ema(abs(close - open), 5)*1.1
②（最新の確定足の）値幅が期間５の指数移動平均値幅（高値-安値）の1.1倍より大きい
sma(fastrsi,4)<20
③直近４足分のＲＳＩの平均値が２０％より低い
（※直近の確定足から３つ前の足まで）
（※３つ前のRSIを求めるには過去１０足必要）
決済条件
( positionsize>0 and fastRSI>20 ) or ( positionsize<0 and fastRSI<80 )
position_size は買いを持っていたら正の値に、売りを持っていたら負の値になる
上のコードだと ←が買いポジションのとき →が売りポジションのときです。
条件は「ＲＳＩが２０より上がったら（買いポジションを）売る。
ＲＳＩが８０より下がったら（売りポジションを）買い戻す。」
要約すると
「直近４本の「ローソク足の平均値を使ったRSI」の平均が２０以下で買い（８０以上で売り）、２０以上（８０以下）になったら決済する」手法のようです。
独自のRSIの出し方と直近のRSIの平均を使うというアプローチが参考になります。
自分で再現したかったので、ひとによってはコードを見ればわかることだと思いますがpineを調べながら文字に起こしてみました。
初歩的なことかもしれませんが参考になれば幸いです、
また間違いとかあったら是非コメントで教えてください
pythonで実装してみたんですが、なんかものすごく結果が悪かったです
どこかしら間違ってると思われます。。。
再追記
RSI正常に実装するのに３日掛かりました。
あと記事内で修正移動平均と解釈してましたが正しくはRSIを計算するときに使う指数平滑平均をpineだとrmaと表記してるだけだと思います（記事修正済み） よってEMAで自分は計算しました。
再々追記
RSIの計算に使う指数移動平均のα＝１/期間です。
詳しくは下の記事で書いてます。
ドンチャンブレイクアウトをオープニングレンジブレイクアウトに変えてバックテストしてみる。
この検証では（https://ryota-trade.com/?p=1942）さんの記事内のコードを勝手に使わせて頂こうと思います！（初心者の自分にはこちらのサイトは恩師のような存在です、また不都合があれば即座に消したいと思います。）
大まかな手法の説明については上記サイト内の「オープニングレンジ～」の所を見て下さい。
具体的なルール
① 直近の足の始値が過去Ｎ期間の平均値幅（高値－安値）のｘ％動いたらその方向にその足の終値で注文、決済
② 直近の足が①の条件を上にも下にも満たしてるとき、終値がある方向に注文
（※②は自分が勝手にやってるだけなのでしないほうが良いかもしれません）
条件
時間足 １、２時間
期間Ｎ ３、５
で固定して
変動率ｘを探ってみて、その結果どうなのかを見ていこうと思います。
# 平均ボラティリティを計算する関数
def calculate_volatility( last_data ):
high_sum = sum(i["high_price"] for i in last_data[-1 * volatility_term :])
low_sum = sum(i["low_price"] for i in last_data[-1 * volatility_term :])
volatility = round((high_sum - low_sum) / volatility_term)
return volatility これをコピー （他の記事から参照）
def donchian(data, last_data ):
これを
# レンジブレイクを判定する関数
def range_break( data,last_data ):
volatility = calculate_volatility(last_data)*R
if (data["high_price"]-data["open_price"]) > volatility and (data["open_price"]-data["low_price"]) > volatility :
if data["close_price"] > data["open_price"] :
return {"side": "BUY" ,"price":0}
else:
return {"side": "SELL" , "price":0}
if (data["high_price"]-data["open_price"]) > volatility :
return {"side":"BUY","price":0}
if (data["open_price"]-data["low_price"]) > volatility :
return {"side":"SELL","price":0}
return {"side" : None , "price":0}
あとはentry_signalとclose_position内のdonchianの部分も変えてあげて、
設定値の項目にvolatility_term = 3 #(5) , R = 好きな数値 （変動率）を追加
ピンと来る名前が思い浮かばなかったので適当にＲにしました。
結果 （以下ある程度良かったもの いずれも１LOT固定）
(１時間足,期間３,R=2)
（２時間足,期間５,R=2）
ドンチャンと比べてみる
左:期間20のﾄﾞﾝﾁｬﾝ1H 真ん中: 期間20のﾄﾞﾝﾁｬﾝ2H 右:期間6のﾚﾝｼﾞﾌﾞﾚｲｸｱｳﾄ2H
以上です、ありがとうございました！
初心者ですのでもしかしたら根本から間違っている可能性があるため何かありましたら是非コメントで教えてください。
