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Sat, 10 Aug 2024 22:32:35 +0000

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Bitflyer価格乖離インジケーター(Lightning Fx Sfd) 【Tradingview】|まっつ(Torys)@Matsu_Bitmex|Note

使い方 ・bitFlyerFXなどで短期トレードする方向けに開発されました。 ・ロウソクチャートの期間を設定できます。例えば5秒足チャートを表示することができます。 ・プログラムミスによって間違った値を配信する可能性があります。トレードは完全に自己責任で行ってください。 ・当サービスは bitFlyer の価格データを使用していますが、このサービスとbitFlyer様とは全く関係がありません。 ・問題がありましたら、お手数おかけしますが 問い合わせフォーム からご連絡ください。

histogram( data["滑り"]()*100, bins=200) # numpy の histogram() を使って n1(binの境界)とn2(度数)を取得する # dropna() は空白行を落とすために使用 # ヒストグラムを表示 y = n1/float(()) # 頻度(度数)をもとに確率を計算する(縦軸) x = (n2[1:] + n2[:-1])/2 # 境界[0番目, 1番目, 2番目,... 5番目]と[1番目, 2番目, 3番目,... 6番目]からbinの中央値を計算(横軸) x_width = n2[1] - n2[0] # binの幅を取得 ( x, y, width=x_width) # 棒グラフの描画 # 平均値をグラフに表示 vline( data["滑り"]()*100, color="red", linewidth=1, label="平均値 {}%"( round(data["滑り"]()*100, 2))) # 95パーセンタイル区間を塗りつぶし vspan( percentile_5, percentile_95, color="blue", alpha=0. 1, label="95パーセンタイル区間") (True) ("シグナル価格と執行価格の乖離(スリッページ)%") ("頻度(確率)") csvファイルを読み込んで、pandasを使って集計しています。 pandasの使い方は こちらの記事 で解説しているので参考にしてください。 またmatplotlibのhist()関数では、縦軸の目盛りを確率にすることが難しいようだったので、numpyでヒストグラムにしました。 スリッページの影響 スリッページコストが最終的な成績にどの程度の影響を及ぼすかは、BOTの売買頻度によって異なります。 期待リターン2%の取引を年間200回するBOTと、期待リターン0. 2%の取引を年間2000回するBOTでは、理論上の期待リターンは同じです。しかしここに0. 1%のスリッページコストを考慮すると、前者の利回りは年間380%である一方、後者は期待リターンが100%になり、最終成績は4倍近い差となります。