Channel Breakout Bot for bitmex

使用規約は本家様に準じてください
https://github.com/Connie-Wild/ChannelBreakoutBot

Special Thanks for Snufkin https://sshuhei.com/

本ソフトウェアの商用利用を禁止します。
ソースコードを改変した物の販売や、設定パラメータの販売も許可しません。
商用利用が発覚した場合、金1000万円を請求致します。
また、商用利用を行った時点でこの支払に同意したものとみなします。
なお、作者は本ソフトウェアによって生じる一切の損害について責任を負いません。
Commercial use is strictly prohibited.

インストール方法

1. python3 をインストール
2. ターミナルからgitリポジトリをクローン

git clone https://github.com/kotakoba/manabukun-for-Bitmex.git

3. フォルダに移動し、必要なパッケージをインストール
   

for Windows 10 with Python 3.6.5

cd manabukun-for-Bitmex
pip install -U pip setuptools
pip install pybitflyer requests pandas pubnub tornado matplotlib

for ubuntu16.04 with Python 3.5.2

cd manabukun-for-Bitmex
apt-get install -y python3 python3-pip python3-tk libpng-dev libfreetype6-dev
pip3 install -U pip setuptools
pip3 install pybitflyer requests pandas pubnub tornado matplotlib

4. インストールフォルダ内のconfig_default.jsonをconfig.jsonにリネーム
5. インストールフォルダ内のoptimizeList_default.jsonをoptimizeList.jsonにリネーム
6. key、secretフィールドを、取引所から取得したAPIキー、シークレットに置き換える。
7. コンソールから起動

for Windows 10 with Python 3.6.5

python trade.py

for ubuntu16.04 with Python 3.5.2

python3 trade.py

最新版へのアップデート方法

インストールフォルダでコンソールから以下を実行。

git pull

設定

設定はconfig.jsonファイルで行います。

全体設定

Name	Values	Description
product_code	FX_BTC_JPY	取引銘柄の指定。bitflyer-FXのみ対応。
key	string	取引所APIのキー
secret	string	取引所APIのシークレット
line_notify_token	string	LINE Notifyによる通知を行う場合に、トークンを設定。
healthCheck	true/false	取引所のステータスがNORMALとBUSYとVERY BUSY以外の場合、オープンオーダを行わない。(損切りが出来るようにクローズオーダは行う)
entryTerm	number	entryTerm期間高値/安値を更新したらオープンシグナル点灯
closeTerm	number	closeTerm期間、オープン方向と逆に高値/安値を更新したらクローズシグナル点灯
rangePercent	number/null	[option]下記参照
rangePercentTerm	number/null	[option]rangePercentTerm期間の値幅の平均値を求め、rangePercentを掛けた値をentryTerm/closeTerm期間の高値/安値から加算/減算する。
rangeTerm	number/null	[option]下記参照
rangeTh	number/null	[option]レンジ相場でのエントリーを減らすために、rangeTerm期間の値幅(rangeTh)または価格の標準偏差の変動でレンジ相場の判定を行う。
waitTerm	number	下記参照
waitTh	number	rangeTh円以上の値幅を取った場合，次のwaitTermトレードはロットを1/10に落とす。(大きいトレンドのあとの大きなリバや戻りで損をしやすいため)
candleTerm	string	ロウソクの期間を指定。1T(1分足)、5T(5分足)、1H(1時間足)。分はT、時はHで示す。
cost	number	バックテストおよび、optimizationで利用。遅延等で1トレード毎にcost円分のコストが発生するものとして評価を行う。
fileName	string/null	バックテストおよび、optimizationで使用するOHLCデータのファイル名を指定する。デフォルトはchart.csv。指定が無い場合は都度取得する。
showFigure	true/false	バックテスト実行時にグラフを表示するか選択。コマンドラインのみの環境ではfalseにして下さい。
sendFigure	true/false	バックテスト結果のグラフをLINE Notifyで通知する。showFigureがfalseの場合のみ有効。
core	number/null	optimizationで使用するCPUコア数を指定。nullの場合、全てのコアを利用する。1の場合、パラメータ毎の詳細実行結果を表示するが、2以上またはnullの場合は、パラメータ毎の実行結果は簡易表示となる。(全てのコアを利用するとCPU使用率が100%に張り付くため、全体コア数-1の値を設定する事をオススメする。)
showTradeDetail	true/false	バックテストの結果として、トレード履歴の詳細を表示する。

バックテスト

別途取得したOHLCデータfileNameを元にバックテストを行う。
fileNameの指定が無い場合はcryptowat.chから都度取得する。

for Windows 10 with Python 3.6.5

python backtest.py

for ubuntu16.04 with Python 3.5.2

python3 backtest.py

optimization

別途取得したOHLCデータfileNameを元に最適な設定値の探索を試みる。
fileNameの指定が無い場合はcryptowat.chから都度取得する。(都度取得すると時間がかかる上に同じOHLCデータでの比較が出来ないのでfileNameの指定をする事をオススメします。)
自動設定はされないため、探索した値を利用したい場合はconfig.jsonに設定する必要あり。

for Windows 10 with Python 3.6.5

python optimization.py

for ubuntu16.04 with Python 3.5.2

python3 optimization.py

optimization用のパターンデータの用意

設定はoptimizeList.jsonファイルで行います。

パターンデータ

Name	Values	Description
entryAndCloseTerm	number	[entryTerm,closeTerm]で指定。
rangeThAndrangeTerm	number/null	[rangeTh,rangeTerm]で指定。
waitTermAndwaitTh	number	[waitTerm,waitTh]で指定。
rangePercentList	number/null	[rangePercent,rangePercentTerm]で指定。

optimization用のOHLCデータの取得

コマンドライン引数に取得したい日付と取得時間足を指定する事が出来る。
時間足：1分足 = 60 , 1時間足 = 3600
日付：yyyy-mm-dd
例)5分足を最新から6000件取得する。
ohlc_get.py 300
例)2018-04-05の5分足を取得する。
ohlc_get.py 300 2018-04-05
引数を指定しない場合、1分足データを6000件取得する。

for Windows 10 with Python 3.6.5

python ohlc_get.py > chart.csv

for ubuntu16.04 with Python 3.5.2

python3 ohlc_get.py > chart.csv

FAQ

Q.どんな設定値を使えば利益を出せますか？

A. バックテスト等を利用し、ご自身で探して下さい。