yarn serve --port 5500

go run main.go

go_fx_v1を再構築する. 変化点は下記の通り.

• 日足のトレード専用にする
• 扱う通貨はUSD/JPYのみ
• talibのテクニカルを使って、売買ルールを指定する
• 売買ルールのベースはRubyで構築したトレードシミュレーションと基本は同じにする
• Frontはおまけ
  • シミュレーションはバックエンドとデータベースだけで完結させる
  • Frontに表示したくなったらAPIHandlerを定義して、Vue.jsからAPI呼び出しをするようにする

その他

• databaseはpostgresql
• 日足データはクリック証券かな(??)から取ってきたものを使う

[fxtrading]
currency_code = USD_JPY


[db]
SQLDriver = postgres
DbName = exchange_v2

config.go

package config

import (
	"log"

	"gopkg.in/ini.v1"
)

type ConfigList struct {
	SQLDriver    string
	DbName       string
	CurrencyCode string
}

var Config ConfigList

func init() {
	cfg, err := ini.Load("config.ini")
	if err != nil {
		log.Fatalln(err)
	}

	Config = ConfigList{
		SQLDriver:    cfg.Section("db").Key("SQLDriver").String(),
		DbName:       cfg.Section("db").Key("DbName").String(),
		CurrencyCode: cfg.Section("fxtrading").Key("currency_code").String(),
		Port : cfg.Section("web").Key("port").MustInt(),
	}

}

postgresqlを使用する(sqlite3よりは使い慣れているので)

import (
  "github.com/lib/pq"
)


func init() {
  conStr := "user=takuyakinoshita dbname=exchangerates sslmode=disable"
  DbConnection, err = sql.Open(config.Config.SQLDriver, conStr)
  // ここで := を使うとnil pointer dereference errorが出るので注意
}

1dのローソクからデータベースを作成する

SQL.open時には、connectionとerrorはグローバル登録して、 型推論はしないようにしないとエラーが発生するので注意する.

// 下記はぬるぽ
DbConnection, err := sql.Open(config.Config.SQLDriver, connectionStr)

データベースから情報を取ってきてメモリに格納するDataFrameを作成する.

candle.go データベースから値を読み出して、candle構造体に1本のcandle情報を格納する

• time
• open
• high
• low
• close
• swap

データベースから値を読み出して、DataFrameCandle構造体を返すグローバル関数もここに定義する.

dfcandle.go candleの配列の形をとる.

• duration
• events(購買情報,後で追加)
• SMA(technical, 後で追加)
• EMA(technical, 後で追加)
• ...
• candles []candle

[models/dfcandle.go]

[models/candle.go]

抜き出したデータフレームにSignalEventsを渡す.

個々のSignalEventは、データフレーム内で条件に合致した場合に データベースに売買情報が保存される.
なので、SignalEventsテーブルを参照することで、 売買ルールの有効性が確認できる.

• シミュレーションの開始時点を指定: startDate
• 保有ロット、建玉の価格、現在の価格profitを計算して、Accountの値をウォッチする (単純化のため、ひとまずswapは計算対象にしない)

startDataだけを指定して、startDate以降のデータをすべて抽出。
startDateを最初の建玉を建てる日付(midPriceで購入)して、 一括決済に至るまでを一つのスパンとする.

日付を進めながらシミュレーションを繰り返すことで、 包括的なシミュレーションを実行できる.

• 指定した期間startで1lot購入
• 1円下がるごとに追加で1lot購入
• 最大10lotまで購入
• 利益が30%を超えたら売却
• 利益が-50%を超えたら売却