今回はローソク足パターンの発生銘柄を抽出事例として、「赤三兵/黒三兵」を取り上げてみます。

条件は最も基本的な、以下の判定方法で抽出したいと思います。

【赤三兵】 ・直近３足連続で陽線 ・直近３足の高値がすべて切り上がっている ・直近３足の安値がすべて切り上がっている

【黒三兵】 ・直近３足連続で陰線 ・直近３足の高値がすべて切り下がっている ・直近３足の安値がすべて切り下がっている

それではまず、赤三兵発生銘柄をスクリーニングしてみましょう。サンプルコードを実行してください。

以下のように、赤三兵発生の件数と銘柄が表示されます。

ちなみに、前回と同じサンプルコードでチャートも確認してみましょう。（date_startで遡る日数を50から20に変更している点と、multichart_colsを5にして横5列に変更している点以外は、前回と全く同じコードです）

実行すると、以下のように直近のチャートが表示されます。右端の直近３足が、確かに赤三兵となっているのが確認できますね。

設定可能なパラメータ

今回のパラメータは以下になります。

# パラメータ設定
market_code_list = ['0111', '0112', '0113']
sector33_code_list = []
sc_type = 'Aka'
max_view_num = 10
save_file_flg = False
save_file_name = "SC_赤三兵発生.csv"

前回との違いは、cross_typeがsc_typeになっている点のみです。

sc_typeを’Kuro’に変更すると、黒三兵のスクリーニングが可能です。

Next..

今回はローソク足パターンのスクリーニング事例について紹介しました。

証券会社やTradingViewなどのツールでは、予め用意されているものしかスクリーニング条件を選ぶことができませんが、Pythonであれば条件を自由に作ることができます。

今回紹介した赤三兵/黒三兵も、値幅や発生位置などを細かくコーディングすることで、より精度の高いスクリーニング条件に改良していくことも可能です。

興味のある方は、ぜひチャレンジしてみてください。

さて次回は、少し趣向を変えて「ストップ高/ストップ安」の銘柄を抽出してみたいと思います。J-Quants API のデータだからこそ手軽に抽出できる事例として、ご紹介しますね。