遺伝的アルゴリズムでカブロボ制作③ 評価関数の設計その2

前回に引き続きまして、遺伝的アルゴリズムで作成している株ロボットの評価関数を作成していこうと思います。
前回、ある時間地点における回答配列を作成しましたので、今回は回答配列と遺伝子の配列を比較し、ある程度以上一致している場合は、売り買いのモーションを起こすようにしていこうと思います。
遺伝子配列と回答配列の一致度をどのように見るかですが、両者とも0と1の配列では、同じ序列のものをかけ合わせると、0と1は0、1と1は1となり区別できるのですが、

0と0も0になってしまい、不一致の場合と区別できません。

なので配列を1と-1に変えようと思います。

こうすることで、一致する1と1は1、-1と-1も1、不一致である1と-1は-1となります。

さらに各項目に重みを付け、なるべく近い日取りのものほど売買に影響をあたえるようにします。

この重み付けは前から順に18，16，14，12，10，10，8，6，4，2とします。

1日前と2日前のみが一致する場合は、18+16で合計点が34点になります。

この合計点がある一定の値を超えると売り買いのモーションを起こします。

では実際のコードですが、

import sys
from dataload_class import vstr2date
from dataload_class import dataload

def predata_init():
    code = 1305
    data = dataload(code)
    data = data.loadfile()
    if data != 0:
      t = vstr2date(data)
#      print data[dataload.hajimene]
    return [t, data[dataload.hajimene]]

def negative2zero(num):
    if num<=0:
        num = 0
    return num

def main():
    stockPrice = [] #株価
    date = []   #日付
    popGrope =[]
    date,stockPrice = predata_init()
#    print date,stockPrice
    popGrope = [[[-1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, -1, 1], [1, -1, -1, 1, 1, -1, 1, 1, 1, 1]], [[1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1, 1], [1, 1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1]], [[1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, 1], [-1, 1, 1, 1, -1, 1, -1, -1, 1, 1]], [[-1, 1, 1, 1, -1, -1, 1, 1, -1, -1], [-1, -1, -1, 1, 1, -1, 1, -1, -1, -1]], [[-1, -1, 1, -1, 1, -1, 1, 1, -1, 1], [1, 1, -1, -1, 1, 1, -1, 1, -1, -1]], [[-1, 1, -1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], [-1, 1, -1, 1, -1, 1, 1, 1, -1, 1]], [[1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, 1, -1, -1], [1, -1, 1, 1, -1, 1, -1, -1, -1, -1]], [[1, -1, -1, -1, 1, -1, -1, -1, 1, -1], [1, -1, -1, 1, -1, -1, 1, -1, 1, 1]], [[-1, 1, 1, 1, -1, 1, -1, -1, 1, 1], [1, -1, -1, -1, -1, 1, -1, 1, 1, 1]], [[1, -1, 1, -1, -1, -1, 1, -1, -1, 1], [-1, -1, 1, 1, 1, 1, 1, -1, -1, 1]]]
    popnum = 0
    for popnum in range(10):
        pop = popGrope[popnum]
        kaiGean = pop[0]
        uriGean = pop[1]
        principal = 1000000 #元金（￥100万）
        holding = 0 #持ち株量
        #評価ループ
        lenStockprice = len(stockPrice)
    #    print lenStockprice
        fluctuationArry =[] #現在時間の評価配列を作る
        today = lenStockprice - 100
        agoArry =[0,1,2,3,5,8,13,21,35,56,89]
        n=0
        m=0
        print "--------------------------------------------------"
        print date[today]
        for j in range(300):
            todayPrice = stockPrice[today]
    #        print date[today]
    #        print todayPrice
            for i in range(10):
                n = agoArry[i]
                m = agoArry[i+1]
    #            print n,m
                ndayagoPrice = stockPrice[today + n]    #n日前の株価
                mdayagoPrice = stockPrice[today + m]    #m日前の株価
                changeValue =ndayagoPrice - mdayagoPrice
    #            print mdayagoPrice, date[today + m]
                if changeValue<=0:
                    fluctuationArry.append(-1)#小さかったら評価配列に-1追加
                else:
                    fluctuationArry.append(1)
    #        print fluctuationArry
            #ある地点での評価に使う配列完成
            #評価配列と遺伝子の一致度を見る
            kaiPoint =(negative2zero(fluctuationArry[0]*kaiGean[0])*18)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[1]*kaiGean[1])*16)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[2]*kaiGean[2])*14)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[3]*kaiGean[3])*12)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[4]*kaiGean[4])*10)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[5]*kaiGean[5])*10)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[6]*kaiGean[6])*8)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[7]*kaiGean[7])*6)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[8]*kaiGean[8])*4)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[9]*kaiGean[9])*2)
#            print kaiPoint
            if kaiPoint>=40:
#                print principal,holding,todayPrice
                holding = holding+ principal /todayPrice
                principal = principal -(principal /todayPrice)*todayPrice
#                print principal,holding,todayPrice
            uriPoint =(negative2zero(fluctuationArry[0]*uriGean[0])*18)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[1]*uriGean[1])*16)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[2]*uriGean[2])*14)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[3]*uriGean[3])*12)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[4]*uriGean[4])*10)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[5]*uriGean[5])*10)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[6]*uriGean[6])*8)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[7]*uriGean[7])*6)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[8]*uriGean[8])*4)+\
                        (negative2zero(fluctuationArry[9]*uriGean[9])*2)
            if uriPoint>=40:
    #            print "a",principal,holding
                principal = principal +holding*todayPrice
                holding = holding - holding
    #            print principal, holding
#            print kaiPoint,uriPoint,principal,holding
            fluctuationArry = []
            today = today -1    #日付を進める
        #評価ループ
        print principal + holding* todayPrice
        print date[today]



if __name__ == '__main__':
    main()

これで評価関数が完成しました。
次回はこの関数を使って遺伝的アルゴリズムを回していこうと思います。