並列処理[スレッド]　株価分析・システムトレード開発で楽しく学ぶPythonの小ネタ。[threading,引数] | 独学・Pythonで株式投資（旧トレードステーションのある生活）株式投資分析・自動売買で生活を豊かに

記事の更新日：2021年8月29日

Pythonでデイトレードの自動売買システムを構築するには、並列処理[スレッド]の知識があった方が良いでしょう。

例えば、リアルタイム株価を取得するプログラムを走らせながら、発注や反対売買の処理を行うケースなどです。

※留意事項

このブログ記事はPython初心者向けに作成しています。

初心者が理解しやすいように、Pythonコードは美しさや推奨されている記述ルールよりも単純であることを優先しました。

新しく覚えることも出来るだけ少なくするため、今回の記事ではプリント文を多く用いています。

Python上級者にとっては、冗長(長たらしい)なコード記述に感じるかも知れませんが、ご容赦願います。

逐次処理と並列処理

Pythonコードは、記述した順番に上から処理されます。

◇逐次処理のイメージ

Pythonでは、スレッドを使うと並列処理を実行する事も出来ます。

◇並列処理のイメージ

Pythonコードを見ながらの方が理解しやすいと思いますので、サンプルコーをご覧に入れながら解説します。

ライブラリーのインポートと関数作成

並列処理[スレッド]を行うために必要なライブラリーをインポートします。

並列処理されていることが分かるように、sleepを使うのでtimeもインポートします。

関数は3つ作成しました。

○processing1()

最初に実行される関数

実行されると、「関数1 : 開始」と出力して、1秒待機した後「関数1 : 終了」と出力します。

○parallel_processing1()

並列処理される関数

実行されると、「並列処理1 : 開始」と出力して、10秒待機した後「並列処理1 : 終了」と出力します。

○parallel_processing2()

並列処理される関数

実行されると、「並列処理2 : 開始」と出力して、5秒待機した後「並列処理2 : 終了」と出力します。

# スレッドをインポート
import threading
# スリープを使ってプログラムを待機させるので、timeをインポート
import time

def processing1():
    # 関数の名前をプリント
    print('関数1 : 開始')
    #待機　1秒
    time.sleep(1)
    #関数が終了したことをプリント
    print('関数1 : 終了')

def parallel_processing1():
    # 現在のスレッド(並列処理)が開始したことをプリント
    print('並列処理1 : 開始')
    # 待機　10秒
    time.sleep(10)
    # 現在のスレッド(並列処理)が終了したことをプリント
    print('並列処理1 : 終了')

def parallel_processing2():
    # 現在のスレッド(並列処理)が開始したことをプリント
    print('並列処理2 : 開始')
    # 待機　5秒
    time.sleep(5)
    # 現在のスレッド(並列処理)が終了したことをプリント
    print('並列処理2 : 終了')

# スレッドをインポート

import threading

# スリープを使ってプログラムを待機させるので、timeをインポート

import time

def processing1():

# 関数の名前をプリント

print('関数1 : 開始')

#待機　1秒

time.sleep(1)

#関数が終了したことをプリント

print('関数1 : 終了')

def parallel_processing1():

# 現在のスレッド(並列処理)が開始したことをプリント

print('並列処理1 : 開始')

# 待機　10秒

time.sleep(10)

# 現在のスレッド(並列処理)が終了したことをプリント

print('並列処理1 : 終了')

def parallel_processing2():

# 現在のスレッド(並列処理)が開始したことをプリント

print('並列処理2 : 開始')

# 待機　5秒

time.sleep(5)

# 現在のスレッド(並列処理)が終了したことをプリント

print('並列処理2 : 終了')

並列処理[スレッド]を実行する

並列処理[スレッド]を実行させましょう。

今回のサンプルコードでは、並列処理[スレッド]させる関数は2つです。

parallel_processing1()
parallel_processing2()

taget=で走らせる関数を渡します。

t1 = threading.Thread(target=parallel_processing1)
t2 = threading.Thread(target=parallel_processing2)

スレッド　ｔ1　をスタートさせます。

t1.start()

1秒待機後

スレッド　ｔ2　をスタートさせます。

t2.start()

if __name__ == '__main__':
    # 1つ目の関数を実行させる
    processing1()

    # スレッドを2つ走らせる
    # tagetで走らせる関数を渡す。
    t1 = threading.Thread(target=parallel_processing1)
    t2 = threading.Thread(target=parallel_processing2)

    # t1とt2を平行で走らせる
    # スレッド1を走らせる
    t1.start()
    # 1秒待機
    time.sleep(1)
    # スレッド2を走らせる
    t2.start()

if __name__ == '__main__':

# 1つ目の関数を実行させる

processing1()

# スレッドを2つ走らせる

# tagetで走らせる関数を渡す。

t1 = threading.Thread(target=parallel_processing1)

t2 = threading.Thread(target=parallel_processing2)

# t1とt2を平行で走らせる

# スレッド1を走らせる

t1.start()

# 1秒待機

time.sleep(1)

# スレッド2を走らせる

t2.start()

実行結果

実行結果は次のようになります。

このサンプルコードを実行すると、

最初に関数processing1()が実行され、

関数1 : 開始　が出力。　1秒待機後　関数1 : 終了　が出力される。

t1.start()でスレッド1が実行され、
並列処理1 : 開始　が出力される。

t1.start()実行の１秒後に t2.start()が実行され、

並列処理2 : 開始　が出力される。

スレッドとして並列処理されている関数parallel_processing1内で10秒待機

スレッドとして並列処理されている関数parallel_processing2内で5秒待機

それぞれの関数内で待機している秒数が異なるので、

並列処理2 : 終了　が出力され、その後に

並列処理1 : 終了　が出力されて、全体のプロセスが終了。

引数を渡す

並列実行されている関数に引数を渡すことも出来ます。

引数を渡す関数を作ります。

def parallel_processing3(x, y=1):
    # 現在のスレッド(並列処理)が開始したことをプリント
    print('並列処理3_引数有り : 開始')
    print('引数x:', x)
    print('引数y:', y)
    # 待機　6秒
    time.sleep(7)
    # 現在のスレッド(並列処理)が終了したことをプリント
    print('並列処理3_引数有り : 終了')

def parallel_processing3(x, y=1):

# 現在のスレッド(並列処理)が開始したことをプリント

print('並列処理3_引数有り : 開始')

print('引数x:', x)

print('引数y:', y)

# 待機　6秒

time.sleep(7)

# 現在のスレッド(並列処理)が終了したことをプリント

print('並列処理3_引数有り : 終了')

下のサンプルコードでは、引数をタプル型と辞書型で渡しています。

if __name__ == '__main__':
    # 引数を渡す
    # x引数をタプルで渡すためにargs=(100,)カンマを入れている
    # y引数を辞書型渡すためにkwargs={'y': 200}
    t3 = threading.Thread(target=parallel_processing3, args=(100,), kwargs={'y': 200})
    t3.start()

if __name__ == '__main__':

# 引数を渡す

# x引数をタプルで渡すためにargs=(100,)カンマを入れている

# y引数を辞書型渡すためにkwargs={'y': 200}

t3 = threading.Thread(target=parallel_processing3, args=(100,), kwargs={'y': 200})

t3.start()

すべてのサンプルコードを実行する

すべてのサンプルコードを1つにまとめて実行します。

# スレッドをインポート
import threading
# スリープを使ってプログラムを待機させるので、timeをインポート
import time

def processing1():
    # 関数の名前をプリント
    print('関数1 : 開始')
    #待機　1秒
    time.sleep(1)
    #関数が終了したことをプリント
    print('関数1 : 終了')

def parallel_processing1():
    # 現在のスレッド(並列処理)が開始したことをプリント
    print('並列処理1 : 開始')
    # 待機　10秒
    time.sleep(10)
    # 現在のスレッド(並列処理)が終了したことをプリント
    print('並列処理1 : 終了')

def parallel_processing2():
    # 現在のスレッド(並列処理)が開始したことをプリント
    print('並列処理2 : 開始')
    # 待機　5秒
    time.sleep(5)
    # 現在のスレッド(並列処理)が終了したことをプリント
    print('並列処理2 : 終了')

def parallel_processing3(x, y=1):
    # 現在のスレッド(並列処理)が開始したことをプリント
    print('並列処理3_引数有り : 開始')
    print('引数x:', x)
    print('引数y:', y)
    # 待機　6秒
    time.sleep(7)
    # 現在のスレッド(並列処理)が終了したことをプリント
    print('並列処理3_引数有り : 終了')

if __name__ == '__main__':
    # 1つ目の関数を実行させる
    processing1()

    # スレッドを2つ走らせる
    # tagetで走らせる関数を渡す。
    t1 = threading.Thread(target=parallel_processing1)
    t2 = threading.Thread(target=parallel_processing2)

    # t1とt2を平行で走らせる
    # スレッド1を走らせる
    t1.start()
    # 1秒待機
    time.sleep(1)
    # スレッド2を走らせる
    t2.start()

    # 引数を渡す
    # x引数をタプルで渡すためにargs=(100,)カンマを入れている
    # y引数を辞書型渡すためにkwargs={'y': 200}
    t3 = threading.Thread(target=parallel_processing3, args=(100,), kwargs={'y': 200})
    t3.start()

# スレッドをインポート

import threading

# スリープを使ってプログラムを待機させるので、timeをインポート

import time

def processing1():

# 関数の名前をプリント

print('関数1 : 開始')

#待機　1秒

time.sleep(1)

#関数が終了したことをプリント

print('関数1 : 終了')

def parallel_processing1():

# 現在のスレッド(並列処理)が開始したことをプリント

print('並列処理1 : 開始')

# 待機　10秒

time.sleep(10)

# 現在のスレッド(並列処理)が終了したことをプリント

print('並列処理1 : 終了')

def parallel_processing2():

# 現在のスレッド(並列処理)が開始したことをプリント

print('並列処理2 : 開始')

# 待機　5秒

time.sleep(5)

# 現在のスレッド(並列処理)が終了したことをプリント

print('並列処理2 : 終了')

def parallel_processing3(x, y=1):

# 現在のスレッド(並列処理)が開始したことをプリント

print('並列処理3_引数有り : 開始')

print('引数x:', x)

print('引数y:', y)

# 待機　6秒

time.sleep(7)

# 現在のスレッド(並列処理)が終了したことをプリント

print('並列処理3_引数有り : 終了')

if __name__ == '__main__':

# 1つ目の関数を実行させる

processing1()

# スレッドを2つ走らせる

# tagetで走らせる関数を渡す。

t1 = threading.Thread(target=parallel_processing1)

t2 = threading.Thread(target=parallel_processing2)

# t1とt2を平行で走らせる

# スレッド1を走らせる

t1.start()

# 1秒待機

time.sleep(1)

# スレッド2を走らせる

t2.start()

# 引数を渡す

# x引数をタプルで渡すためにargs=(100,)カンマを入れている

# y引数を辞書型渡すためにkwargs={'y': 200}

t3 = threading.Thread(target=parallel_processing3, args=(100,), kwargs={'y': 200})

t3.start()

実行結果はこちら

まとめ

今回はPythonでデイトレードの自動売買システムを構築する際に必要と思われる、並列処理[スレッド]の解説をしました。

時間差で複数の関数が実行されるので、文字よりも動画で見た方がわかりやすいかも知れません。

追って動画も作成するつもりですので、動画でも見たいと思う方はブックマークをしてお待ちいただけると幸いです。

このブログでは、株価分析・システムトレード開発で楽しく学ぶためのPythonプログラミングの小ネタをシリーズで紹介する予定です。

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この記事を書いた人

あしおゆたか

投資歴21年の個人投資家

机上の理論ではなく、実体験に基づいた記事作りをモットーにしています。

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