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Python3ではじめるシステムトレード
Python3ではじめるシステムトレード
環境構築と売買戦略


著者 森谷博之
定価 3,800円+税
A5判 368頁
2016年11月発売
ISBN 978-4-7759-9147-3

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本書154ページ
「9.1.1 1日間隔の変化率」のデータ数(半角数字5桁)


Pythonニュース

Pythonを用いたシステムトレード入門
5月27日(土)9:30-19:00
主催:金融財務研究会
  • 日経ソフトウエア(日経BP) 4,5,6月号で「Pythonで金融時系列を分析しよう」が連載されます。

高頻度取引HFTへの入り口
無料プラットフォームと豊富なソースコードを使え!

 ネットワーク上にあるデータベースから金融経済関連のデータをダウンロードし、 そのデータの特徴を理解する。そして投資・取引戦略を構築するための知恵を身につける。

 その際にPythonプログラム言語を学び、統計的手法を用いデータ分析の客観性を向上し、安定した収益を実現する取引戦略の構築を試みてみよう。

 また、学習に用いたプログラムコードを公開することで、だれでも卓上で分析結果を再現できるようにする。これらが本書の特徴であり、目的である。

 本書ではPython3を使用する。理由は簡単だ。Google・microsoft、そしてトヨタなどの企業が投資しているプログラミング言語だからだ。活発な開発により利用環境は日増しによくなっている。

 金融業界でも大手投資銀行などはPython3を用いて、高頻度取引を研究している。これは開発コストの低さ、処理速度の速さ、信頼度の高さを物語っている。

 他のプログラム言語で挫折した経験を持つ人も多いだろう。それは無用の心配だ。トレーディングシステムの構築までの学習時間は驚くほど短い。

 本書から開発の楽しさを知り、トレーディングへ活かしていただけることを願っている。


著者紹介

森谷博之(もりや・ひろゆき)
Quasars22 Private Limited( Singapore), Director, MBA,MBA,MSc,中央大学商学研究科兼任講師、中央大学企業研究所客員研究員。主な論文に「金融市場の安定、多重性の増加、取引戦略の役割」企業研究第30号(2016年3月)、「シンガポールの金融ビジネスの可能性とそれを支えるシステム」企業研究第29号(2015年8月)主な訳書に『
シュワッガーのテクニカル分析』(1999)パンローリング、『物理学者ウォール街を往く』(2005)東洋経済新報社

目次

第1章 はじめに
1.1 なぜ Python なのか?
1.2 本書の構成
1.3 Python 2とPython 3 について

第2章 さあ、IPython Notebook をはじめよう
2.1 Python Notebook のインストール
2.1.1 Python Notebookの起動
2.2 パッケージ、モジュール
2.2.1 パッケージ、モジュールのインストール方法
2.2.1.1 easy_install の設定/ 2.2.1.2 monthdelta のインストー ル/ 2.2.1.3 pandas_datareader のインストール/ 2.2.2 Pandocのインストール
2.3 プログラミングの前にMarkdown の使い方を学ぶ
2.3.1 太文字:文字をダブル半角アステリスク(**)で挟む。
2.3.2 斜体文字:文字を半角アステリスク(*)で挟む。
2.3.3 改行 : 行の最後にダブル半角スペースを挿入。
2.3.4 順序無しリスト: *+半角スペース+テキスト。
2.3.5 順序付リスト : 1(数字).+半角スペース+テキスト。
2.3.6 段落:書き込みのない行を段落の前に入れると段落ができる。
2.3.7 見出し: #レベル1の見出し、##レベル2の見出し。
2.3.8 リンク: [リンクのテキスト](リンクのアドレス "リンクのタイトル”)
2.3.9 画像: [画像のテキスト](画像のアドレス "画像のタイトル”)
2.3.10 水平線:一行にハイフン、アステリクス、アンダーバーを続けて3つ挿入
2.3.11 LaTex: $と$の間に数式を書き込む。LaTexの文法を採用。
2.3.12 表組み
2.4 プログラミングとその実行

第3章 まずはPython から
3.1 やりたいことは何だ?
3.1.1 まずラストリゾートを知っておこう/3.1.2 必要なモジ ュールとライブラリーを意識しよう
3.2 Python プログラムをはじめよう
3.2.1 プログラムの書き方の様式
/3.2.2 データモデル/3.2.2.1 シーケンス型/ 3.2.2.2 数値型/ 3.2.2.3 マ ップ型:インデックスをもつ有限のオブジェクトから成る集合/3.2.2.4 呼び出し可能型/ 3.2.2.5 モジュール/ 3.2.2.6 クラス/ 3.2.2.7 ファイル/ 3.2.3 式/ 3.2.3.1 算術変換/3.2.3.2 算術演算/ 3.2.3.3 べき乗演算/3.2.3.4 比較演算 /3.2.3.5 ラムダ/ 3.2.4 単純文/ 3.2.4.1 del 文/ 3.2.4.2 return 文/ 3.2.4.3 break 文/ 3.2.4.4 import 文/3.2.5 複合文/ 3.2.5.1 if 文 : 条件分岐を実行する。/ 3.2.5.2 for 文 :for 文ではループカウンターではなく、各要素に対して処理を最後まで繰り返す。
3.3 いよいよPython 標準ライブラリーについて学ぼう
3.3.1 組み込み関数/ 3.3.2 組み込み型/ 3.3.2.1 数値型
3.3.2.2 シーケンス型/ 3.3.2.3 マッピング型
3.4 とりあえずの基本モジュールはDatetime だけ!
3.4.1 Datetime
3.5 やっと来た科学分析用、その他のモジュール、ライブラリー
3.5.1 IPython / 3.5.2 Numpy / 3.5.3 pandas / 3.5.4 matplotlib/ 3.5.5 Scipy / 3.5.6 Statsmodels

第4章 PandasとMatplotlib を使ってみよう
4.1 データのダウンロード
4.1.1 1949 年の日経平均株価の取得/4.1.2 グラフ表示/4.1.3 米国ヤフーファイナンスから日経平均株価の4本値を取得
4.2 データベースの加工
4.2.1 データの結合/4.2.2 データの切り取り(ixプロパティの利用)/ 4.2.3 再サンプリング、サンプリング期間の変更
4.3 データの加工、分析
4.3.1 記述統計/ 4.3.2 動的な分析

第5章 トレンドを理解する
5.1 トレンドとその発生要因
5.1.1 バブルと暴落/ 5.1.2 経済成長と景気循環の仕組み
5.2 日本経済と日経平均株価
5.2.1 景気循環期の日経平均株価の年間変化率の算出/5.2.2 グラフを用いた長期トレンドの把握
5.3 トレンド判定に必要なデータの事前処理
5.3.1 価格/ 5.3.2 価格の対数/ 5.3.3 価格の変化/ 5.3.3.1 価格差/ 5.3.3.2 収益率・変化率(リターン)/ 5.3.3.3 対数収益 率
5.4 日経平均株価の長期トレンドの把握
5.4.1 対数価格表示/5.4.2 日中のリターンとオーバーナイト のリターン

第6章 トレンドをモデル化しよう
6.1 線形回帰モデル
6.2 標本と母数
6.3 標本回帰式
6.3.1 最小二乗法/6.3.2 最小二乗法の仮定/6.3.3 推定の信頼性
6.4 日経平均株価の確定的トレンド
6.4.1 静的分析/6.4.2 景気循環と日経平均株価の確定的トレンド

第7章 確率的トレンドとは何か?
7.1 確率過程
7.2 ランダムウォーク
7.2.1 ドリフト無しランダムウォーク/ 7.2.2 ドリフト付きモデル
7.3 確率的トレンドとドリフト
7.4 ランダムウォークの判定
7.4.1 単位根/ 7.4.2 拡張ディッキー・フラー検定
7.5 確定的トレンドと確率的トレンド

第8章 さらにグラフィカルに調べよう
8.1 AR モデル
8.2 自己相関と偏自己相関
8.2.1 statsmodels のplot_acf とplot_pacf の利用/ 8.2.2 日経平均株価の例/8.2.3 日経平均株価のAR(1)モデル
8.2.3.1 残差の分析/ 8.2.3.2 景気循環期の標本自己相関と標 本偏自己相関/8.2.3.3 自己相関係数の推定

第9章 3Dサーフェスで見える世界
9.1 ヒストグラムの利用
9.1.1 1日間隔の変化率/9.1.2 250 日間隔の変化率のヒスト グラム/9.1.3 バブル崩壊前と後の変化率のヒストグラムを比較 /9.1.4 3Dサーフェスの活用 9.2 散布図の利用
9.2.1 1 日間隔の変化率/9.2.2 250 日間隔の変化率の 散布図 /9.2.3 バブル崩壊前後の変化率の散布図比較
9.3 変化率の最大値、最小値の期間構造

第10章 モンテカルロで見える世界
10.1 モンテカルロ・シミュレーションの利用
10.1.1 ランダムウォーク/ 10.1.2 AR(1)過程の生成
10.1.3 ベルヌーイ試行

第11章 季節性とマクロ変数を加える?
11.1 季節性の分析
11.2 平均値の検定
11.3 季節性の具体例
11.4 マクロ変数との関係(単回帰と多変量解析)
11.4.1 単回帰分析/11.4.2 ランダムウォークの悪魔
11.4.3 多変量解析
11.5 経済の構造変化
11.5.1 バブル崩壊後/ 11.5.2 経済は生き物/ 11.5.3 多変量解析の原理
11.6 ついに、スタートラインについた!

第12章 取引戦略の第一歩
12.1 原点の確認
12.2 一定の方式を確立する
12.2.1 相手をよく知る(先物取引の方式)/12.1.2 相手のデータを手にいれる(日経225先物データの取得)/12.2.3 目による確認。/12.2.4 記述統計/12.2.5 各種統計量による確認/
12.2.6 取引戦略/ 12.2.7 リスク管理戦略/ 12.2.8 戦略の改良/12.2.9 戦略の確認
12.3 視点を変える
12.3.1 ブレイクアウト戦略/12.3.2 リスク管理戦略
12.3.3 戦略の改良/ 12.3.4 戦略の確認
12.4 良い制度の利用
12.5 残差の正規性
12.6 中心への回帰
12.7 トレンドと発生させる要因と周期性
付録12.A 日経先物ティックデータから日中、夜間立会の4本値を作る
付録12.B URL のデータをダウンロードするプログラムの構築

第13章 あゆみ値の世界へようこそ
13.1 拘束された人びとの行動
13.2 多様な取引戦略
13.2.1 取引のタイミング/13.2.2 利用する情報の種類による分類/ 13.2.3 情報の所持による分類
13.3 なぜマーケットは動くのか?
13.4 取引成立のメカニズム
13.5 あゆみ値の世界をグラフィカルに分析
13.5.1 実際の過去データを見る/13.5.2 値動きをともなわない取引/13.5.3 各立会の取引の数/13.5.4 値動きのともなわない取引の連続する数/13.5.5 価格差の大きさと頻度/13.5.6
価格差の大きさと頻度の分布/13.5.7 価格差の大きさと取引枚数の分布/13.5.8 実現ボラティリティ
13.6 フラッシュ・クラッシュとその後の評価
付録13.A プログラムコードの解説
付録13.B 最大最小価格差の算出
付録13.C 約定価格差の大きさと取引頻度
付録13.D ティックの大きさと取引枚数
付録13.E 実現ボラティリティ

第14章 あゆみ値から学べ
14.1 価格形成のメカニズムを深く理解する
14.1.1 遮断市場のメカニズム(安定化の取り組み)/14.1.2 開放市場のメカニズム
14.1.3 取引の緊急性(確率的トレンドの形成)
14.2 需給のバランスか? 約定数か?
14.2.1 売り手主導、買い手主導の判定/14.2.2 緊急性取引の売り手、買い手主導の判定/14.2.3 非緊急性取引の売り手、買い手主導の判定/14.2.4 緊急性取引の数と実現ボラティリティ/
14.2.5 緊急性取引の数と各立会中の値動きの大きさ
付録14 プログラムコード

第15章 あゆみ値にありて飛べ
15.1 ダイナミック戦略と取引の継続性
15.1.1 ストップロス戦略/15.1.2 損失限定戦略(ペイオフ複製戦略)/ 15.1.3 リバランス戦略
15.2 シナリオとダイナミック戦略
15.2.1 シナリオによるダイナミック戦略の評価/15.2.2 分析 の精度と情報/15.2.3 戦略の多様性とシナリオ
15.3 マーケットメイカーのトイモデル
15.3.1 保守的なシミュレーション/15.3.2 損切戦略の利用(継続型) 15.4 マーケットメイカーの順番待ちモデル
付録15 プログラムコード

第16章 ランダムウォークを制覇する
16.1 期待値が意味をもつとき
16.1.1 期待値が予測値になるとき/16.1.2 定常時系列と非定 常時系列の確認/16.1.3 ランダムウォークから定常時系列を生成する/16.1.4 相関の拙速な利用は危険
16.2 鞘取りに挑戦する
16.2.1 単純な戦略/ 16.2.2 データの準備/ 16.2.3 限月間スプレッドの特徴/16.2.4 気配値とスプレッド/16.2.5 売買スプレッドの特徴/16.2.6 異なる限月のデータを1つにまとめる/16.2.7 期先物の売買スプレッド/16.2.8 気配値を用いた 限月間スプレッド/16.2.9 まとめ
16.3 本書のむすびとして
付録16 プログラムコード
参考文献


正誤表

本書81ページ4行目に数式の抜けがありました。
訂正してお詫び申し上げます。

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