3連休が始まりましたね。
この記事を書いてるのは初日の11/23夜なので、33％が終わってしまいました。
今夜は日本では祝日ですが、夜は米国市場が開くのでこれからの楽しみですが、
連休なので日中は寝っ転って無駄に過ごさないよう、自分に課題を課してみたいと思います。
課題の内容は、私の興味があること、自己研鑽につながることを考えた結果、研究的な課題にすることにしました。
具体的には、自動売買によって利益をあげるアルゴリズムを作ってみたいと思います。
もう少しいうと、仮に短期的な値動きを多くサンプリングした時に価格が標準正規分布に従っていれば、平均回帰の法則で変動幅を使ったアービトラージができるか、という仮説を検証してみたいです。
統計的に知見を元にした実証実験なので、難しく聞こえるかもしれませんが、要は統計分析によって安く買って高く売ることを繰り返せば損切りと利確のネットで利益が出るのかというものです。
もちろん、これらを手で計算するのは大変なので、最近流行りのpythonを使って検証してみます。
この検証の目的は大きく３つあります。
- １つ目は米国株高配当ディフェンシブ投資を実践している管理人にとって、アルゴリズムトレードによる安定的な収益基盤を確立できるのか
- ２つ目として、ビットコインは投機ブームが終焉に向かい、今後は価格が調整し続けていく可能性が高いが、マーケットマイクロストラクチャーに着目したトレードは有効か
- 最後に３連休の初日の課題として自己研鑽の一貫で分析能力向上が目的です。
３連休は最終日のみ家族で用事があるので、最初の二日で終わらせる予定です。
以前、以下のような記事を書いたのでその続きとも言えますが、前回は初めてのプログラム言語ということもあり、だいぶ冗長な内容になってしまいました。
今回はプログラムに入る前に色々準備して整理したり、ソースコード自体ももう少しわかりやすくした上で、「やってみた」というものではなくどちらかというと「検証」に重きを置いてみたいと思います。
まず、今回のアルゴリズムトレードの基礎は統計的知見ですが、実際にはそんなに難しいものではありません。
具体的には平均回帰の法則というものになります。
もう少し具体的には、自然界に存在するランダムに起こる事象は試行回数を増やすほど平均値に回帰するというものです。
これは当然のように聞こえますが、株式やビットコインのような公開されている取引市場において、投資家という人間が存在している環境でもランダム性が成立するということは興味深いです。
このような研究はマーケットマイクロストラクチャーと呼ばれ、金融経済学の研究対象となります。
もちろん、管理人は専門家ではありませんので、「素人がやってみた」域を超えられませんが、アカデミックな研究に終わらず、実証研究につなげていきたいと思います。
今回は最初ということもあって、すごく簡単な検証にしたいと思います。
平均回帰の法則が成立するならば一定の変動幅を超える値動きがあった時に安値で買って高値で売り戻せるのか、またこうした売買によって利益を確保できるのかという検証を行います。
どんなタイミングで、どのような値段を拾うのかなどがパラメータになります。
細かい実装を書くと長くなってしまうので、ざっくり説明すると、タイミングや価格を調整パラメータとして以下のようなアルゴリズムになります。
全然蛇足ですが、フローチャートを書くなら以下のwhimsicalというウェブサービスがとても便利です。
さくさく書けてしまいます。
https://whimsical.co/
ポイントは売買の指値を決める部分と損切りを判断するタイミングです。
明日、はこうしたポイントに加えて、実際の市場に注文を出しておらず、仮に注文を出した時にリアルタイムの値動きを取得して売買が成立（約定）したかどうかを判定することで実際に場中に出した場合と同じようなシミュレーションを行なっていきます。
初日はここまでです。
続きは明日に、、
（作成時間：30分程度）
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パウエル五郎
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