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Description
概要
Pythonを活用したシステムトレードアルゴリズムを作成できるプラットフォームであるQuantXの勉強会です!
投資に興味がある皆さん、投資を勉強・実践するにおいて最初に必ずやらなければならないことは何かご存じですか?
実際に投資を経験されたことがある皆さん、ご自分の投資ルールの期待値をしっかり理解して取引を行っていますか?
まず投資を勉強・実践するにおいて必ずやらなければならないことはバックテストです。
バックテストとは、システムトレード(売買ルール)の有効性を検証する際に、過去のデータを用いて、一定期間にどの程度のパフォーマンスが得られたかをシミュレーションすることです。
よし!チャートを見て投資の勉強をするぞ! と直近の相場だけを目視で確認しながら この方法なら儲けられるかもしれないから実践してみよう! と正確な期待値を把握しないまま投資をして、長期では負けて損失を出すなんてことはよくあります。個人投資家の7割は負けていると言われています。直近の相場だけを見て利益が出ているから将来もこの方法で投資したら儲けられるというのは間違いである可能性が非常に高いです。投資の世界はそんなに甘くありません。自分の売買を過去相場で検証して期待値を理解することで無駄な損失を極力減らすという目的で行うのがこのバックテストです。
ではどうやってバックテストを行えばいいの?
この勉強会の主催である株式会社Smart Tradeは、QuantX Factoryという誰でも簡単にバックテストを行えるPythonでのアルゴリズム開発環境をクラウドサービスにて無料で提供しています。ブラウザだけで開発でき、その開発画面では、過去の株価データ(最長2007年~の日足)を利用して、自分の開発したアルゴリズムのパフォーマンスを期間や初期資金量を設定して検証することができます。パフォーマンスの優れたアルゴリズムが完成したら、QuantX Storeで販売することも可能です。そこで今回の勉強会では初心者向けにQuantX Factoryで作るアルゴリズムの作り方・バックテストの取り方を講義します。
具体的には有名なテクニカル分析指標である相対力指数RSIを用いてまずは基本的なバックテストを行います。しかしそれだけではRSIの弱点を制御することはできません。ではその弱点とは何なのかをRSIの計算式から見つけ出し、その弱点を制御するため、あるテクニカル分析指標を1つ追加します。それで本当にRSIの弱点を制御できているのか、実際にご自分でバックテストを行って確認して頂きます。
どの分析指標にも弱点は存在します。RSIは知っているけどその計算式まで調べて取引に活かしたことはないという方、多いと思います。
Pythonを知らないという方、株取引をしたことがない方でも大歓迎です!
参加希望者はノートPCをご持参下さい。またQuantX Factoryのアカウントをこちらから作成しておいて下さい。基本的には参加者同士でゆる〜く交流しながら投資アルゴリズムのバックテストを行い投資の世界を体験してみようという楽しい会です。専業トレーダーやエンジニアの方もよく参加されているので話しに来るだけでも楽しいですよ(^^)
当日はYouTubeでライブ配信も行う予定です。遠隔地にお住まいの方はこちらから参加して頂き、コメントで頂くご質問にも回答させて頂きます。
Twitter(@quantx_factory)でも情報配信していますので、是非フォローお願いします。皆様のご参加を心よりお待ちしております!
参加対象
- 「Pythonを使って投資をしたい」気持ちがある方
- 「Pythonは知らないけど金融知識がある」方
- 金融業界に興味がある学生
会場について
- Wifiあり
- 電源あり
- お菓子あり
- 飲み物あり
- 懇親タイムにはビールあり
タイムテーブル
- 18:00 開場(早くお越し頂ければ参加者やインターン生との交流・勉強会の予習・個人サポート等できますので是非!)
- 19:00 ワークショップ開始
- 19:45 質問タイム
- 20:00 懇親タイム
- 20:30 閉場
ワークショップ
投資アルゴリズムのバックテストを実際に走らせて結果を分析して頂きます。Pythonコードは提供しますので、数字をいじるだけでアルゴリズムの世界を体験する事ができます。
発表者について
職務経験
日経平均、外国為替のバックテスト取得
主にAPIが用意されていないプラットフォームでのSeleniumを用いた開発
一対多の遠隔コピートレードや自動売買システムの開発
複数の仮想通貨の価格情報を用いた自動売買システムの開発
ECサイトの自動監視・購入システムの開発
飲食店学生アルバイト(2年以上勤続・バイトリーダー・現役)
過去実績
ブラウザのプラットフォーム上にある外国為替のスプレッド情報監視プログラムをPython始めたて3日間で作成
Meta Trader 4オリジナルインジケータを多数作成
詳細なバックテスト
- 4証券会社×16~18銘柄の約4~20年分の1分足~月足全データを保有
- パソコン容量の関係で3証券会社に絞り、睡眠時間等を使って同時に一括自動バックテスト
- MT4だけでは分析できないファンダメンタル要素(経済指標時間等)込みのバックテスト(経済指標リスク込みのバックテストは最長約11年分可能)
- 時・分別分析
- 単利・複利・その他資金管理方法別の運用結果分析
- 今まで取ってきたバックテストデータ(csv)の数は543個(2019/09/23時点)