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森谷博之 Python3ではじめるシステムトレード【第2版】環境構築と売買戦略

Python3ではじめるシステムトレード【第2版】環境構築と売買戦略

ベテラン度: ★☆☆
森谷博之
パンローリング
A5判 408頁 2023年5月発売
本体 3,800円  税込 4,180円  国内送料無料です。
この商品は 本日 発送できる予定です。 (発送可能時期について)

  

理論と実践に裏付けされた
独自のシステムトレードのみが利益を上げ
マーケットで生き残る。

2023年5月26日
Qiitaに『Yahoo Finance USから株価をダウンロードしてみた』が掲載(更新)されました。
ネットワーク上にあるデータソ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し、投資・取引戦略を構築する。その際にPythonというプログラミング言語と統計的手法を用いてデータを客観的に分析し、安定した収益を実現する取引戦略を構築する。また、学習に用いたソース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。

データ分析に用いるPythonでの最大の特徴は人びとの思考能力を鍛えるということに尽きる。人まねではない独自の戦略のみが利益を上げる。

日足のデータを用いてデータ分析の基礎を統計学を通して学ぶ。トレンドの発生を客観的に理解する力を統計学から得る。そのつぎにあゆみ値を用いたデータ分析と取引戦略の構築方法について理解する。トレンドの発生のメカニズムとリスク管理の重要性を実感するためである。

第2版となる本書では、Pythonの特徴がさらに生かされている。特定のソースコードでは初版の20倍近いスピードを達成している。

さらに初版で読者から寄せられた質問に説明を加えた。また、意見や勉強会でのやりとりは余すことなく第2版に生かされている。また、マーケットメイクの仕組みを基にした取引戦略のバックテストを2つ追加した。

今回新しく追加した第17章でランダムウォークと機械学習について、深層学習、主成分分析、大偏差原理を比較した。特に大偏差原理の議論を明確にするために初版では用いなかったmove1とmove2という表現を本書では導入した。これはトレンドの発生を理解するのに役にたつ。ソースコードはGitHubに公開している。

ソースコード正誤表のお知らせ

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 初版と改訂版の違い
1.4 注意
1.5 改訂版を支援してくれた人びと

第2章 さあ、Jupyter Notebookをはじめよう
2.1 Jupyter Notebookのインストール
2.2 ライブラリ
2.3 プログラミングの前にMarkdownの使い方を学ぶ
2.4 プログラミングとその実行
2.5 本書で用いるデータソース

第3章 まずはPythonから
3.1 やりたいことは何だ?
3.2 Pythonでプログラミングをはじめよう
3.3 いよいよPython標準ライブラリについて学ぼう
3.4 リストについてさらに学ぶ
3.5 出力を見やすくするためのフォーマット
3.6 とりあえず標準ライブラリからインポートして使うのはdatetimeだけ!
3.7 本書でインポートして使うライブラリ群
3.8 基本的なグラフ表示の設定

第4章 pandasをはじめよう(データの処理と管理、可視化入門)
4.1 pandas入門
4.2 データの選択
4.3 時系列データの結合と削除
4.4 再サンプリング、サンプリング期間の変更
4.5 データの加工、分析
4.6 繰り返し処理
4.7 ピボットテーブル
4.8 seaborn

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
5.2 日本経済と日経平均株価
5.3 トレンド判定に必要なデータの前処理
5.4 日経平均株価の長期トレンドの把握

第6章 トレンドをモデル化しよう
6.1 日経平均株価の確定的トレンド
6.2 線形回帰モデル
6.3 推測統計による日経225の分析

第7章 statsmodelsを使ってみよう
7.1 確率過程
7.2 ブラウン運動
7.3 ランダムウォーク
7.4 確率的トレンドとドリフト
7.5 ランダムウォークの判定と単位根
7.6 米国市場における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
8.3 日経平均株価のAR(1)モデル
8.4 最小二乗法と結果の解釈

第9章 3Dサーフェスで見える世界
9.1 3Dサーフェスの活用
9.2 ヒストグラムの利用
9.3 散布図の利用
9.4 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
10.2 幾何ブラウン運動

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(単回帰と重回帰分析)
11.5 経済の構造変化
11.6 ドル円と日米金利差
11.7 ついに、スタートラインに立った!

第12章 トレーディングの世界へようこそ
12.1 拘束された人びと
12.2 投資家の分類と役割
12.3 情報
12.4 取引戦略の条件
12.5 取引戦略
12.6 長期戦略の基本

第13章 取引戦略の第一歩
13.1 原点の確認
13.2 一定の方式を確立する
13.3 視点を変える
13.4 よい制度の利用
13.付録A 日経225miniのデータ処理(CQG)
13.付録B 日経225miniの立会4本値の作成

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
14.2 需給のバランスか? 約定数か?
14.付録A 2015年以降の市場
14.付録B 正味の約定取引の数と立会内価格差の関係
14.付録C 正味の約定取引高と立会内価格差の関係
14.付録D プログラムコード

第15章 奇跡のゲーム
15.1 基本に立ち返る
15.2 マーケットメイクのトイモデル
15.付録A 2016年以降の市場
15.付録B コードの解説

第16章 叡智のかたまり
16.1 バックテスト
16.2 情報トレーダーの役割
16.付録A 長期のバックテストの結果(パッシブプレイヤーの戦略)
16.付録B 長期のバックテストの結果(情報トレーダーの戦略)
16.付録C コードの解説(パッシブプレイヤーの戦略)
16.付録D コードの解説(情報トレーダーの戦略)

第17章 as simple as possible, but not more so(適度に単純に、過度は禁物)
17.1 微視的状態と多重度
17.2 微視的状態の分析手法
17.3 大偏差原理
17.4 大偏差原理の金融市場での役割
17.5 学際的アプローチ
参考文献/参考サイト


著者紹介

森谷博之(もりや・ひろゆき)
上智大学理工学部物質生命理工学科(旧化学科分析化学)卒。1999年オックスフォードファイナンシャルエデュケーション設立。ストラスクライド大学MBA取得、エディンバラ大学ビジネススクールMBA取得。ロンドン大学金融経済学修士。2011年シンガポールにQuasars22を設立。
外資系金融機関にて債券運用、デリバティブのマーケットメイクを経験後独立、為替オーバーレイ、ファンドオブヘッジファンズ関連業務を総合商社と信託銀行に提供、現在に至る。主な論文に「奇跡とゼロサムゲーム」(2020)、「How does the entropy function explains the distribution of high-frequency data?」(2022)、主な訳書に『シュワッガーのテクニカル分析』『デマークのチャート分析テクニック』『為替オーバーレイ』『統計学の7原則』(パンローリング)、『金融リスクの理論』(朝倉書店)、『物理学者、ウォール街を往く』(東洋経済新報社)がある。

(現代の錬金術師シリーズ170)

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