株式売買委託手数料が自由化されて、今日 10 月 1 日で 25 年になります。
そして…私事ですが、定年前に会社を辞めてトレーダーへの転身を目指してから、今月末で１年になります。
なぜ定年前に会社を辞めてしまったのか？
去年の 8 月に SBI 証券と楽天証券が、2023 年 10 月から国内株式の取引手数料を無料にすると発表したことが発端でした [1]。もともとトレーディングに興味があったので、この機を逃せば絶対に後悔すると思ったからです。
自分が使いたい取引システムを作るために、手数料を気にせずに試行錯誤ができる、これが動機です。
当面は現物のスイング・トレードでコツコツと稼ぎながら、プログラムによる売買システムを構築したいと考えていました。しかし売買はデイトレを対象にしているので、デイトレを知らずしてシステムを作れません。去年の 10 月末に退職して二ヶ月、国内株式の取引の操作に慣れてきたので、今年になってから信用売買（楽天証券の「いちにち信用取引」）のデイトレをはじめました。
最初のうちは面白いように稼げたので、嬉々としてデイトレに励んでいたのですが、そのうち損失がかさむようになりました😭。これではデイトレの経験値が上がる前に資金が尽きてしまうと思い、半年あまりでデイトレから一旦離れました。
デイトレで損失がかさんだ一番の理由は、自ら設定した取引ルールを自ら破ってしまうことだったと考えています。まあ、設定したマイ・ルールの実績が浅いためにルールを破りやすかったということもあります。
平行して準備を進めていた取引を自動化する手段について、UI/UX に技術的な課題があったことも事実ですが、その課題の解消に目処が立ちました。まずはセミ・オートで取引ができるようにするところからはじめて、年内にシステムをある程度完成させることを目指します。本ブログでは取引の課題や売買シミュレーションについて不定期にまとめていく予定です（本ブログでは、プログラミングの話題は出しません）。
まずは現在できていることをちょっと紹介します。
基本方針は、ローソク足を用いずに現在値を取得して時系列データを解析して売買判断をすることです。
証券会社のサービスからリアルタイム・データを取得できなくとも、ブラウザ上で更新される値をプログラムで読み取れれば、さしあたって十分実用的だと考えています。特定の銘柄を選んで下記のようにリアルタイムでプロットすることまではできています。
あとは、リアルタイムデータに対してそこそこ使える指標（売買シグナル）を用意することと、自分が使いやすいようにカスタマイズした売買ボタンをポチっとクリックするだけで決済できること（ここに技術的な課題があった）が当面の目標です。
指標が洗練されて完全自動化することが究極の目標になりますが、達成には時間がかかるでしょう。
そこそこ使えそうな指標（候補）
現在、売買あるいは決済を判断する指標候補として考えているのは Parabolic SAR (PSAR) です（パラメータのチューニングは未実施）。残念ながらトレンドが出ている局面でないと使えそうにありません（もっと言えば、さほどのトレンドがなければ取引をしない、という判断をしたい）。
下の例では、前場では PSAR を使えても、後場では怪しいです。レンジ相場を評価できる指標と組み合わせたり、他のパラボリック系指標を評価することも必要です。
そもそも、Parabolic SAR を算出するのに高値と安値が必要になるので、基本はローソク足を用いずに…なんて書きましたが、結局は一分足データ (OHLC) を作っています。😓
今後、調べて判ったことを掲載していきます。
参考サイト
- SBI証券と楽天証券、国内株式の取引手数料を無料化 - Impress Watch [2023-08-31]
- The Complete Guide to Calculating the Parabolic SAR in Python — Raposa [2022-01-24]
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