（楽天証券の口座で取引する前提で）デイトレ自動売買を実現するには、Windows / Excel 上で マーケットスピード II RSS（以下、単に RSS と呼びます）を利用することがまずは確実な方法だと考え、Windows / Excel / VBA を使って自動売買のためのマクロを作ってリアルタイムの取引シミュレーションを始めています。
直近の開発状況は [2] にまとめてあります。
シミュレーション 001-8306-20250319
特定銘柄の過去ログ（ティックデータ）を利用して、ティックデータに適用する Parabolic SAR（以降 PSAR と呼びます）について、AF（Acceleration Factor, 加速因数）をどの程度にすると PSAR を利用しやすいかどうかをざっくり確認しました。
なお、何回か同じ評価を繰り返すので、識別番号 001-8306-20250319 を付けました。
対象銘柄は下記の通りです。
| 銘柄 | 取引日 | 売買単位（株） | 呼び値（円） |
|---|---|---|---|
| 8306 | 2025-03-19 | 100 | 0.5 |
AF の水準をざっくり下記のように取りました。日足などで Parabolic SAR を適用する時に AF の値は、デフォルトで init = 0.02, step = 0.02, max = 0.2 が採用されることが多いので、まずはそこから初めて。一桁ずつ値を小さくして取引シミュレーションを実施しました。
なお、シミュレーションでは時価で売買が成立すると仮定、100 株だけでドテン売買を重ねています。利確や損切の条件は加えていません。とりあえず、注文数と合計損益を評価しました。
| # | AF init | AF step | Af max | 注文数 | 合計損益 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.02000 | 0.02000 | 0.20000 | 423 | -11,350 |
| 2 | 0.00200 | 0.00200 | 0.02000 | 53 | +1,850 |
| 3 | 0.00020 | 0.00020 | 0.00200 | 11 | +950 |
| 4 | 0.00002 | 0.00002 | 0.00020 | 4 | -2,950 |
各条件における PSAR トレンドは下記のようになりました。下段のトレンドは、同一の PSAR トレンド内の含み損益と、最大含み益（赤）をプロットしています。
| # | PSAR トレンドと、含み損益（赤線はトレンド内の最大含み益） |
|---|---|
| 1 |  |
| 2 |  |
| 3 |  |
| 4 |  |
単純に合計収益で比較すると、今回取った水準幅の中に良さげな条件がありそうです。追加で評価したいことがありますが、本記事ではひとまずここまでとします。
日々複数銘柄のデータを収集しているので、何回か同じような評価を繰り返して、基本情報として役に立ちそうであれば、手作業の部分をアプリの機能に組み込んでいきたいです。
参考サイト
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