（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 001-8306-20250321
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、3 月 21 日に取得したデータを前回 [3] と同じ条件で確認しました。
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 | 2025-03-21 | 100 | 0.5 |
今回の注文数よ合計損益は下記のようになりました。
| # | AF init | AF step | Af max | 注文数 | 合計損益 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.02000 | 0.02000 | 0.20000 | 515 | -13,000 |
| 2 | 0.00200 | 0.00200 | 0.02000 | 79 | +4,800 |
| 3 | 0.00020 | 0.00020 | 0.00200 | 14 | +3,400 |
| 4 | 0.00002 | 0.00002 | 0.00020 | 2 | +9,700 |
各条件における PSAR トレンドは下記に示しました。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 |  |
この日は、株価が比較的一辺倒に上昇したので、もっとも緩やかに（アバウトに）トレンドを算出している #4 の条件が一番稼げました。注文が 2 件しかなかったので、下記にその明細を示しました。
#4 の注文明細
| # | 注文時刻 | 建玉 | 株価 | 損益 | 最大含み益 | 備 考 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 09:00:04 | 売建 | 2,125 | |||
| 1 | 09:00:14 | 買埋 | 2,129 | -400 | 200 | |
| 2 | 09:00:14 | 買建 | 2,129 | |||
| 2 | 15:30:00 | 売埋 | 2,230 | 10,100 | 11,000 | 強制（大引け） |
| 実現損益 | 9,700 | |||||
いつもこのような値動きであれば良いのですが、残念ながらそうはなりません。とは言え、一日の値動きを眺めると、大局的に見ればそんなに大きな上下変化を繰り替えしているわけではない、という印象を持っています。もちろん、データでしっかり検証する必要があります。
過去ログが蓄積されているので、複数日のデータを使って妥当なパラメータを探索できるようなプログラムを用意します。
参考サイト
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