私の株日記: 自動売買への道 (2025-04-30)

（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ました。そこで、Windows / Excel / VBA で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おり、Python で検証をしています。

現在の開発状況を更新しました。現行のパラメータ・チューニングの詳細を変更しました。

フェーズ	開　始	状　況	目　的	成　　果
Phase 1	2024-12-10	終了	実現可能性 (feasibility)	やっつけでコーディング ✓ 下記を実証 (PoC) ✓ ループ処理による単純シミュレーションリアルタイム・シミュレーション (Dry Run)
Phase 2	2024-12-16	終了	マクロ再構成	単一ワークシート上に機能集約 ✓ マクロを再構成 ✓ Phase 1 と同じ機能レベルまで実現 ✓ ベンチマーク計測を追加 ✓
Phase 3	2024-12-31	取りやめ	実装	機能を複数ワークシート上に再配置 ✓ Dry Run 実施 ✓ 売買アルゴリズムの改良 ✓ Python シミュレータで評価 ✓ RSS による売買を、テスト用マクロで確認
Phase 4	2025-03-09	開発中	評価・実装	ティックデータへ Parabolic SAR を適用 ✓ VBA に実装（データ収集のみ、Dry Run 機能は未実装） Python によるシミュレーション環境の整備 Python シミュレータで評価とパラメータ・チューニングエントリ条件の検討利確条件の検討ロスカット条件の検討 Excel VBA で Dry Run 機能の実装と評価利確・損切条件の最適化 RSS による売買を、テスト用マクロで確認
Phase 4 → 5	2025-04-??	未着手	本運用	...

プログラムで売買判断をさせるメインの手法は、ティックデータに適用できるようにした Parabolic SAR です^[3]。

しかし単純に Parabolic SAR を適用するだけでは稼げないので、工夫を加えながら実用に耐えうるアルゴリズムに仕上げようとシミュレーションに励んでいる毎日です。

日々のアイデアを整理するために、時々ブログ記事にまとめています。

Parabolic SAR によるドテン売買

本ブログの「ノート」の PSAR パラメータ依存性 [4] に詳しい評価内容がありますが、先月後半から、Excel マクロで収集した 1 秒間隔の株価データ（便宜上「リアルタイム・データ」と呼んでいます）に対して、Python で作った Parabolic SAR による取引シミュレータを実行して得られた単純なドテン売買の収益をまとめていました。

簡略化したドテン売買のフローを示しました。配置の都合上、横型のフローにしています。

データが多ければ多いほど良いのですが 4 週分ぐらいのデータを収集できたので、ここまでの TOTAL の収益で見当をつけて、アルゴリズムを改良する次のステップに進みます。以下に結果の一部を示しました。

3 銘柄をピックアップして 28 日間、リアルタイムの株価データを収集して、日ごとの収益を銘柄毎、各 AF の水準毎に足し合わせた金額をプロットしたものです。青色で塗りつぶした部分は 3 銘柄共にプラスになった箇所です。

3 銘柄ともプラスになった領域は存在しますが、大した収益になっていません。😭

Parabolic SAR のパラメータ・チューニングおよび利確・損切処理の追加で、どれだけ収益を伸ばせるか、そして納得できるまでチューニングができるかが、自動取引を始めるポイントになります。もちろん、最終的にはアルゴリズムを VBA へ移植して、VBA による売買操作の検証作業が残っていますが、アルゴリズムの確立が最重要事項でしょう。

当面、リアルタイムの Parabolic SAR で使えそうな AF（ステップ）は、10^-5 ～ 10^-4 程度、AF（最大値）は AF（ステップ）の 100 倍とすることにしました。なお AF（初期値）は 0 としています。

次は、「単純なドテン売買」を止めて、「PSAR トレンド反転で建玉を返済、その後、エントリ条件を満すまで次の建玉の取得を待つ」というようなアルゴリズム作成に取り組みます。

現在目指している売買フローを下記に示しました。