2025-06-12

デイトレは準備中 (2025-06-12)

今日の日経平均株価

今日の日経平均株価は、前日比 96.26 円安の 38,324.93 円と小幅安で始まりました。10 時過ぎにかけて下げ幅を広げ、前場は安値圏で推移しました。

後場は買い優勢で始まりましたが継続した上昇にはならずに小さな値幅で推移しました。

大引けは、前日比 248.10 円安の 38,173.09 円と 5 日ぶりに反落しました。

上の 15 分足チャートは、yahoo! finance API が提供するデータを利用しました。

デイトレ用自作アプリ

Python で作っている自作のデイトレアプリで、ゆくゆくは自動売買に挑戦するために取り組んでいます。しかし自動売買実現までの道のりは長いので、まずはマニュアル操作で売買ができるように進めています。以下は株価などの情報の流れを示しています。

株価データの流れ(Windows 11 上)

今日のデイトレは…

信用取引はまだですが、今週から自作アプリ上でリアルタイムの取引シミュレーションができるようになりました。

機能は未実装ですが、課題としている寄り付き後のエントリ判断に利用するために、株価のばらつき加減を数値化してトレンドで表示したいので、銘柄毎にチャートをひとつ追加しました。

ターゲット銘柄の今日の株価トレンド

y 軸の位置が、上の株価情報のチャートと情報と揃っていませんが、x 軸(時間軸)は揃っています。使用している PyQtGraph では、このような積み上げたチャートに対し、Matplotlib のように y 軸を揃えられないようなので妥協しています。rooling MAD か rolling Range を表示する予定です。

大引け後、収集したティックデータで rooling MAD と rolling Range を評価しています。これだけでエントリの判断ができるわけではありませんが、寄り付き直後の値動きがある程度落ち着いたかどうかの判断はできそうです。

評価中の rooling MAD と rolling Range - 三菱UFJフィナンシャルG (8306) の場合

今日のリアルタイムの売買シミュレーションは 三菱UFJフィナンシャルG (8306) に固定して、Parabolic SAR に従って基本はドテン売買ですが、ある程度好きなようにやってみました。

リアルタイム売買シミュレーションの結果は、以下のとおりちょろっとプラスでした。寄り付き後、素直に Parabolic SAR のトレンドに従っていれば、もうすこし収益をあげられました。

注文番号 注文日時 銘柄コード 売買 約定単価 約定数量 損益 備考
1 2025-06-12 09:00:19 8306 売建 1961.5 100
2 2025-06-12 09:01:45 8306 買埋 1963.5 100 -200.0
3 2025-06-12 09:04:58 8306 売建 1963.5 100
4 2025-06-12 09:06:35 8306 買埋 1963.5 100 0.0
5 2025-06-12 09:07:21 8306 売建 1963.0 100
6 2025-06-12 09:13:45 8306 買埋 1964.0 100 -100.0
7 2025-06-12 09:16:23 8306 売建 1967.5 100
8 2025-06-12 09:18:56 8306 買埋 1964.5 100 300.0
9 2025-06-12 09:19:25 8306 売建 1962.5 100
10 2025-06-12 10:01:05 8306 買埋 1958.5 100 400.0
11 2025-06-12 10:05:35 8306 売建 1958.5 100
12 2025-06-12 10:14:08 8306 買埋 1962.0 100 -350.0
13 2025-06-12 10:17:33 8306 売建 1961.0 100
14 2025-06-12 10:19:58 8306 買埋 1961.5 100 -50.0
15 2025-06-12 10:23:35 8306 売建 1960.5 100
16 2025-06-12 10:50:30 8306 買埋 1954.5 100 600.0
17 2025-06-12 10:53:11 8306 買建 1955.0 100
18 2025-06-12 11:15:39 8306 売埋 1958.0 100 300.0
合計損益 900.0

今週は、リアルタイムの売買シミュレーションを繰り返すつもりです。現在、課題と考えていることを下記にまとめました。

  • 手動エントリ・自動返済 ボタンの機能実装
    • エントリは手動、建玉の返済はトレンド反転のタイミング。
    • 手動で任意のタイミングで利確(返済)できるようにする。
  • 寄り付き後の株価安定度の評価
    • Rolling MAD
    • Rolling Range(価格レンジの収縮)
  • ティックデータをスムージングして Parabilic SAR を適用、算出
    • 運用している Windows PC は貧弱であるため、CPU 負荷をみながらスムージング機能を導入する(時間がかかりそう)。

参考サイト

  1. PythonでGUIを設計 | Qtの公式Pythonバインディング
  2. PyQtGraph - Scientific Graphics and GUI Library for Python
  3. Python in Excel alternative: Open. Self-hosted. No limits.
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