2025-06-24

デイトレは準備中 (2025-06-24)

今日の日経平均株価

今日の東京市場は、日経平均株価が前日比 425.09 円高の 38,779.18 円と 4 日ぶりに反発して取引を開始しました。9:10 に 38,990.11 円の高値を付けた後は伸び悩み、10:03 に 38,665.61 円の安値を付けました。その後持ち直しましたが 11:00 過ぎに少し下げて 38,769.12 円で前場を終えました。

後場は 38,800 円付近の狭い値幅でもみ合いになり、大引けは前日比 436.47 円高の 38,790.56 円で終えました。

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、まずはセミオート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)

楽天証券では、Python からネットワーク越しに直接取引できるような API が提供されていないので、マーケットスピード2 RSS を介して取引をする構成を取っています。

今日のデイトレは…

週末に寄り付き後の Parabolic SAR のトレンド算出について改良を加えたので、しばらくはそのパフォーマンスを確認します。

ターゲット銘柄の今日の株価トレンド

今日の取引結果(シミュレーション)です。

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 2025-06-24 09:01:17 7011 買建 3452.0 100 買建(セミオート)
2 2025-06-24 09:01:27 7011 売埋 3433.0 100 -1900.0 トレンド反転→返済(セミオート)
3 2025-06-24 09:01:43 7011 売建 3433.0 100 売建(セミオート)
4 2025-06-24 09:06:20 7011 買埋 3450.0 100 -1700.0 強制返済(セミオート)
5 2025-06-24 09:07:25 8306 買建 1973.5 100 買建(セミオート)
6 2025-06-24 09:07:45 7203 買建 2531.5 100 買建(セミオート)
7 2025-06-24 09:08:05 7011 買建 3459.0 100 買建(セミオート)
8 2025-06-24 09:24:51 7011 売埋 3422.0 100 -3700.0 トレンド反転→返済(セミオート)
9 2025-06-24 09:28:15 8306 売埋 1967.5 100 -600.0 トレンド反転→返済(セミオート)
10 2025-06-24 09:30:27 7011 売建 3422.0 100 売建(セミオート)
11 2025-06-24 09:33:10 8306 売建 1967.5 100 売建(セミオート)
12 2025-06-24 09:33:36 7203 売埋 2517.5 100 -1400.0 トレンド反転→返済(セミオート)
13 2025-06-24 09:34:11 7203 売建 2516.0 100 売建(セミオート)
14 2025-06-24 10:23:33 8306 買埋 1962.0 100 550.0 トレンド反転→返済(セミオート)
15 2025-06-24 10:23:40 8306 買建 1961.5 100 買建(セミオート)
16 2025-06-24 10:28:56 7203 買埋 2503.0 100 1300.0 トレンド反転→返済(セミオート)
17 2025-06-24 10:29:50 7203 買建 2503.5 100 買建(セミオート)
18 2025-06-24 10:49:58 7203 売埋 2512.5 100 900.0 強制返済(セミオート)
19 2025-06-24 10:50:01 8306 売埋 1967.5 100 600.0 強制返済(セミオート)
20 2025-06-24 12:33:43 7011 買埋 3456.0 100 -3400.0 トレンド反転→返済(セミオート)
合計損益 -9350.0

まじめに Parabolic SAR が示すトレンドに従って売買しようとしているのですが、これではなかなか勝てません。特に 三菱重工業 (7011) は難しいです。

明日の戦略

三菱重工業 (7911) については、最初の Parabolic SAR のトレンドを決めるロジックに多数決の考え方を導入してから、効果的にはトレンドが決定できていない印象です。さらに Parabolic SAR のパラメータとの相性が悪いのか、トレンド変化が緩やか過ぎてトレンドフォローになっていません。もしかすると初期 EP の決定方法が極端なせいなのかもしれません。少し多数決ロジックの初期 EP の設定に手を加えて、さらに Parabolic SAR の AF パラメータも調節することにします。

今のところ、銘柄別に Parabolic SAR のパラメータを決定できるほど場数を積んでいませんが、他の 2 銘柄についてもトレンド変化がやや緩やかだと感じていますので、少し調整します。

日足などの Parabolic SAR と考え方は同じですが、リアルタイム用にはかなり小さい値の AF を使用しています。

AF(init) = 0.0     → 0.00004
AF(step) = 0.00002 → 0.00004
AF(max)  = 0.002(変更なし)

ゆるやかな Parabolic SAR のトレンドには、なんというか…安心感がありますが、安心感があっても勝てません。利確・損切をするという前提でもう少し攻めてみます。

今日収集したティックデータで、上記の新しいパラメータの組み合わせで Parabolic SAR のトレンドをプロットすると下記のようになります。Linux 上で自作アプリをデバッグモードで動作させていますので見映えが少し異なっています。

ターゲット銘柄の今日の株価トレンド(Parabolic SAR のパラメータを変更後)

三菱重工業 (7911) については、残念ながら有効なトレンド追従に改善されたとは言い難いのですが、手動で利確できるチャンスは増えています。実際に体験するべく、この条件で明日は取引シミュレーションの臨みます。

課  題

現在、課題と考えていることを下記にまとめました[随時更新〗。

  • 手動エントリ・自動返済 ボタンの機能実装
    • 今のところ手動エントリにしているが、ある程度動作確認ができたらエントリ部分も自動化してしまいたい。
    • むしろ利確・損切のために手動で返済する方に重点を移したい。
  • Parabolic SAR の寄り付き後の最初のトレンド算出の改善 ✓
  • マーケットスピード2 RSS による売買
    • Excel VBA, Python 側で実際の売買を試す。
    • サンプル・スタディを始めました。

参考サイト

  1. マーケットスピード II RSS | 楽天証券のトレーディングツール
  2. マーケットスピード II RSS 関数マニュアル
  3. PythonでGUIを設計 | Qtの公式Pythonバインディング
  4. PyQtGraph - Scientific Graphics and GUI Library for Python
  5. Python in Excel alternative: Open. Self-hosted. No limits.
  6. Book - xlwings Documentation
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