デイトレは準備中 (2025-07-01)

今日の日経平均株価

今日の東京市場の日経平均株価は、前日比 146.75 円安の 40,340.64 円と 6 営業日ぶりに反落して始まりました。その後、下げ幅を広げて 10:32 には 40,009.29 円と前場の安値を付けました。

前場は 40,081.61 円で終えました。

後場も安値圏で推移して 12:47 に 39,968.67 円を付けましたが、その後は下げ渋り 4 万円を越えた辺りで推移しました。しかし 15:00 にかけて 4 万円を下回り、15:02 に 39,885.38 円の安値を付けました。

大引けは 39,986.33 円で終えました。

上の 15 分足チャートは Yahoo! Finance のデータで作成しました。

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シミュレーション売買ができるようにしています。

以下は株価に関連する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…

今日も全てオートでシミュレーションを実施しました。15:24:50 の時点で建玉を持っていれば強制返済するようにしています。

ターゲット銘柄の今日の株価トレンド

本日のリアルタイムデータ用 Parabolic SAR の AF パラメータは下記の通りです。

AF(init) = 0.00005
AF(step) = 0.00005
AF(max)  = 0.005

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	2025-07-01 09:00:52	8306	買建	1972.5	100		買建（トレンド追従）
2	2025-07-01 09:01:02	7203	売建	2486.0	100		売建（トレンド追従）
3	2025-07-01 09:01:14	8306	売埋	1969.5	100	-300.0	返済
4	2025-07-01 09:01:16	8306	売建	1968.0	100		売建（トレンド追従）
5	2025-07-01 09:01:18	7011	買建	3647.0	100		買建（トレンド追従）
6	2025-07-01 09:06:21	7011	売埋	3618.0	100	-2900.0	返済
7	2025-07-01 09:08:21	7011	買建	3652.0	100		買建（トレンド追従）
8	2025-07-01 09:40:48	8306	買埋	1953.5	100	1450.0	返済
9	2025-07-01 09:41:08	7203	買埋	2470.5	100	1550.0	返済
10	2025-07-01 09:41:16	8306	買建	1954.0	100		買建（トレンド追従）
11	2025-07-01 09:41:32	7203	買建	2471.0	100		買建（トレンド追従）
12	2025-07-01 09:49:45	7011	売埋	3657.0	100	500.0	返済
13	2025-07-01 09:50:19	7011	売建	3654.0	100		売建（トレンド追従）
14	2025-07-01 10:00:29	7203	売埋	2467.0	100	-400.0	返済
15	2025-07-01 10:01:14	7203	売建	2466.5	100		売建（トレンド追従）
16	2025-07-01 10:08:11	8306	売埋	1951.5	100	-250.0	返済
17	2025-07-01 10:08:58	8306	売建	1950.5	100		売建（トレンド追従）
18	2025-07-01 10:20:29	7011	買埋	3652.0	100	200.0	返済
19	2025-07-01 10:21:05	7011	買建	3653.0	100		買建（トレンド追従）
20	2025-07-01 10:33:40	7203	買埋	2460.5	100	600.0	返済
21	2025-07-01 10:34:16	7203	買建	2461.0	100		買建（トレンド追従）
22	2025-07-01 10:40:03	7011	売埋	3639.0	100	-1400.0	返済
23	2025-07-01 10:41:35	7011	売建	3638.0	100		売建（トレンド追従）
24	2025-07-01 10:57:44	7203	売埋	2459.0	100	-200.0	返済
25	2025-07-01 10:59:53	7203	売建	2458.5	100		売建（トレンド追従）
26	2025-07-01 12:30:46	8306	買埋	1951.0	100	-50.0	返済
27	2025-07-01 12:30:52	8306	買建	1951.5	100		買建（トレンド追従）
28	2025-07-01 12:44:29	7203	買埋	2455.0	100	350.0	返済
29	2025-07-01 12:50:22	7011	買埋	3613.0	100	2500.0	返済
30	2025-07-01 12:50:24	7011	買建	3614.0	100		買建（トレンド追従）
31	2025-07-01 13:04:38	7203	買建	2455.5	100		買建（トレンド追従）
32	2025-07-01 13:46:11	7011	売埋	3648.0	100	3400.0	返済
33	2025-07-01 13:46:13	7011	売建	3647.0	100		売建（トレンド追従）
34	2025-07-01 13:54:25	8306	売埋	1965.0	100	1350.0	返済
35	2025-07-01 13:54:47	8306	売建	1964.5	100		売建（トレンド追従）
36	2025-07-01 13:58:51	7011	買埋	3652.0	100	-500.0	返済
37	2025-07-01 13:58:54	7011	買建	3653.0	100		買建（トレンド追従）
38	2025-07-01 14:03:32	7011	売埋	3643.0	100	-1000.0	返済
39	2025-07-01 14:07:45	7203	売埋	2453.0	100	-250.0	返済
40	2025-07-01 14:08:57	8306	買埋	1967.0	100	-250.0	返済
41	2025-07-01 14:10:13	8306	買建	1967.5	100		買建（トレンド追従）
42	2025-07-01 14:11:19	7011	買建	3654.0	100		買建（トレンド追従）
43	2025-07-01 14:12:46	7203	売建	2452.0	100		売建（トレンド追従）
44	2025-07-01 14:43:35	7203	買埋	2455.0	100	-300.0	返済
45	2025-07-01 14:43:43	7203	買建	2455.5	100		買建（トレンド追従）
46	2025-07-01 14:46:06	7011	売埋	3651.0	100	-300.0	返済
47	2025-07-01 14:48:03	7011	売建	3648.0	100		売建（トレンド追従）
48	2025-07-01 14:55:31	7203	売埋	2451.5	100	-400.0	返済
49	2025-07-01 14:56:04	7203	売建	2451.0	100		売建（トレンド追従）
50	2025-07-01 15:05:23	8306	売埋	1966.0	100	-150.0	返済
51	2025-07-01 15:12:35	7011	買埋	3633.0	100	1500.0	返済
52	2025-07-01 15:13:21	7011	買建	3634.0	100		買建（トレンド追従）
53	2025-07-01 15:19:31	7203	買埋	2453.0	100	-200.0	返済
54	2025-07-01 15:20:52	7203	買建	2453.5	100		買建（トレンド追従）
55	2025-07-01 15:24:50	7011	売埋	3622.0	100	-1200.0	返済
56	2025-07-01 15:24:50	7203	売埋	2451.0	100	-250.0	返済
				合計損益		3100.0

昨日気づいた取引履歴の備考欄の不備は、致命的ではないので、あとでゆっくり直すことにしました。

今後の戦略 ～ Parabolic SAR と相性の良い銘柄選び ～

今まで、出来高が大きくて手頃な株価の銘柄を 3 つピックアップしてシミュレーションで評価を続けてきましたが、実践で使うことを想定した銘柄を選定する作業も始めました。

純粋に 1 秒間隔の株価データを収集するだけの専用アプリを用意して、先週から 20 銘柄程度の株価データの収集を始めています。これに Parabolic SAR など、本体アプリで採用しているアルゴリズムを適用して売買シミュレーションをして、パフォーマンスの比較を始めました。異なる銘柄のパフォーマンスを比較するために、やや厳密性に欠けるような気がしますが、銘柄毎に株価を [0, 1] の大きさに規格化（単純スケーリング）しています (Normalized Price)。

Parabolic SAR をはじめとしたパラメータを振って、一つの銘柄当たり 16 水準のシミュレーションをしています。なお、売買単位は 100 株に固定しています。

今日のデータについてのシミュレーションの集計結果の一部を紹介します。

銘柄コード (JPX Ticker Code) 別の Parabolic SAR のパフォーマンス比較（例）

まだシミュレータ部分のデバッグができたとは言い難いので、デバッグをしながら同じ銘柄群で評価をしばらく続けて、ある程度の期間にわたって明らかに Parabolic SAR と相性が悪い銘柄があれば入れ替えていきます。その一方で良さげな銘柄があれば、リアルタイムのシミュレーションの銘柄に採用します。

Parabolic SAR との相性と言ってもおそらく不変ではないと思うので、継続的に評価できる体制を築く必要もあります。

本ブログのノートに比較データをまとめていく予定ですが、一日分でも山ほどシミュレーション結果が出力されるので、まとめ方をどうするか検討しています。

最初は Google Gemini に簡単な解析をしてもらおうとやりとりをしていましたが、データ量が多すぎて（無料サービスで利用している）生成 AI では処理しきれない、あるいは処理してくれないということが判ってきました。😭

そういうわけなので、自力でコツコツ解析結果をまとめることにします。ブログに公開できる程度の客観性を「まとめ」に持たせないと、おそらくしっかりとした結論を導き出せないと考えています。

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〗。

• 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
• Parabolic SAR との相性が良い銘柄選び
  • 20 銘柄程度のリアルタイムデータを収集して売買シミュレーション評価
• Parabolic SAR のアルゴリズム改良
  • トレンドフォローに対して動的因子の追加を検討したい。

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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