今日の日経平均株価
今日の日経平均株価は、前日比 34.27 円高の 39,796.75 円と 3 営業日ぶりに反発して始まりました。
寄り付き後は下げに転じ 9:27 に 39,667.82 円の安値を付けた後、切り返して 10:11 に 39,865.89 円の高値を付けました。その後は押し戻されて、前引けは 39,732.63 円で取引を終えました。
後場は 39,760.60 円とやや下げ幅を縮小して始まりました。その後小動きで推移してクロージング・オークション前は、前日終値を下回っていましたが、大引けは前日比 23.42 円高の 39,765.90 円と、プラスで取引を終えました。
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。
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。
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) = 0.00002 AF(step) = 0.00002 AF(max) = 0.002
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 | 2025-07-03 09:00:34 | 8306 | 売建 | 1976.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 2 | 2025-07-03 09:00:36 | 7203 | 売建 | 2457.5 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 3 | 2025-07-03 09:01:06 | 7011 | 売建 | 3532.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 4 | 2025-07-03 09:06:00 | 8306 | 買埋 | 1982.0 | 100 | -600.0 | 返済 |
| 5 | 2025-07-03 09:08:02 | 7203 | 買埋 | 2465.0 | 100 | -750.0 | 返済 |
| 6 | 2025-07-03 09:08:38 | 7203 | 買建 | 2465.5 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 7 | 2025-07-03 09:15:03 | 8306 | 売建 | 1971.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 8 | 2025-07-03 09:40:16 | 7203 | 売埋 | 2465.0 | 100 | -50.0 | 返済 |
| 9 | 2025-07-03 09:50:16 | 7011 | 買埋 | 3506.0 | 100 | 2600.0 | 返済 |
| 10 | 2025-07-03 09:50:26 | 7011 | 買建 | 3509.0 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 11 | 2025-07-03 09:50:36 | 8306 | 買埋 | 1975.5 | 100 | -450.0 | 返済 |
| 12 | 2025-07-03 09:52:09 | 7203 | 買建 | 2481.0 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 13 | 2025-07-03 09:54:56 | 8306 | 買建 | 1976.0 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 14 | 2025-07-03 10:04:59 | 7011 | 売埋 | 3492.0 | 100 | -1700.0 | 返済 |
| 15 | 2025-07-03 10:05:11 | 7011 | 売建 | 3490.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 16 | 2025-07-03 11:05:31 | 8306 | 売埋 | 1975.0 | 100 | -100.0 | 返済 |
| 17 | 2025-07-03 11:05:33 | 8306 | 売建 | 1974.5 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 18 | 2025-07-03 11:05:37 | 7203 | 売埋 | 2480.0 | 100 | -100.0 | 返済 |
| 19 | 2025-07-03 11:05:45 | 7203 | 売建 | 2479.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 20 | 2025-07-03 11:19:08 | 7011 | 買埋 | 3464.0 | 100 | 2600.0 | 返済 |
| 21 | 2025-07-03 11:19:16 | 7011 | 買建 | 3465.0 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 22 | 2025-07-03 12:30:03 | 7203 | 買埋 | 2490.0 | 100 | -1100.0 | 返済 |
| 23 | 2025-07-03 12:30:05 | 7203 | 買建 | 2493.0 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 24 | 2025-07-03 13:12:21 | 7011 | 売埋 | 3453.0 | 100 | -1200.0 | 返済 |
| 25 | 2025-07-03 13:13:07 | 8306 | 買埋 | 1980.0 | 100 | -550.0 | 返済 |
| 26 | 2025-07-03 13:14:08 | 7011 | 売建 | 3452.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 27 | 2025-07-03 13:26:17 | 7203 | 売埋 | 2532.0 | 100 | 3900.0 | 返済 |
| 28 | 2025-07-03 13:26:49 | 7203 | 売建 | 2531.5 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 29 | 2025-07-03 13:50:42 | 7203 | 買埋 | 2531.5 | 100 | 0.0 | 返済 |
| 30 | 2025-07-03 13:50:52 | 7203 | 買建 | 2532.0 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 31 | 2025-07-03 14:03:08 | 8306 | 買建 | 1980.5 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 32 | 2025-07-03 14:19:45 | 7203 | 売埋 | 2522.5 | 100 | -950.0 | 返済 |
| 33 | 2025-07-03 14:20:23 | 7203 | 売建 | 2522.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 34 | 2025-07-03 14:34:37 | 7011 | 買埋 | 3464.0 | 100 | -1200.0 | 返済 |
| 35 | 2025-07-03 14:35:44 | 7011 | 買建 | 3465.0 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 36 | 2025-07-03 15:24:50 | 7011 | 売埋 | 3465.0 | 100 | 0.0 | 返済 |
| 37 | 2025-07-03 15:24:50 | 7203 | 買埋 | 2506.5 | 100 | 1550.0 | 返済 |
| 38 | 2025-07-03 15:24:50 | 8306 | 売埋 | 1984.5 | 100 | 400.0 | 返済 |
| 合計損益 | 2300.0 | ||||||
AF を小さくした分、取引回数も減りました。
AF を大きくする、すわなち取引回数を増やすことが収益を増やすことにつながるのであれば良いのですが、今のところはその段階にはないと考えています。今回は収益が小さいプラスにはなっていますが、いまひとつ自信あるいは確信を持てません。
チャート上のトレンド追従をみる限り、もっと収益が上げられることを期待したくなるのですが、欲張り過ぎでしょうか？
明日の戦略
利確・損切のアルゴリズムを検討するために、Jupyter Lab 上でシミュレーションをする環境を準備していました。今までの経験から、単純にしきい値で利確・損切ラインを設定してもうまくいきません。
どこから手を付けようかと思案しましたが…、利確・損切のアルゴリズムをあれこれ評価する前に、どうしても試しておきたいことがありました。それは、寄り付き直後のトレンドの追従が悪いことを少しでも改善することです。全体的なトレンド追従の挙動を改善したいのですが、それはおいおい考えるとして、まずは手を出せることからです。
寄り付き後に確定した最初のトレンドについてのみ、攻めたトレンドフォローをさせたかったので、機能を実装してみました。以下に典型的な例を示します。
最初のトレンドにしっかり追従することで、ここで大きな損失を生まずに、さらに次のトレンドの開始点を改善することも期待しています。
厄介なのは、寄り付き後のトレンドが、この例のようにバラつくとは限らないということです。念のため、トレンド全部にこの攻めたトレンドフォローのアルゴリズムを適用してみましたが、さすがに攻めすぎで大きな収益を期待できませんでした。ただ、もう少し経験値を上げて、将来、動的に Parabilic SAR の挙動を調整できるようになれば、調整手段のひとつにはなりそうです。
明日は、実際にリアルタイムのシミュレーションで試してみて、寄り付き後の値動きが期待通りでない場合にも大きな悪影響を及ぼさないことを確認したいです。
Parabolic SAR と相性の良い銘柄選び
本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。今回は、寄り付き後に確定した最初のトレンドのみ、攻めたトレンドフォローのアルゴリズムを反映しています。
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
- 寄り付き後の最初のトレンドで攻めたトレンドフォローをする。✓
- 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。
参考サイト
- 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
- マーケットスピード II RSS 関数マニュアル
- PythonでGUIを設計 | Qtの公式Pythonバインディング
- PyQtGraph - Scientific Graphics and GUI Library for Python
- Python in Excel alternative: Open. Self-hosted. No limits.
- Book - xlwings Documentation
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