今日の日経平均株価
今日の日経平均株価は、前日比 208.74 円高の 39,994.64 円と続伸して取引が始まりました。寄り付き後すぐに 40,012.66 円と高値を付けましたが、下げに転じて 9:16 に 39,719.81 円と前場の安値を付けました。
その後、持ち直してプラス圏に入りましたが、10 時過ぎには伸び悩み、前場は 39,828.20 円で取引を終えました。
後場は 39,809.76 円で取引が始まった後は小幅安で推移して 13:28 に 39,693.40 円と安値を更新しました。その後、持ち直してプラスに転じました。大引けは前日比 24.98 円高の39,810.88 円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 | 2025-07-04 09:01:05 | 7011 | 売建 | 3472.0 | 100 | 売建(トレンド追従) | |
2 | 2025-07-04 09:01:11 | 8306 | 売建 | 2006.5 | 100 | 売建(トレンド追従) | |
3 | 2025-07-04 09:01:23 | 7011 | 買埋 | 3482.0 | 100 | -1000.0 | 返済 |
4 | 2025-07-04 09:01:52 | 8306 | 買埋 | 2012.0 | 100 | -550.0 | 返済 |
5 | 2025-07-04 09:01:54 | 8306 | 買建 | 2012.5 | 100 | 買建(トレンド追従) | |
6 | 2025-07-04 09:02:06 | 7011 | 売建 | 3467.0 | 100 | 売建(トレンド追従) | |
7 | 2025-07-04 09:02:30 | 7203 | 売建 | 2515.5 | 100 | 売建(トレンド追従) | |
8 | 2025-07-04 09:11:53 | 8306 | 売埋 | 2006.5 | 100 | -600.0 | 返済 |
9 | 2025-07-04 09:20:59 | 8306 | 買建 | 2016.5 | 100 | 買建(トレンド追従) | |
10 | 2025-07-04 09:38:10 | 7011 | 買埋 | 3453.0 | 100 | 1400.0 | 返済 |
11 | 2025-07-04 09:38:14 | 7011 | 買建 | 3454.0 | 100 | 買建(トレンド追従) | |
12 | 2025-07-04 09:45:23 | 7203 | 買埋 | 2497.5 | 100 | 1800.0 | 返済 |
13 | 2025-07-04 09:46:07 | 7203 | 買建 | 2498.0 | 100 | 買建(トレンド追従) | |
14 | 2025-07-04 09:57:25 | 7011 | 売埋 | 3435.0 | 100 | -1900.0 | 返済 |
15 | 2025-07-04 09:57:37 | 7011 | 売建 | 3434.0 | 100 | 売建(トレンド追従) | |
16 | 2025-07-04 10:00:24 | 8306 | 売埋 | 2010.0 | 100 | -650.0 | 返済 |
17 | 2025-07-04 10:25:35 | 8306 | 買建 | 2022.5 | 100 | 買建(トレンド追従) | |
18 | 2025-07-04 10:41:17 | 7203 | 売埋 | 2492.5 | 100 | -550.0 | 返済 |
19 | 2025-07-04 10:41:19 | 7203 | 売建 | 2492.0 | 100 | 売建(トレンド追従) | |
20 | 2025-07-04 10:56:16 | 8306 | 売埋 | 2010.5 | 100 | -1200.0 | 返済 |
21 | 2025-07-04 10:57:34 | 8306 | 売建 | 2010.0 | 100 | 売建(トレンド追従) | |
22 | 2025-07-04 13:20:35 | 7011 | 買埋 | 3390.0 | 100 | 4400.0 | 返済 |
23 | 2025-07-04 13:25:50 | 7011 | 売建 | 3380.0 | 100 | 売建(トレンド追従) | |
24 | 2025-07-04 13:42:20 | 7203 | 買埋 | 2486.5 | 100 | 550.0 | 返済 |
25 | 2025-07-04 13:43:06 | 8306 | 買埋 | 2006.0 | 100 | 400.0 | 返済 |
26 | 2025-07-04 13:43:41 | 8306 | 買建 | 2006.5 | 100 | 買建(トレンド追従) | |
27 | 2025-07-04 13:47:45 | 7203 | 売建 | 2480.0 | 100 | 売建(トレンド追従) | |
28 | 2025-07-04 13:52:54 | 7011 | 買埋 | 3388.0 | 100 | -800.0 | 返済 |
29 | 2025-07-04 13:53:32 | 7011 | 買建 | 3389.0 | 100 | 買建(トレンド追従) | |
30 | 2025-07-04 14:11:11 | 7203 | 買埋 | 2486.0 | 100 | -600.0 | 返済 |
31 | 2025-07-04 14:23:23 | 7203 | 買建 | 2486.5 | 100 | 買建(トレンド追従) | |
32 | 2025-07-04 15:07:48 | 8306 | 売埋 | 2013.5 | 100 | 700.0 | 返済 |
33 | 2025-07-04 15:08:02 | 8306 | 売建 | 2013.0 | 100 | 売建(トレンド追従) | |
34 | 2025-07-04 15:12:44 | 7203 | 売埋 | 2483.5 | 100 | -300.0 | 返済 |
35 | 2025-07-04 15:12:58 | 7203 | 売建 | 2483.0 | 100 | 売建(トレンド追従) | |
36 | 2025-07-04 15:15:29 | 7011 | 売埋 | 3397.0 | 100 | 800.0 | 返済 |
37 | 2025-07-04 15:16:30 | 7011 | 売建 | 3396.0 | 100 | 売建(トレンド追従) | |
38 | 2025-07-04 15:24:50 | 7011 | 買埋 | 3395.0 | 100 | 100.0 | 返済 |
39 | 2025-07-04 15:24:50 | 7203 | 買埋 | 2484.0 | 100 | -100.0 | 返済 |
40 | 2025-07-04 15:24:50 | 8306 | 買埋 | 2015.5 | 100 | -250.0 | 返済 |
合計損益 | 1650.0 |
リアルタイムでシミュレーションを見ていて、ポチッと返済ボタンを押してしまう衝動は抑えられるようにはなりましたが、結果をまとめていると、収益についてはもう少しなんとかならないかと考えてしまいます。
週末の戦略
リアルタイムの株価データを扱うには、データのスムージング処理が必須と考えていましたが、CPU の負荷が多くなるので評価をしていませんでした。確認できることは納得するまでやっておきたいので、この週末はデータのスムージングの評価をします。
懸案の損切ロジックの検討は後回しにします。
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。
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。✓
- データのスムージング処理をして Parabolic SAR を適用する。
- 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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