今日の日経平均株価
今日の日経平均株価は、前日比 56.72 円高の 39,734.74 円と小幅続伸して始まりましたが、値を消して 9:28 に 39,520.96 円の安値を付けました。その後切り返して 10:04 に 39,780.60 円の前場の高値を付けました。前場は 39,642.40 円で取引を終えました。
後場は 39,649.92 円で取引が始まり、徐々に値を上げて 14:00 に 39,923.61 の高値を付けました。その後押し戻されて午後 3 時前に値を消した後は前日の終値近辺で推移して、大引けは前日比 14.62 円安の 39,663.40 円と小反落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 | 2025-07-16 09:01:06 | 7011 | 売建 | 3247.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 2 | 2025-07-16 09:01:16 | 7203 | 売建 | 2537.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 3 | 2025-07-16 09:02:01 | 8306 | 売建 | 1987.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 4 | 2025-07-16 09:03:40 | 7203 | 買埋 | 2531.0 | 100 | 600.0 | 返済 |
| 5 | 2025-07-16 09:03:44 | 7203 | 買建 | 2531.5 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 6 | 2025-07-16 09:05:27 | 7203 | 売埋 | 2526.5 | 100 | -500.0 | 返済 |
| 7 | 2025-07-16 09:05:35 | 7203 | 売建 | 2526.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 8 | 2025-07-16 09:06:11 | 7011 | 買埋 | 3260.0 | 100 | -1300.0 | 返済 |
| 9 | 2025-07-16 09:06:15 | 7011 | 買建 | 3263.0 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 10 | 2025-07-16 09:36:04 | 7203 | 買埋 | 2522.5 | 100 | 350.0 | 返済 |
| 11 | 2025-07-16 09:37:35 | 7203 | 買建 | 2523.5 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 12 | 2025-07-16 09:44:56 | 8306 | 買埋 | 1980.0 | 100 | 700.0 | 返済 |
| 13 | 2025-07-16 09:45:30 | 8306 | 買建 | 1980.5 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 14 | 2025-07-16 10:04:29 | 7011 | 売埋 | 3279.0 | 100 | 1600.0 | 返済 |
| 15 | 2025-07-16 10:04:31 | 7011 | 売建 | 3278.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 16 | 2025-07-16 10:16:32 | 7203 | 売埋 | 2520.0 | 100 | -350.0 | 返済 |
| 17 | 2025-07-16 10:17:02 | 7203 | 売建 | 2519.5 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 18 | 2025-07-16 10:20:28 | 8306 | 売埋 | 1974.0 | 100 | -650.0 | 返済 |
| 19 | 2025-07-16 10:25:23 | 8306 | 売建 | 1973.5 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 20 | 2025-07-16 10:41:20 | 7011 | 買埋 | 3297.0 | 100 | -1900.0 | 返済 |
| 21 | 2025-07-16 10:41:26 | 7011 | 買建 | 3298.0 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 22 | 2025-07-16 12:36:44 | 8306 | 買埋 | 1976.5 | 100 | -300.0 | 返済 |
| 23 | 2025-07-16 12:41:26 | 7203 | 買埋 | 2511.5 | 100 | 800.0 | 返済 |
| 24 | 2025-07-16 12:49:43 | 8306 | 買建 | 1977.0 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 25 | 2025-07-16 13:06:16 | 7203 | 買建 | 2512.0 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 26 | 2025-07-16 14:03:46 | 7203 | 売埋 | 2510.5 | 100 | -150.0 | 返済 |
| 27 | 2025-07-16 14:22:20 | 7203 | 売建 | 2510.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 28 | 2025-07-16 14:24:23 | 7011 | 売埋 | 3291.0 | 100 | -700.0 | 返済 |
| 29 | 2025-07-16 14:24:29 | 7011 | 売建 | 3290.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 30 | 2025-07-16 14:39:34 | 8306 | 売埋 | 1975.5 | 100 | -150.0 | 返済 |
| 31 | 2025-07-16 14:42:05 | 8306 | 売建 | 1975.0 | 100 | 売建（トレンド追従） | |
| 32 | 2025-07-16 15:17:26 | 7203 | 買埋 | 2512.0 | 100 | -200.0 | 返済 |
| 33 | 2025-07-16 15:23:36 | 7203 | 買建 | 2512.5 | 100 | 買建（トレンド追従） | |
| 34 | 2025-07-16 15:24:50 | 7011 | 買埋 | 3293.0 | 100 | -300.0 | 返済 |
| 35 | 2025-07-16 15:24:50 | 7203 | 売埋 | 2512.5 | 100 | 0.0 | 返済 |
| 36 | 2025-07-16 15:24:50 | 8306 | 買埋 | 1974.5 | 100 | 50.0 | 返済 |
| 合計損益 | -2400.0 | ||||||
今日の収益は僅かながらマイナスになってしまいました。
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。
- 損切ロジックの検討
- 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。
- チャート作成ライブラリの選択肢
- PyQtGraph だけでなく Matplotlib を利用した版を用意する。
安物で非力な Windows PC 上でアプリを起動してシミュレーションを実行している関係で、チャート作成用のライブラリは少しでも CPU に負荷をかけないように PyQtGraph というチャート作成ライブラリを採用しました。
しかし、諸事情から、リソースは食いますが広く利用されている Matplotlib というライブラリでも同様な動作をする版を平行して利用できるようにしておいた方が良いと判断して、少しずつ準備を進めてきました。ようやく最低限の動作をさせられるようになったので、今日は開発用の Windows PC 上でザラ場を通しで稼働させてみました。
こちらは現在のところ単純なリアルタイム用 Parabolic SAR の算出ルーチンを実装しているので、上のシミュレーション結果とは異なります。この版にはスムージング処理をしたアルゴリズムを実装してパフォーマンスの確認を始める予定です。
スイング・トレード
引け後のデータを集計してピックアップした銘柄です。Trend が -1（下降トレンド）から 1（上昇トレンド）に陽転した銘柄で、株価の価格帯［終値 100 - 1,000 円］と出来高［100,000 以上］でフィルターしています。
| Code | Date | Close | Volume | Trend |
|---|---|---|---|---|
| 1418 | 2025-07-16 | 409.0 | 584800 | 1 |
| 2150 | 2025-07-16 | 725.0 | 280500 | 1 |
| 2721 | 2025-07-16 | 215.0 | 313400 | 1 |
| 6048 | 2025-07-16 | 101.0 | 323200 | 1 |
| 6727 | 2025-07-16 | 682.0 | 223600 | 1 |
| 7091 | 2025-07-16 | 910.0 | 603300 | 1 |
| 9423 | 2025-07-16 | 129.0 | 285400 | 1 |
日付の情報は取得した 4 本足データの最新の日付データを表示しています。比較的最近、上場廃止になった銘柄がピックアップされてしまった場合、チェックできるように念のため入れています。
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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