今日の日経平均株価
前日比 212.13 円安の 42,308.14 円と反落して始まり、直後に 42,299.79 円の安値を付けましたが、切り返して 9:13 に 42,708.24 円と高値を付けました。
その後伸び悩みましたが、持ち直し 11:24 に 42,734.72 円の高値を付けて、前場は 42,731.74 円で取引を終えました。
後場は 42,764.97 円で取引が始まり上げ幅を広げて 12:57 に 42,815.48 円の高値を付けました。その後、上げ幅を縮めたもののじりじりと上げ幅を広げ 15:24 に 42,826.75 円と高値を更新しました。
大引けは前日比 308.52 円高の 43,828.79 円と高値引け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。
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 II 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…
アプリに強化学習モデルを組み込みました。アプリの表示は株価トレンドを示すのみですが、1 秒間隔で マーケットスピード II RSS から取得する株価データ（タイムスタンプ、株価、累計出来高）をモデルへ渡して売買判定（推論）をさせ、取引シミュレーションを実施しています。なお、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。
日々、趣向を変えたモデルをあれこれ試していて、学習効果が良さげであればどんどん試していきたいと考えています。そのため、モデルをコロコロ変えるかもしれませんが、とりあえずアプリに実装したモデルのパフォーマンスを日々まとめていきます。
| Date | Profit (JPY) | Note |
|---|---|---|
| 2025-08-25 | 7,300 | 過去 2025-08-19 - 22 の 4 日間のティックデータを順番に 100 回学習後に使用 |
| 2025-08-26 | 4,600 | 2025-08-25 のティックデータを 100 回学習後に使用 |
| 2025-08-27 | 3,400 | 2025-08-26 のティックデータを 100 回学習後に使用 |
| 2025-08-28 | -7,900 | スクラッチから過去 7 日分のティックデータを順番に学習、15 回の繰り返し（計 105 回） |
今日の値動きは上昇基調だったので、このような値動きのパターンを学習していないモデルで損失を出してしまうのは致し方がないのかなと思いました。学習を重ねて、売り買いポジションを適宜持てるようになるのかを確認する必要があります。
強化学習の方法を少し変更
上表に書いたように、今回使用したモデルは、学習のやり方を変えて、あらたに学習をし直しました。
最初、大きなマイナスから始まってから急速に収益が改善するのですが、その後の学習効果はイマイチです。
売買シミュレーション結果
今回の約定回数は 14 回でした。上昇基調の値動きでもひたすら売りポジションを持つことしかできなかったことには、学習不足と判ってはいたものの、がっかりしてしてしまいました。
| 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 | 2025-08-28 09:00:03 | 7011 | 売建 | 3734 | 100 | ||
| 2 | 2025-08-28 09:00:12 | 7011 | 買埋 | 3715 | 100 | 1900.0 | |
| 3 | 2025-08-28 09:00:13 | 7011 | 買建 | 3717 | 100 | ||
| 4 | 2025-08-28 09:00:22 | 7011 | 売埋 | 3710 | 100 | -700.0 | |
| 5 | 2025-08-28 09:00:24 | 7011 | 売建 | 3705 | 100 | ||
| 6 | 2025-08-28 09:00:25 | 7011 | 買埋 | 3703 | 100 | 200.0 | |
| 7 | 2025-08-28 09:00:30 | 7011 | 売建 | 3707 | 100 | ||
| 8 | 2025-08-28 09:31:25 | 7011 | 買埋 | 3761 | 100 | -5400.0 | |
| 9 | 2025-08-28 09:31:26 | 7011 | 売建 | 3761 | 100 | ||
| 10 | 2025-08-28 14:40:00 | 7011 | 買埋 | 3806 | 100 | -4500.0 | |
| 11 | 2025-08-28 14:40:03 | 7011 | 売建 | 3806 | 100 | ||
| 12 | 2025-08-28 14:57:36 | 7011 | 買埋 | 3799 | 100 | 700.0 | |
| 13 | 2025-08-28 14:57:37 | 7011 | 売建 | 3799 | 100 | ||
| 14 | 2025-08-28 15:24:50 | 7011 | 買埋 | 3800 | 100 | -100.0 | |
| 合計損益 | -7900.0 | ||||||
モデルの変更を検討中
その後、今日のティックデータなどを使って詳しく調べて見たところ、現行モデルは買いポジション（買建）のアクションを取らないことが判ったので、モデルの変更を検討しています。明日までに使えそうなモデルができれば反映してみます。
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〗。
- マーケットスピード II RSS による売買
- Excel VBA, Python 側で実際の売買を試す。
- 売買のためのサンプルワーク
- PyTorch を利用した強化学習モデルの実用化
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
- 注文 | マーケットスピード II RSS オンラインヘルプ | 楽天証券のトレーディングツール
- 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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