2025-11-10

自動売買への道 (2025-11-10)

楽天証券の口座でデイトレの自動売買に挑戦しようと Windows / Excel 上で利用できる マーケットスピード II RSS を活用して Python であれこれ取り組んでいます。この「自動売買への道」のトピックでは、プログラミングの話題にも踏み込んで、日々の活動をまとめていきます。

デイトレ用自作アプリ

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 II RSS を介して取引をする構成を取っています。

マラソンテストのパフォーマンス

強化学習を利用した、ナンピン無しの制約付き取引モデルは発展途上ですが、不完全ながらパフォーマンスを残してレビューできるようにします。まだ過去データの数が少ないのですが、「マラソンテスト」と呼んでいます。

モデルの管理体制すら整っていないのですが、現在のモデルで特定銘柄 (7011) の過去のティックデータ全てを学習させた後、学習に使用したティックデータに対して順番に 1 日ずつ推論させたパフォーマンスを確認しました。

プロットでは、1 株あたりの損益と、取引回数をプロットしています。なお現在は取引回数に制約を設けていません。

学習済みモデルで昨日までの過去データを推論(収益は 1 株単位)

まだモデルの仕様(報酬設計と観測値)が固まっておらず、頻繁に微調整を加えるので、毎晩、その時点での最新条件で、0 から過去のティックデータで学習させたものを翌日に推論して評価する、というスタイルにしています。

大規模言語モデルなどと違って、本件で扱うパラメータ数はとても少ないので、非力な PC でも数時間で全データの学習を終わらせられます。

本日 (11/10) のティックデータで推論

上記モデルを使って、今日取得したティックデータに対して推論しました。一応、GUI 上で動くようになったので、当日分は値動きのスクリーンショットを掲載しました。

同じ学習済みモデルで本日のデータを推論(100 株単位)

取引詳細 (+2,900 円 / 100 株)

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 2025-11-10 09:00:12 7011 買建 4463 100
2 2025-11-10 09:00:13 7011 売埋 4463 100 0.0
3 2025-11-10 09:00:17 7011 売建 4465 100
4 2025-11-10 09:00:19 7011 買埋 4473 100 -800.0
5 2025-11-10 09:00:22 7011 売建 4476 100
6 2025-11-10 09:00:24 7011 買埋 4480 100 -400.0
7 2025-11-10 09:00:27 7011 売建 4480 100
8 2025-11-10 09:00:30 7011 買埋 4475 100 500.0
9 2025-11-10 09:00:31 7011 売建 4475 100
10 2025-11-10 09:00:35 7011 買埋 4480 100 -500.0
11 2025-11-10 09:00:41 7011 売建 4467 100
12 2025-11-10 09:00:48 7011 買埋 4477 100 -1000.0
13 2025-11-10 09:00:49 7011 売建 4477 100
14 2025-11-10 09:00:51 7011 買埋 4470 100 700.0
15 2025-11-10 09:00:55 7011 売建 4460 100
16 2025-11-10 09:00:58 7011 買埋 4455 100 500.0
17 2025-11-10 09:00:59 7011 売建 4455 100
18 2025-11-10 09:01:06 7011 買埋 4450 100 500.0
19 2025-11-10 09:01:08 7011 売建 4450 100
20 2025-11-10 09:01:19 7011 買埋 4432 100 1800.0
21 2025-11-10 09:01:20 7011 売建 4434 100
22 2025-11-10 09:01:22 7011 買埋 4428 100 600.0
23 2025-11-10 09:01:23 7011 売建 4428 100
24 2025-11-10 09:01:28 7011 買埋 4435 100 -700.0
25 2025-11-10 09:01:33 7011 買建 4435 100
26 2025-11-10 09:01:34 7011 売埋 4433 100 -200.0
27 2025-11-10 09:01:44 7011 買建 4420 100
28 2025-11-10 09:01:46 7011 売埋 4415 100 -500.0
29 2025-11-10 09:01:52 7011 買建 4425 100
30 2025-11-10 09:01:58 7011 売埋 4420 100 -500.0
31 2025-11-10 09:02:00 7011 買建 4416 100
32 2025-11-10 09:02:01 7011 売埋 4416 100 0.0
33 2025-11-10 09:02:03 7011 買建 4415 100
34 2025-11-10 09:02:05 7011 売埋 4414 100 -100.0
35 2025-11-10 09:02:09 7011 買建 4421 100
36 2025-11-10 09:02:15 7011 売埋 4424 100 300.0
37 2025-11-10 09:02:17 7011 買建 4419 100
38 2025-11-10 09:02:21 7011 売埋 4414 100 -500.0
39 2025-11-10 09:02:25 7011 買建 4413 100
40 2025-11-10 09:02:27 7011 売埋 4414 100 100.0
41 2025-11-10 09:02:29 7011 買建 4413 100
42 2025-11-10 09:02:32 7011 売埋 4415 100 200.0
43 2025-11-10 09:02:35 7011 買建 4413 100
44 2025-11-10 09:02:41 7011 売埋 4408 100 -500.0
45 2025-11-10 09:02:44 7011 買建 4409 100
46 2025-11-10 09:02:50 7011 売埋 4411 100 200.0
47 2025-11-10 09:02:51 7011 買建 4410 100
48 2025-11-10 09:02:54 7011 売埋 4411 100 100.0
49 2025-11-10 09:02:56 7011 買建 4413 100
50 2025-11-10 09:03:00 7011 売埋 4414 100 100.0
51 2025-11-10 09:03:06 7011 買建 4410 100
52 2025-11-10 09:03:08 7011 売埋 4409 100 -100.0
53 2025-11-10 09:03:10 7011 買建 4411 100
54 2025-11-10 09:03:24 7011 売埋 4407 100 -400.0
55 2025-11-10 09:03:26 7011 買建 4403 100
56 2025-11-10 09:03:32 7011 売埋 4406 100 300.0
57 2025-11-10 09:03:33 7011 買建 4405 100
58 2025-11-10 09:03:37 7011 売埋 4405 100 0.0
59 2025-11-10 09:03:39 7011 買建 4405 100
60 2025-11-10 09:03:42 7011 売埋 4407 100 200.0
61 2025-11-10 09:03:46 7011 買建 4411 100
62 2025-11-10 09:03:54 7011 売埋 4406 100 -500.0
63 2025-11-10 09:03:55 7011 買建 4406 100
64 2025-11-10 09:03:57 7011 売埋 4406 100 0.0
65 2025-11-10 09:03:59 7011 買建 4407 100
66 2025-11-10 09:04:08 7011 売埋 4405 100 -200.0
67 2025-11-10 09:04:10 7011 買建 4407 100
68 2025-11-10 09:04:15 7011 売埋 4402 100 -500.0
69 2025-11-10 09:04:16 7011 買建 4402 100
70 2025-11-10 09:04:17 7011 売埋 4402 100 0.0
71 2025-11-10 09:04:20 7011 買建 4401 100
72 2025-11-10 09:04:23 7011 売埋 4403 100 200.0
73 2025-11-10 09:04:25 7011 買建 4403 100
74 2025-11-10 09:05:46 7011 売埋 4415 100 1200.0
75 2025-11-10 09:05:51 7011 売建 4415 100
76 2025-11-10 09:05:52 7011 買建 4416 100
77 2025-11-10 09:06:09 7011 売埋 4417 100 100.0
78 2025-11-10 09:06:10 7011 売建 4417 100
79 2025-11-10 09:06:19 7011 買埋 4412 100 500.0
80 2025-11-10 09:06:20 7011 売建 4412 100
81 2025-11-10 09:06:21 7011 買建 4416 100
82 2025-11-10 09:07:20 7011 売埋 4414 100 -200.0
83 2025-11-10 09:07:57 7011 売建 4410 100
84 2025-11-10 09:08:01 7011 買埋 4411 100 -100.0
85 2025-11-10 09:08:04 7011 売建 4411 100
86 2025-11-10 09:21:51 7011 買埋 4413 100 -200.0
87 2025-11-10 09:21:52 7011 売建 4412 100
88 2025-11-10 15:24:51 7011 買埋 4385 100 2700.0
89 2025-11-10 15:24:56 7011 売建 4383 100
合計損益 2900.0

見ての通り、勝つ日もあれば負ける日もあり、ちょっとだけ勝ちが多い程度のモデルです。ひとまず、このようなパフォーマンス確認を続けてみます。

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. 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
  4. Gymnasium Documentation
  5. Stable-Baselines3 Docs - Reliable Reinforcement Learning Implementations
  6. PyTorch documentation
  7. PythonでGUIを設計 | Qtの公式Pythonバインディング
  8. Python in Excel alternative: Open. Self-hosted. No limits.
  9. Book - xlwings Documentation
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