自動売買への道 (2025-12-10)

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ます。

今日の日経平均株価

現在値	50,602.80		-52.30	-0.10%	15:30
前日終値	50,655.10	12/09	高値	51,107.77	09:13
始値	50,878.66	09:00	安値	50,329.27	10:53

※ 右の 15 分足チャートは Yahoo! Finance のデータを yfinance で取得して作成しました。

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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。

取引シミュレーション

強化学習モデルのチューニング作業の優先順位を下げ、しばらくはテクニカル指標のシグナルで取引するアプローチを前面に出しています。

制約条件

現在シミュレーションで設定している制約は下記のとおりです。

• 売買条件
• ポジションを解消してから次の売買をする（ナンピン禁止）。
• 取引回数
• 上限を 100 回に制限
• 約定条件
• スリッページなし

売買判断のための指標

現在利用している指標は下記のとおりです。

• ２つの移動平均 MA1 と MA2
• クロス・シグナルで売買
• PERIOD_MA_1 = TBD
• PERIOD_MA_2 = TBD
• 移動範囲 Moving Range, MR
• ボラティリティを判定する指標、しきい値以下の時はフラグを立ててエントリしない。
• PERIOD_MR = 30
• THRESHOLD_MR = 7
• ロスカット
• しきい値以下になったらフラグを立てて建玉を返済、損切り。
• （現在、無効に設定）
• 利確
• 含み益と含み益最大値との比較で建玉を返済、利確する簡単なロジックを導入。
• （現在、無効に設定）

取引シミュレーションの実験

下記の条件表に沿って、過去のティックデータで取引シミュレーションを実施しました。

条件数 (11 × 11 = 121) が多いので、遡って過去のティックデータ全部を処理するのにかなり時間がかかると見込んでいましたが、早く結果を見たかったので、複数の PC を動員して残っている分を算出してしまいました。😁

シミュレーション中の実験条件 (doe-6)

データ		約 1 秒間隔で取得した株価と出来高のティックデータ
対象銘柄		7011	呼び値が 1 円で出来高が多い、東証プライムの銘柄を選定
対象期間		2025-08-19 〜 2025-12-09 の東証取引日（76 営業日）
実験因子		実験水準											説　　明
PERIOD_MA_1	sec	30	45	60	75	90	105	120	135	150	165	180	周期が異なる 2 つの移動平均 MA1 と MA2 のクロス・シグナルを売買ポイントとする。
PERIOD_MA_2	sec	300	360	420	480	540	600	660	720	780	840	900
PERIOD_MR	sec	30	ボラティリティを測定する指標として移動範囲を採用。しきい値より低ければ、売買エントリを禁止。 現時点では、少なめの取引数に収まるように、しきい値を高めに設定している。
THRESHOLD_MR	tick	7
評価特性		説　　明
収益 (total)	円 / 株	1 日の売買シミュレーションで、2 つの移動平均のクロス・シグナルに従って売買した収益。
取引回数 (trade)	回	【参考値】システム側でナンピン売買を禁止し、取引回数の上限を 100 回に設定。

実験結果（サマリ統計）

実験結果（評価特性は各条件毎の平均値）

	PERIOD_MA_1	PERIOD_MA_2	trade	total
0	30	300	31.1	3.67
1	45	300	22.9	-0.28
2	60	300	21.4	1.45
3	75	300	19.1	3.64
4	90	300	17.4	1.32
5	105	300	16.8	0.00
6	120	300	15.3	2.83
7	135	300	14.7	2.20
8	150	300	14.2	1.55
9	165	300	12.8	2.04
10	180	300	12.8	2.08
11	30	360	27.1	3.29
12	45	360	20.7	1.14
13	60	360	19.7	4.74
14	75	360	17.3	6.14
15	90	360	15.3	5.51
16	105	360	14.6	5.78
17	120	360	13.3	6.95
18	135	360	12.9	5.70
19	150	360	11.9	4.66
20	165	360	11.4	6.93
21	180	360	11.1	1.41
22	30	420	24.9	3.54
23	45	420	18.9	3.80
24	60	420	18.7	6.42
25	75	420	16.0	4.58
26	90	420	14.4	5.13
27	105	420	13.0	6.78
28	120	420	12.6	8.03
29	135	420	11.8	8.87
30	150	420	10.9	11.34
31	165	420	10.3	9.03
32	180	420	9.7	6.99
33	30	480	23.8	6.68
34	45	480	17.2	5.95
35	60	480	17.1	7.71
36	75	480	15.1	9.34
37	90	480	13.7	10.07
38	105	480	13.0	7.22
39	120	480	11.6	9.59
40	135	480	10.8	8.04
41	150	480	10.4	8.41
42	165	480	9.6	12.79
43	180	480	9.2	11.70
44	30	540	22.3	9.86
45	45	540	16.6	4.17
46	60	540	16.1	12.33
47	75	540	14.2	13.21
48	90	540	12.9	9.26
49	105	540	12.1	12.36
50	120	540	11.3	9.64
51	135	540	10.5	8.72
52	150	540	9.3	8.21
53	165	540	8.5	8.13
54	180	540	8.7	8.04
55	30	600	21.7	8.07
56	45	600	15.7	10.09
57	60	600	16.0	12.12
58	75	600	13.4	8.74
59	90	600	12.0	9.17
60	105	600	11.4	8.95
61	120	600	10.5	10.11
62	135	600	9.9	7.70
63	150	600	8.4	10.26
64	165	600	8.5	10.83
65	180	600	8.1	6.95
66	30	660	21.1	5.67
67	45	660	15.7	8.86
68	60	660	15.1	9.21
69	75	660	12.9	7.14
70	90	660	11.2	8.25
71	105	660	10.6	7.45
72	120	660	9.9	7.75
73	135	660	9.2	6.16
74	150	660	8.4	8.76
75	165	660	8.0	12.04
76	180	660	7.9	8.20
77	30	720	20.4	3.43
78	45	720	14.9	8.04
79	60	720	14.9	12.22
80	75	720	13.1	6.78
81	90	720	11.7	8.50
82	105	720	10.7	8.78
83	120	720	9.5	8.79
84	135	720	9.1	9.53
85	150	720	8.2	6.47
86	165	720	8.1	3.72
87	180	720	7.9	5.45
88	30	780	20.3	3.18
89	45	780	14.9	8.45
90	60	780	14.4	13.37
91	75	780	12.5	8.43
92	90	780	11.1	5.29
93	105	780	10.3	7.63
94	120	780	9.3	8.33
95	135	780	8.6	4.21
96	150	780	7.8	5.43
97	165	780	7.2	7.14
98	180	780	7.4	6.84
99	30	840	19.4	1.21
100	45	840	14.6	0.67
101	60	840	14.2	5.42
102	75	840	12.2	5.05
103	90	840	10.4	3.95
104	105	840	9.8	10.24
105	120	840	9.0	7.03
106	135	840	8.6	8.33
107	150	840	7.8	8.54
108	165	840	7.1	4.80
109	180	840	7.1	11.17
110	30	900	18.5	2.03
111	45	900	14.2	3.87
112	60	900	13.8	6.72
113	75	900	11.8	5.93
114	90	900	10.5	10.08
115	105	900	9.5	6.64
116	120	900	8.4	11.45
117	135	900	8.2	10.93
118	150	900	7.6	9.28
119	165	900	7.1	6.33
120	180	900	6.9	4.74

平均収益のトレンド

平均収益のトレンドを作成するために、2025-08-19 を起点に、取引日までの平均収益を算出してプロットしました。

最新 (12/9) の平均収益で、高パフォーマンスのトップ 5 の条件は色を変えてプロットしています。一方、平均収益がマイナスになっている条件は黒の実線、その他は薄墨色でプロットしています。

平均収益 × 取引日数 が対象期間の総収益になります。

もし、どの値動きにも通用するベストな条件があって、取引を始めるときにその条件を採用することができれば何も問題がありませんが、現実は、過去のデータを集計すること無しに条件を決めることは不可能です。

では、今、条件を選ばなければならないとすれば、過去データの集計から単にベストな条件を採用して良いのか、と言えばやはり判断に悩みます。

それは、最新の平均収益がトップ 5 のグループに入っている条件でも、過去にマイナスに沈んでいるような時期があるとすれば、特定の値動きに対して得手不得手がはっきりしていると考えられるからです。

概ね上位グループに入っている条件を選ぶとか、過去のばらつきを考慮するなど、評価手段はいろいろありそうです。

上記の懸念は、全てのデータが揃うまで、途中のデータで集計していて感じたことですが、シミュレーション結果が全て揃って集計した結果を眺めると、平均収益が高いグループは対象期間を通じての平均収益も概ね高く推移しています。

ひとまず、ベストな条件でその日のティックデータで取引シミュレーションのパフォーマンスを確認します。

以下に、最新の平均収益トップ 5 の実験条件をまとめました。

最新の平均収益のトップ 5

	PERIOD_MA_1	PERIOD_MA_2	trade	total
90	60	780	14.4	13.37
47	75	540	14.2	13.21
42	165	480	9.6	12.79
49	105	540	12.1	12.36
46	60	540	16.1	12.33

平均収益が 10 円ちょっとというのは少なくて残念ですが、できるところから運用を始めて、より良いアルゴリズムに進化させていきます。

最新の平均収益が負になった条件は以下の一条件だけでした。

最新の平均収益が負になった条件

	PERIOD_MA_1	PERIOD_MA_2	trade	total
1	45	300	22.9	-0.28

等高線図 (Contour Map)

平均などの集計をせずに生のシミュレーション結果の各日の収益データから等高線図を作成しました。実験点は ・、平均収益トップ 5 の条件は 🟢、マイナスの条件は ✖ で表示しています。

今のところ、ベストな条件が実験範囲の隅に偏ってはいません。

本日のシミュレーション

前日のベスト条件で、本日のティックデータで取引シミュレーションをしてみました。

【取引明細】
                   注文日時 銘柄コード  売買    約定単価  約定数量    損益
0   2025-12-10 09:01:43  7011  買建  4317.0     1   NaN
1   2025-12-10 09:05:59  7011  売埋  4323.0     1   6.0
2   2025-12-10 09:06:13  7011  買建  4329.0     1   NaN
3   2025-12-10 09:08:38  7011  売埋  4311.0     1 -18.0
4   2025-12-10 09:08:39  7011  売建  4311.0     1   NaN
5   2025-12-10 09:19:17  7011  買埋  4313.0     1  -2.0
6   2025-12-10 09:23:31  7011  売建  4299.0     1   NaN
7   2025-12-10 09:25:48  7011  買埋  4304.0     1  -5.0
8   2025-12-10 09:28:43  7011  売建  4295.0     1   NaN
9   2025-12-10 10:04:12  7011  買埋  4264.0     1  31.0
10  2025-12-10 12:33:30  7011  売建  4209.0     1   NaN
11  2025-12-10 12:46:10  7011  買埋  4198.0     1  11.0
12  2025-12-10 12:47:36  7011  売建  4185.0     1   NaN
13  2025-12-10 13:00:19  7011  買埋  4185.0     1   0.0
取引回数 : 14 回, 一株当りの損益 : 23.0 円

次のステップは検算

時間がかかる過去のティックデータによる取引シミュレーションと集計が終わったので、次はリアルタイムでシャドー・トレードを始めるステップに進みたいのですが、その前に…。

後になって、算出している数値に間違いが見つかれば、間違いの内容次第では心が折れて立ち直れなくなりそうです。

いくら見直してもバグから逃れられる保証はありませんが、ひとまず、明日は Jupyter Lab 上でおこなってきた集計コードを本ブログ上で整理、検算することにします。

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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. Maskable PPO — Stable Baselines3 - documentation
7. PyTorch documentation
8. PythonでGUIを設計 | Qtの公式Pythonバインディング
9. Python in Excel alternative: Open. Self-hosted. No limits.
10. Book - xlwings Documentation