私の株日記: 自動売買への道 (2025-12-18)

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	49,001.50		-510.78	-1.03%	15:30
前日終値	49,512.28	12/17	高値	49,169.79	09:00
始値	49,058,31	09:00	安値	48,643.78	09:09

※ 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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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、テクニカル指標のシグナルでの取引シミュレーションをしています。

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と実験

下記に、毎日確認をしている実験条件の概略をまとめました。

実験条件 (doe-6) と最適条件判定方法

実験因子		実験水準											説　　明
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 以降、前営業日まで
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	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_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	円	7
実験計画		完全実施要因計画 (Full Factorial Design)
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。
最適条件判定方法		引け後に、当日分ティックデータの取引シミュレーションを実験条件に沿って実施。各実験条件に対して、蓄積した日付分の収益の平均（平均収益）を算出。原則として平均収益が最も高い条件を、翌日の取引条件に採用する。

いままでの実験から、収益を数式でモデル化できなかったので、やむなく、パフォーマンス（平均収益）を毎日確認してベストの条件を選ぶという手間がかかる方法を続けています。

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実験条件別の収益トレンド

前営業日までを集計した平均収益でトップ 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。

なお、母数が少ないうちは平均収益の変動が大きくいので、キリが良い 2025-09-01 から平均収益をチャートにしています。

実験条件別の収益トレンド（データは前営業日まで）

平均収益トップ 5 の条件

	PERIOD_MA_1	PERIOD_MA_2	trade	total
47	75	540	13.9	15.76
90	60	780	14.0	14.56
49	105	540	11.7	14.44
57	60	600	15.6	13.80
64	165	600	8.3	13.48

等高線図 (Contour Map)

過去のティックデータを補完した等高線図を参考に作成しています。実験点は・、平均収益トップ 5 の条件は 🟢、平均収益がマイナスになった条件があれば ✖ で表示しています。

実験条件範囲の等高線図（データは前営業日まで）

本日の取引シミュレーション

本日のパラメータ

パラメータ	設定値
PERIOD_MA_1	75	sec
PERIOD_MA_2	540	sec
PERIOD_MR	30	sec
THRESHOLD_MR	7	円

前営業日までの集計からベスト条件を適用して、本日取得した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。

強化学習で使用する環境クラスをそのまま利用しています。そのため、環境内部で扱っている観測値をトレンドにしてまとめています。

なお、パラメータ PERIOD_MR と THRESHOLD_MR については、取引回数が少なめになるようにという意図的な理由で固定しています。

本日のティックデータでシミュレーションをした結果（観測値）

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  2025-12-18 09:04:18  7011  売建  3783.0     1   NaN
1  2025-12-18 09:06:13  7011  買埋  3797.0     1 -14.0
2  2025-12-18 09:06:14  7011  買建  3797.0     1   NaN
3  2025-12-18 09:09:02  7011  売埋  3789.0     1  -8.0
4  2025-12-18 09:11:40  7011  買建  3811.0     1   NaN
5  2025-12-18 09:19:44  7011  売埋  3803.0     1  -8.0
取引回数 : 6 回, 一株当りの損益 : -30.0 円

今日はマイナスになってしまいました。

次のステップへ向けて

実験を重ねて見えてきたこと

異なる周期の移動平均のクロス・シグナルによる売買で、常用できるベストなパラメータは、おそらく無い。
今後は平均収益だけでなく、移動平均収益のようにローリングした統計など他の評価方法も導入予定。
取得した本日分までのデータから、翌日使うパラメータをピックアップするという泥臭いやり方を続ける。

次のステップの「リアルタイムでのシャドー・トレード」へ進むべく準備を進めています。

現在の売買アルゴリズムは移動平均を利用したシンプルな方法ですが、内部構成を強化学習に適用できるようなつくりに変えてしまったので、その構成に合わせてアプリの修正を続けてきました。まずは、今までと同じように、過去のティックデータを使ったリアルタイムのためのシミュレーションです。

なお、最新の PyQtGraph は PySide 3.10.x 上で問題なく動作することを確認できたので、リアルタイム用途に採用し直しました。

自動取引アプリ（過去のティックデータによるシミュレーション・モード）

基本ルーチンは上記の実験評価と同じクラスを利用していますが、GUI アプリ内で定義したいくつものサブスレッドとメインスレッドの間で、シグナル・スロットのやりとりをしているため、微妙に売買タイミングがズレて結果が異なる場合があります。

取引明細（100 株売買）

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
1	2025-12-18 09:04:20	7011	売建	3784	100
2	2025-12-18 09:06:15	7011	買埋	3797	100	-1300.0
3	2025-12-18 09:06:16	7011	買建	3796	100
4	2025-12-18 09:09:04	7011	売埋	3789	100	-700.0
5	2025-12-18 09:11:42	7011	買建	3811	100
6	2025-12-18 09:19:46	7011	売埋	3803	100	-800.0
				合計損益		-2800.0