Python3 ではじめるシステムトレード - 環境構築と売買戦略

出版日
ページ数
368
Python3 ではじめるシステムトレード - 環境構築と売買戦略
ISBN10
4775991477
ISBN13
978-4775991473
目次
第1章 はじめに 1.1 なぜ Python なのか? 1.2 本書の構成 1.3 Python 2 とPython 3 について 第2章 さあ、IPython Notebook をはじめよう 2.1 Python Notebook のインストール 2.2 パッケージ、モジュール 2.3 プログラミングの前に Markdown の使い方を学ぶ 2.4 プログラミングとその実行 第3章 まずは Python から 3.1 やりたいことは何だ? 3.2 Python プログラムをはじめよう 3.3 いよいよ Python 標準ライブラリーについて学ぼう 3.4 とりあえずの基本モジュールは Datetime だけ! 3.5 やっと来た科学分析用、その他のモジュール、ライブラリー 第4章 Pandas と Matplotlib を使ってみよう 4.1 データのダウンロード 4.2 データベースの加工 4.3 データの加工、分析 第5章 トレンドを理解する 5.1 トレンドとその発生要因 5.2 日本経済と日経平均株価 5.3 トレンド判定に必要なデータの事前処理 5.4 日経平均株価の長期トレンドの把握 第6章 トレンドをモデル化しよう 6.1 線形回帰モデル 6.2 標本と母数 6.3 標本回帰式 6.4 日経平均株価の確定的トレンド 第7章 確率的トレンドとは何か? 7.1 確率過程 7.2 ランダムウォーク 7.3 確率的トレンドとドリフト 7.4 ランダムウォークの判定 7.5 確定的トレンドと確率的トレンド 第8章 さらにグラフィカルに調べよう 8.1 AR モデル 8.2 自己相関と偏自己相関 第9章 3D サーフェスで見える世界 9.1 ヒストグラムの利用 9.2 散布図の利用 9.3 変化率の最大値、最小値の期間構造 第10章 モンテカルロで見える世界 10.1 モンテカルロ・シミュレーションの利用 第11章 季節性とマクロ変数を加える? 11.1 季節性の分析 11.2 平均値の検定 11.3 季節性の具体例 11.4 マクロ変数との関係(単回帰と多変量解析) 11.5 経済の構造変化 11.6 ついに、スタートラインについた! 第12章 取引戦略の第一歩 12.1 原点の確認 12.2 一定の方式を確立する 12.3 視点を変える 12.4 良い制度の利用 12.5 残差の正規性 12.6 中心への回帰 12.7 トレンドと発生させる要因と周期性 付録12.A 日経先物ティックデータから日中、夜間立会の4本値を作る 付録12.B URL のデータをダウンロードするプログラムの構築 第13章 あゆみ値の世界へようこそ 13.1 拘束された人びとの行動 13.2 多様な取引戦略 13.3 なぜマーケットは動くのか? 13.4 取引成立のメカニズム 13.5 あゆみ値の世界をグラフィカルに分析 13.6 フラッシュ・クラッシュとその後の評価 付録13.A プログラムコードの解説 付録13.B 最大最小価格差の算出 付録13.C 約定価格差の大きさと取引頻度 付録13.D ティックの大きさと取引枚数 付録13.E 実現ボラティリティ 第14章 あゆみ値から学べ 14.1 価格形成のメカニズムを深く理解する 14.2 需給のバランスか? 約定数か? 付録14 プログラムコード 第15章 あゆみ値にありて飛べ 15.1 ダイナミック戦略と取引の継続性 15.2 シナリオとダイナミック戦略 15.3 マーケットメイカーのトイモデル 付録15 プログラムコード 第16章 ランダムウォークを制覇する 16.1 期待値が意味をもつとき 16.2 鞘取りに挑戦する 16.3 本書のむすびとして 付録16 プログラムコード 参考文献
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ネットワーク上にあるデータベースから金融経済関連のデータをダウンロードし、そのデータの特徴を理解する。そして投資・取引戦略を構築するための知恵を身に付ける。その際にPythonプログラム言語を学び、統計的手法を用いてデータ分析の客観性を向上し、安定した収益を実現する取引戦略の構築を試みてみよう。また、学習に用いたプログラムコードを公開することで、だれでも卓上で分析結果を再現できるようにする。これらが本書の特徴であり、目的である。