PythonやRを用いたアルゴリズム取引・株価分析まとめ

はじめに

まわりでシステムトレードや株価の機械学習による予測などに関心が高まってきたので、私も少し調べてみようと思いPythonやRで行われた分析・実装の事例を集めてみました。自分の資産を突っ込む気にはなれないですが、事例を知っておくだけ知っておきたいですね。

調査法

Google検索において以下のクエリで上位に表示されたサイトを中心にまとめました。
「python 機械学習 株価」
「python 機械学習 為替」
「python アルゴリズム取引」
「python machine learning stock price」
（同様にRも調べました。）

アルゴリズムトレードの理論から学ぶ

システムトレードで億万長者になるぞ! coursera で Computational Investing Part I を受けた
こちらはCourseraで開かれていたシステムトレード向けの講座を受けた方のブログです。Active Portfolio Management: A Quantitative Approach for Producing Superior Returns and Selecting Superior Returns and Controlling Riskはもっとも重要なアルゴリズムトレードの本とされているようです。出版年が1999年と結構古いですが。
Active Portfolio Management: A Quantitative Approach for Producing Superior Returns and Selecting Superior Returns and Controlling Risk (McGraw-Hill Library of Investment and Finance)

Rを用いた株価データのモニタリング

Stock Analysis using R
こちらはアルゴリズム取引とかではないですが、Rで株価を簡単に取得できるquantmodライブラリについて紹介されています。

以上のコードを実行しただけで時系列データがボックスプロットで描写されました。非常に便利そうです。複数のグラフを並べてディスプレーで見てみたいですね。図ではテクニカル分析で使われるボリンジャーバンドを一発で出してくれています。傾向を掴むための分析に役立つのではないでしょうか。

RSIで株価の連動性を見る

過去のデータからビッグデータ分析で株価を予測する
ここでは、主にpandasを用いて株価の分析を行っています。RSI（Relative Strength Index）という「一定の期間変動幅の中でどれ位株価が上昇しているのか、下落しているのかをはかるもの」を計算して日経平均との相関を見ています。データさえあれば、個別株の市場連動性を見るぶんにはpandasで十分に分析できそうです。

アルゴリズムトレードのシステム構成

自動トレードボット
こちらでは、仮想通貨取引のための自動トレードボットの作成のための手順などが書かれています。
工程としては
・仮想通貨価格データ取得
・バックテストの実施
・明日の価格予想
・学習パラメータの最適化
・結果のメール送信
・APIを使った成行トレード
・ジョブのスケジューリング
などとなっているようです。
完全自動化しようと思うと、作るのは大変そうですね。

WEB屋の自分が機械学習株価予想プログラムを開発した結果
こちらはよりシンプルで
「チャートを見る限り、誰がどうみても今日値上がりする銘柄」を検索して、毎朝Slackに通知してくれるシステム
をPythonで作成されています。最終的に資産を溶かす形になっているようです。

アルゴリズムトレード向けのPythonライブラリ

pythonのアルゴリズムトレードライブラリ
こちらでは
zipline（ http://www.zipline.io/ ）
PyAlgoTrade( http://gbeced.github.io/pyalgotrade/ )
pybacktest( https://github.com/ematvey/pybacktest )
backtrader( https://github.com/mementum/backtrader )
というライブラリが紹介されています。

遺伝的アルゴリズムで為替の自動売買

pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1
遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その2 進化する売買AIの実装
遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その3 OandaAPIで実際に取引
こちらは、外国為替の取引をPythonで自動化させた試みです。最終的に負けてしまってはいますがシステム構成についても詳しく書かれているので、勉強になりました。データはOANDAというサービスが提供しているAPIを用いて取得し、GA（遺伝的アルゴリズム）を使って為替の売買タイミングを決めているようです。実際の売買にもOandaAPIというものを利用して完全に自動化させています。

決定木による株価リターンの予測

機械学習で未来を予測する – scikit-learn の決定木で未来の株価を予測
こちらはPythonでscikit-learnを用いて、決定木による株価の予測をされています。目的変数としてはリターンインデックスをおいています。前処理においてpandasが使われています。

ランダムフォレストによる株価の予測

Pythonで機械学習を使った株価予測のコードを書こう
こちらでは、ランダムフォレストを用いた機械学習で、ETFなどのデータを特徴量にして個別の株価予測を行っています。

アカデミックサイドでの研究事例

Stock Price Forecasting Using Information from Yahoo Finance and Google Trend
UC　Berkeleyの経済学部生の研究です。こちらはR言語で、ヤフーファイナンスとGoogleトレンドの情報を用いて株価を予測している研究です。これまでの時系列手法よりもパフォーマンスが良いそうです。

最後に

事例を集めてみて、どこまでのレベルのものに手を出すべきか悩ましいと思いました。完全自動化は維持するコストがかかりそうですし、ロスが増大しないか心配です。自分としては情報を自動で取得し、リターンが発生する確率の高そうな銘柄をサジェストしてくれるレベルで十分な気がします。

追記

人工知能学会の全国大会2017でAIを用いた株式運用に関する研究がなされていました。深層学習を用いたものが多そうです。
株価変動パターンの類似性を用いた株価予測
深層学習と高頻度データを用いた株式注文状況の推定
LSTM を用いた株価変動予測
深層学習を用いた株価予測の分析