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ぼくのかんがえたさいきょうの株式投資あるごりずむ

Last updated at 2019-03-27Posted at 2019-03-27

はじめに

こんにちは、イナズマという者です。普段は競技プログラミングで遊んでいます。
Qiita記事を書くのは初めてですので、お手柔らかにお願いします。
(初めてなのに強気なタイトルでごめんなさい)(残念ながらもちろん全然最強ではありません…)

今回の記事について

今回はQuantXというツールで株式投資のアルゴリズムを書いて得た知見を共有したいと思います。株式投資についても素人なのでお手柔らかにお願いします。

やったこと

サンプルコードを読み込む

とりあえずサンプルコードを読んでみました。サンプルコードは、QuantXにログインし、「開発デモを体験する」をクリックすると読めるかと思います。
ドキュメントに、サンプルコードを用いたチュートリアルがあるので、QuantXでどのようにアルゴリズムを書くかの雰囲気を感じることができます。

アルゴリズムを考える

サンプルコードを読んでみると、どうやら移動平均線(移動平均線のwiki)というものを用いているようです。この移動平均線を用いたアルゴリズムも改良のしようはあるようですが、投資素人の私には改良の目処は立ちませんでしたし、他のテクニカル分析指標(ここに乗っているようなもの)を用いたアルゴリズムを書くにも、テクニカル指標について勉強が必要そうでした

ぼくのかんがえたさいきょうのあるごりずむ

「さてテクニカル指標を勉強していくか」と思ったのですが、その前に素人のぼくはとても感覚的な(つまり根拠のない)アルゴリズムを思いついてしまいました。

アルゴリズムの概要

いかなるアルゴリズムを使うにしても、損切が続くような(大きな損が続くような)アルゴリズムは、適用している銘柄に相性が良くないので、適用しないほうがいいのではないかと思いました。
そこで、損切が続くような銘柄は買わないようにするアルゴリズムを作成してみました。

コード

Quantxでは、Pythonを用いてコードを書きます。私の書いたコードは以下のようなものです。
基本的にはsampleコードままなので、変更した部分で重要そうな部分を中心にコードを説明していきたいと思います。

initialize関数

ctx.localStorage['not_buy'] = set([])

適当な位置でctx.localStorageに、「以降購入しない銘柄」を入れておくsetを作っておきます。
ちなみにlocalStorageは次回以降にhandle_signals関数が呼び出される時も常に値が同じ(保存されている)ことが保証されています。詳しくはドキュメントを参照してください。

handle_signals関数

if len(ctx.localStorage['not_buy']) >= 5:
    # for (sym,val) in ctx.portfolio.positions.items():
    ctx.localStorage['not_buy'] = set([])
    for sym in ctx.localStorage['not_buy']:
        sec = ctx.getSecurity(sym)
        ctx.logger.debug(sym)
        ctx.localStorage[sym]['count'] = 0

すべての銘柄を購入してしまった場合、initialize関数で定義したsetの中身をリセットします。
最初のifの条件式で7を指定しているのは銘柄の数です。(マジックナンバーはよくないのでここはなるべく早くどうにかします…)

if returns < -0.03:
    sec = ctx.getSecurity(sym)
    sec.order(-val["amount"], comment="損切り(%f)" % returns)
    ctx.localStorage[sym]['count'] += 1
    if ctx.localStorage[sym]['count'] >= 2:
        ctx.localStorage['not_buy'].add(sym)
        ctx.logger.debug(sym + 'not buy')
    done_syms.add(sym)
elif returns > 0.05:
    sec = ctx.getSecurity(sym)
    sec.order(-val["amount"], comment="利益確定売(%f)" % returns)
    ctx.localStorage[sym]['count'] = 0
    done_syms.add(sym)