15
16

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 5 years have passed since last update.

QuantXアルゴリズム作成者に向けて

Last updated at Posted at 2019-07-09

#はじめに

QuantXではアルゴ開発者に向けて様々なコードと解説を用意しています。
アルゴリズムに使える指標、利用できるデータセットはQuantXのドキュメントに記載されています。ドキュメントには、サンプルコードとそれについての解説もあります。
また、まずはテンプレートの値を動かして、色々触ってみたい人に対しては、アルゴリズム作成の時に出てくる、テンプレートコードとそのノートを参考にすることが出来ます。
さらに、実際作っていく上で、ヘルプからいくつかの代表的なサンプルコードを参考にすることもできます。

QuantXが用意しているコードと解説について、詳しくはこちらをご覧ください。

##python初心者に向けて
QuantXはpythonを使用してアルゴリズムを作成します。そのため、pythonとデータ分析によく用いられるpandasやtalibを勉強することで、株売買のアルゴリズムを作ることが出来ます。
以下の記事はpandasについての解説記事です。これを読むことでも、QuantXでよく使用するpandasを学ぶことが出来ます。
QuantX Factory、pandasチュートリアル1
QuantX Factory、pandasチュートリアル2
QuantX Factory、pandasチュートリアル3

##QuantX Factoryを初めて使う人に向けて

QuantXはpythonを使用して、株売買のアルゴリズムを作成することが出来ますが、pythonとは異なるいくつかの注意点があります。
また、2019年5月末に0.0.1から0.0.5へエンジンの改装が行われました。0.0.5エンジンは0.0.1からいくつか改変が行われているので、注意が必要です。(本記事のQiitaリンクの中には0.0.5エンジンに対応していないものがいくつかあります。今後編集予定ですが、注意をよろしくお願いいたします。)

###特殊ルールまとめ
【QuantX】売買注文order関数の種類
QuantXでこの変数なんだよって思ったものリスト
QuantXでのデバッグについて
QuantXでNaNをカウント
QuantX SDK チョットワカル になりたい

###QunatX0.0.5エンジンについて
QuantX maron0.0.5 に移行する
QuantXで指値注文

###基本的なアルゴリズム
移動平均、BBANDS、AROONOSC、HILBERT TRANSFER についてはヘルプにサンプルコードとノートに解説がありますが、より、詳しいものやこれらを発展させたものは、以下のQiita記事にあります。これらを参考にすることも出来ます。
ブル・ベアファンド自動裁定 〜はじめの一歩〜
QuantX FactoryでMACDのアルゴリズムを作ってみよう。
RSIっていう指標、長期短期で使ってみた

また、これらの記事は0.0.1エンジン対応のアルゴリズムになります。
これらのコードを0.0.5に対応させたものは以下の記事になります。
QuantXで基本的なアルゴリズムを0.0.5エンジンに対応させる

###良いアルゴリズムを考える
QuantXでは作ったアルゴに対して、アルゴ開発画面で、過去の株価データを利用して、自分の開発したアルゴリズムのパフォーマンスを期間や初期資金量を設定して検証することができます。この結果を受けて、自分のアルゴを改良していくことになります。
売買アルゴについての評価項目は多岐にわたるため、簡単に考えることは難しいですが、一例としての評価基準が以下になります。これが絶対的な正解ではないのですが、自分のアルゴを評価するうえで、参考にすることが出来ます。
QuantXでより良いアルゴを作成する

###もっと詳しく知りたい方へ
Smart Trade社では、インターン生が日々学んだことをQiitaにまとめています。これらの記事はこちらこちらにまとめてありますので、より詳しく知りたい方はご覧ください。

##勉強会のお知らせ
Smart Trade社では、水曜日に勉強会を開催しています。詳しい日程、勉強会の内容についてはconnpassをご覧ください。

15
16
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
15
16

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?