python3

株式投資自動化にトライ -必要となりそうなことの整理-

はじめに

技術の勉強をしたいけど、折角だから金稼ぎたいよね?
そんなゲスい心しかないので、こんなことをやってみようと思い立った。

やってみたいことと実現のための大まかなステップ

やってみたいこと

株式投資をターゲットに、銘柄抽出〜売買までを自動化

大まかなステップ

ステップ1.投資対象とする銘柄をWeb上で公開されている情報を元に抽出
ステップ2.1の情報を元に株式を自動購入
ステップ3.何らかの条件に達したら利益確定/損切り

実現のために必要となりそうな知識(予想)

1.環境構築
2.スクレイピング
3.トレード知識

1.環境構築

いや、本題と関係ないやんってなるかもしれないけど、結構メンドイんすよね、環境構築って。
あんまり細かいことはわかっていないけれど、Python使えればなんとかなるんじゃね?
ってことで、とりあえずは過去記事で準備した環境を使って始めることにする。
途中で必要なものが出てきたら随時追加しながら進めていくつもり。

2.スクレイピング

ステップ1でWebサイトから任意の情報を引っこ抜くための要素技術。
もしかしたらステップ2や3で証券口座のユーザ認証する部分や株式のポジション情報の習得でも必要なのかも。
おいおい、これができないと何もできない気がしてきたぞ(ビビっている)

スクレイピングって何?

書籍『Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック BeutifulSoup、scikit-learn、TensorFlowを使ってみよう』によると、

スクレイピング(Scraping)とは、Webサイトから任意の情報を抽出する技術のことを指します。
スクレイピングすることで、Web上の情報を自動で収集します。

とのこと。また、

スクレイピングには、Web上のデータを取得するだけでなく、その構造を解析することも含まれます。

とも表現されているので、今回のテーマに必要不可欠なのは間違いなさそう。

3.トレード知識

まあ、株式投資をやるなら多少はね…
当人は知識なしのため、教えて欲しい(切実)

とりあえずトライしてみて、各項目で必要となる要素技術についてのみ、記事を残していけたらと思っている。(トレードの詳細は対象外)
前述の通り私はトレード知識は皆無に近いし、そもそもトレード知識そのものについてはQiitaで語るべき内容ではないはずなので。
どの程度のボリュームになるのか、どの程度の期間でできそうなものなのかも全く検討がついていないが、気長にやっていこうと思う。
とりあえず本記事は概要まで。