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はじめに

お金持ちになりたい! 仕事をしないで, 遊んでくらしたい!

ということで, coursera でアルゴリズム投資を勉強してみた.

内容

アルゴリズム取引

アルゴリズム取引についての内容.コンピュータで自動的に株の売買をするのだ!

今, 投資の世界では, 1/3 の取引はコンピュータを介して実施されているら しい.それを, アルゴリズム取引という. Algorithmic trading – Wikipedia, the free encyclopedia

いわゆる, ヘッジファンドがなにをしているかが分かる.

Books

講義で利用した本はこれ.Active Portfolio Management は もっとも重要な Algorithmic investing の本.

この本にしたがって, 投資の基本的用語, 投資モデル, 投資に利用するた めの指標が解説される. 講義では, あまりプログラミングのことには降れず,経済用語の解説が多い. そして, この分野の知識はほぼない自分にとってはとてもつらい.

Assignment

ただし, 宿題では, 毎回 Python プログラムを組むことになる. 講義で学んだ, 理論や考え方をコードに落とし込む.

内容が実践的で楽しい.いくつか紹介.

  • Yahoo ファイナンスからデータを取得.
  • モンテカルロ法で最適なポートフォリオをシミュレートする.
  • Event Study という投資戦略を実施するマーケットシミュレータを作成.
  • あらかじめ決めておいたイベントを検出したら, 以下を実施.
    • 100 ドルの BUY
    • 5 日後に 100 ドルの SELL
  • 戦略をバックテストで評価する.

各 Assignment は, 以下の wiki にある.

Python

ちなみに, 自分は Python 初挑戦だ. Ruby はできるので, それに似た Python はとくにつまづくことはなかった.

Python に苦労するよりも, 以下のライブラリに苦戦.

  • Numpy
  • Pandas

どちらも, Python で数値計算に利用するための デファクトスタンダードラ イブラリのなので, 情報元は多い.

NumPy や pandas の参考書:

QSTK

初心者がいきなりアルゴリズム投資なんてできるのだろうか, と初めは思った.だが, Python の投資用ライブラリを利用すると, 簡単にデータの取得や分析をすることができた.

QSTK というものを利用する.

感想

競馬の投資シミュレーションについて

大学生のとき, 競馬のレースをモンテカルロ法でシミュレートして, その結果によって, 最適なポートフォリオを組んで競馬にかけるようなことをした.

本当は, 大学生のときも競馬ではなくて投資を対象にトライアルを することも考えたのだが, 金融工学を一から学ぶにはハードルが高いので,止めた.

大学生のころは, 社会人になったらもっとプログラミングの知識を身につけ て, 株式投資でも同じようなことをしたいと思っていた.

今回の Assingment は, それと同じことをしてポートフォリオを算出した. つまりは, 望みがかなって, うれしい.

今後について

このアルゴリズム取引は, 実用的で楽しかった. ここで終わらせることなくて, 継続させたい. あわよくば, 億万長者になって, 明日は会社を休みたい.

今回の内容は Part1 だが, Part2 は 2015 年に予定されている. Part2 では, 機械学習をアルゴリズム取引に導入するらしい.

Ruby によるシステムトレード本というものを買った. ひとまずはこれを読んでみる.