初心者向け Python を使用したアルゴリズム取引ガイド

Python を使用したアルゴリズム取引の世界を発見してください。データ、ライブラリ、機械学習の手法、ツール、オープンソースを活用して、パフォーマンスの高い取引戦略を開発する方法を学びます。市場のトレンドを洞察し、情報に基づいた意思決定を行います。

目次: Python を使用したアルゴリズム取引ガイド

• アルゴリズム取引とは
• Python を使用したアルゴリズム取引の利点
• アルゴリズム取引に関するデータセットの準備
• アルゴリズム取引のための推奨ツール
• アルゴリズム取引のためのオープンソース プラットフォーム
• まとめ

アルゴリズム取引とは

アルゴリズム取引は、ブラックボックス取引、自動取引、または単にアルゴ取引とも呼ばれ、高度にデータ主導型の取引アプローチであり、コンピューターを使用して複雑な数学モデルに基づいて注文を実行します。また、手動では達成不可能な速度と頻度で利益を生み出すために、取引を行うためのアルゴリズムに従うコンピューター プログラムを使用するプロセスを指します。

Python を使用したアルゴリズム取引の利点

拡張機能

Python の多用途性はアルゴリズム取引の領域にまで拡張され、トレーダーに多くの利点をもたらします。 Numpy、Pandas、Scikit-Learn などを含む広範なライブラリがあります。強力なデータ分析と操作機能を強化できます。また、TA-Lib などのライブラリから事前に構築された財務指標の一部により、取引機会の特定が簡素化されます。また、Python のオブジェクト指向設計により、機械学習や深層学習などの技術を使用して洗練されたモデルを作成できます。

シンプルさ

まだです。その高レベルの構文により、複雑なアルゴリズムの開発が簡素化され、トレーダーは低レベルのコーディングではなく、コアの取引ロジックに集中できるようになります。この言語は教師あり学習と教師なし学習の両方をサポートしているため、市場の傾向を予測し、収益性の高い戦略を特定できるモデルの作成が可能です。さらに、Python はデータベース、CSV ファイル、Web スクレイピング ツールなどのさまざまなデータ ソースと統合されているため、過去およびリアルタイムの市場データへのシームレスなアクセスが保証されます。

多様なリソース

Python のオープンソースの性質とその広範なコミュニティ サポートにより、無料のリソース、チュートリアル、コード ライブラリへのアクセスが提供されるため、トレーダーにとっては経済的な選択肢となります。そのモジュール設計と再利用可能なコンポーネントにより、アルゴリズム取引システムの迅速な開発と導入が可能になります。最後に重要なことですが、クラウド サービスとの統合機能により、トレーダーは業務を拡張し、リスクを効率的に管理できます。

アルゴリズム取引に関するデータセットの準備

アルゴリズム取引に関しては、データの準備が成功する取引モデルと戦略を構築できるかどうかを左右する重要な部分です。

基本的に、データには次の 2 種類があります。

過去の財務データ

財務データは、あらゆるアルゴリズム取引プロジェクトの中核を形成します。 Python は、日中、一日の終わり、高頻度など、あらゆる種類の構造化財務データの処理に優れた機能を発揮するパッケージを多数提供しています。

リアルタイム データ

アルゴリズム取引では、高速に受信されるリアルタイム データを処理する必要があります。これには、できれば ZeroMQ などを使用した、少しのソケット プログラミングが必要です。 Python は、このリアルタイム データを視覚化して実用的な洞察を導き出すときに非常に役立ちます。このリアルタイム データの分析に役立ついくつかの視覚化ライブラリを次に示します。

Matplotlib

OG です。 Python データ視覚化ライブラリの一部。 10 年以上前のものですが、今でもプロットに最も広く使用されています。 MATLAB によく似たように設計されました。最初の視覚化ライブラリである matplotlib は、その上に構築されるか、連携して動作するように設計された他のさまざまなパッケージやライブラリをサポートします。

シーボーン

matplotlib の機能を利用して、数行のコードで美しく見た目に美しいグラフを作成します。 Seaborn はさまざまなデフォルトのスタイルとカラー パレットを提供しますが、matplotlib の上に構築されているため、seaborn のデフォルトを調整するための matplotlib の動作について十分に理解しておくことをお勧めします。

財務データの取得に関する詳細については、次の API を確認してください。

上場企業の財務、株価、ニュース、TTM API

暗号通貨

NumPy や Pandas などのライブラリを使用すると、数値配列や表形式データをシームレスに処理できるようになり、複雑な計算やデータ変換が容易になります。テクニカル指標専用のライブラリである TALIB は、財務データのパターンと傾向を特定するための包括的な機能を提供します。 Keras を使用して構築されたニューラル ネットワーク モデルを使用して、履歴データに基づいて将来の価格を予測できます。

Python エコシステムには、データの前処理と特徴抽出を簡素化する Scikit-Learn のようなライブラリも含まれています。 Scikit-Learn は、統計的に有意な指標の特定を自動化することで、予測モデルの作成プロセスを合理化します。

オープンソースのアルゴリズム取引プラットフォームである PyAlgoTrade は、取引アルゴリズムを実装するための包括的なツール スイートを提供します。幅広い注文タイプ、バックテスト機能、ライブ取引実行をサポートしています。

データ準備の効率を高めるには、正規化やスケーリングなどのデータ前処理機能の利用を検討してください。これにより、すべての特徴の値の範囲が同様になり、モデルのパフォーマンスが向上します。さらに、特徴選択や次元削減などの手法により、モデルの複雑さと計算要件を軽減できます。

Python とそのライブラリの機能を活用することで、アルゴリズム トレーダーは、成功の可能性を最大化する堅牢な取引モデルを構築するためのデータを効果的に準備できます。

アルゴリズム取引のための推奨ツール

Python にも制限があります。これらの課題を克服するために、Cython を使用した PyAlgoTrade などのツールを使用してパフォーマンスを向上させます。

取引プラットフォームがなければ取引は不可能です。 Python を使用してアルゴリズム取引を始めようとしている場合は、さまざまな取引プラットフォームについて理解し、自分にとって最適なものを選択する必要があります。最も人気のある取引プラットフォームは次のとおりです。

• Oanda (CFD 取引)
• FXCM 外国為替資本市場 (FX および CFD 取引)
• インタラクティブ ブローカー (株式およびオプション取引)
• Gemini (暗号通貨取引)

アルゴリズム取引のためのオープンソース プラットフォーム

クアンティアックス

これは、トレードのアイデアを開発しバックテストするためのツールボックスを提供するオープンソースの Python プラットフォームです。また、無料でクリーンな財務データを提供し、必要なだけ戦略を開発でき、最も収益性の高い戦略を Quantiacs アルゴリズム取引コンテストに提出できます。

クアントピアン

これは、取引のアイデアや戦略をテストおよび開発するための、もう 1 つの人気のあるオープンソース Python プラットフォームです。選択された取引アルゴリズムに資本が割り当てられ、アルゴリズムの純利益の一部が得られます。また、非常に活発なコミュニティによってサポートされており、取引の際にメンバー間でアイデアや問題が議論されます。

まとめ

アルゴリズム取引により、自動売買決定を使用して収益性の高いマイクロモーメントを収益化することができます。それは取引をスケールアップし、多くの取引意思決定に手を煩わせるのに役立ちます。そして、Python は間違いなく、ワークロードを軽減し、取引エクスペリエンスを向上させることができる最も人気があり便利な言語の 1 つです。