仮想通貨自動売買ボット作成に役立つ書籍まとめ
こんにちは、rog_peterです。
今回は、仮想通貨自動売買ボット作成に役立つ書籍の紹介をしていきます。
自動売買ボットの作成方法（初心者向け）
Pythonからはじめるアルゴリズムトレード
Pythonで自動売買ボットを作成する上で必要な、ohlcvデータの取得、numpy/pandasを使ったデータ分析、バックテスト、リターン予測、ストリーミングデータのリアルタイム処理等、アルゴリズムトレードなどについて実装が豊富に載っています。サンプルコードはGitHubから利用可能になっていおり、リアルな自動売買をすぐに試すことができます。
アルゴリズム取引全般
アルゴリズム取引の正体
アルゴリズム取引について網羅的に解説されていて、様々な取引戦略の概要をつかむことができる良書です。（注意）この書籍は各アルゴリズムの詳細についてはあまり書かれていないので、詳細について知りたい方は他の書籍を参考にする必要があります。
アルゴリズム取引
高頻度取引やアルファ探索の方法、板情報から特徴量の作り方などについて解説してあり、特に高頻度取引用の自動売買ボット作成に挑戦してみたい方には役立つ情報が豊富に載っています。著者がモルガン・スタンレーMUFG証券にて高頻度取引を専門に行なっていたということもあり、その経験などから得られた知見も書いてありとても勉強になりました。
高頻度取引
金融市場の高頻度データ分析 ―データ処理・モデリング・実証分析―
高頻度ボット作成に必須の高頻度データを解析する上で重要な価格変動・ボラティリティ変動・取引間隔・テールリスクとなどについての理論が詳細に解説されています。（注意）出てくる数式は結構難しめです。
時系列解析
経済・ファイナンスデータの計量時系列分析
ファイナンス関係の時系列データを扱う上での重要な考え方とモデルが解説されています。具体的には、ARMA過程、VARモデル、単位根過程、見せかけの回帰と共和分などについて解説されています。
機械学習
ファイナンス機械学習
ファイナンスデータに機械学習を適用しようという際に必読の本です。ファイナンスデータの構造化とラべリング方法、バリデーションの正しい方法やバックテストにおける注意点などについて詳細に書かれています。Pythonによる実装も記載されており、とても実践的な内容になっています。
機械学習のための特徴量エンジニアリング
機械学習モデルの性能を向上させる上で重要な特徴量エンジニアリングについて解説されています。数値、テキスト、カテゴリ変数の基本的な取り扱い方や特徴量ハッシング、ビンカウンティング、PCAによるデータの圧縮、さらに非線形特徴量とモデルスタッキングなどについても解説されています
日本最強のKagglerの一人、Kaggle GrandmasterのKohei Ozaki(@smly)氏が翻訳をされています。
その他
日給300万円のSS級トレーダーが明かすbotterのリアル
botter界隈で知らない人はいないであろうrichmanbtcさんがbotterになるまでの経緯やbotterのリアルライフを綴った本です。本書を読んでもすぐに自動売買ができるようになるわけではありませんが、自動売買へのモチベーションを高めてくれる一冊です。みなさんも日給300万円を目指して頑張っていきましょう。
この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？