【TTO通信】#005 Pythonで格段に広がる株価データ分析の世界
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こんばんは、しゅん＠Trade Tech です。
前回のメールで、
Pythonというプログラミング言語をご紹介しました。
Pythonは世界中にいるプロのエンジニア達が
使っているプログラミング言語の１つです。
特に昨今のAI開発やデータサイエンスの分野で
利用されることが多いですね。
では、僕たち個人の投資家が
Pythonを活用するとどんなことができるのか？
以下にいくつか挙げてみます。
・株価やファンダメンタルの分析ができる
・より高度なバックテストができる
・自動売買が可能になる
・情報収集が自動化できる
たとえば以下は、
僕が密かに（？）運営しているオンラインコミュニティで
月例Zoom勉強会で実施した「Python検証会」の様子です。
このZoom会では、
僕が実際にPythonでコーディングしている様子をお見せしながら
様々なアイデアの検証を行なっております。
この日は「１月アノマリーって信憑性あるの？」というテーマで、
日経平均など主要指数のデータをTradingViewからエクスポートし
Pythonで細かく分析してみる・・ということをやっていました。
Pineスクリプトでもやれないことは無いんですが、
Pythonの方が大量のデータを扱いやすいし
右側にチラッと見えているように結果をグラフ化もできたりするので、
分析がはかどるんですよね。
TradingViewだと
「１つの銘柄に対して売買ルールを適用した結果」
しか検証できませんが、
Pythonでデータ分析をすれば
「ある売買ルールを様々な銘柄に適用した場合の総合結果」
なんかも、検証できます。
”日経平均とダウの関係性を分析する”とか、
”数倍に上昇しそうな銘柄の特徴を分析する”とか、
TradingViewでは難しい分析や検証が可能になります。
TradingViewのバックテストだけだと物足りない、という方は
今後Pythonに挑戦してみることも検討してみてください。
またデータ分析以外にも、
Pythonで可能になることは色々あります。
僕は日々のマーケット情報がまとめられたものが
毎日勝手にスマホで通知されるような仕組みを構築していたりします。
元々僕はWebプログラミングの方が得意なので、
そちらの知識をフル活用している感じですね。
詳しくは、また明日。
（続きはこちら）
しゅん＠Trade Tech
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