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質問編集履歴

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誤字

2020/06/19 12:10

投稿

退会済みユーザー
title CHANGED
File without changes
body CHANGED
@@ -25,7 +25,7 @@
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  ・PythonによるWebスクレイピングを学習中のため、データ収集については、この質問では伺いません。
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  ・プログラミング初心者のため、課題を解決する手段が誤っている場合(そもそもPythonでは実現できないなど)場合は、ご指摘頂ければ幸いです。
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  ・株価や先物価格は、あくまで投資家の様々な思惑で上下するため、データとの間に直接的な因果関係があるとは限りません。
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- ・どのデータの組み合わせが先行指標となっているか、また、それがどの程度の時差があるのかが不明です。それを解き明かすことの出来るライブラリをお教えください。
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+ ・どのデータの組み合わせが先行指標となっているか、また、それがどの程度の時差があるのかが不明です。それを解き明かすことの出来るライブラリをお教えください。
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  お忙しいところ、恐縮ですが、どうぞよろしくお願いいたします。

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質問の明確化

2020/06/19 12:10

投稿

退会済みユーザー
title CHANGED
@@ -1,1 +1,1 @@
1
- 「世界中のあらゆるデータ分析し、株の売買シグナルを発見したい」
1
+ 先行指標を見つけるのに適したライブラリ
body CHANGED
@@ -1,39 +1,31 @@
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  ### 前提・実現したいこと
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- 世界中あらゆるデータを分析し、どの売買シグナルたいす。
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+ 「複数のデータが特定の条件満たた場合対象が1週間後に上昇している確率が70%であった」というよう先行指標を見つけるめに、過去のデータを分析してす。
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+ 例)
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+ 対象:大豆先物価格
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- 例えば、大豆先物価格は、中国の豚肉の消費量や、米国やブラジルなどの生産地の天候と相関があると言われています。これは、大豆を餌としている豚肉の消費量が増えれば、大豆需要が伸びて大豆価格ががり、生産地で天候不順が起きれば供給が逼迫して大豆価格が上がると考えられているためです。
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+ データ:生産地の気象・消費国の輸入・外食企業・冷蔵車製造企業業績など
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- そこで、様々なデータを分析し、例えば「中国の外食企業A社の既存店売上高が前年度比+3%以上、米国アイオワ州の過去1周間の最高気温の合計が○○度以下、ブラジルのゴイアス州の降水量が過去1ヶ月合計で○○mm以下という3つの条件が揃うと、過去10年間に80%の確率で価格が上昇している」という結果を発見できれば、その条件が揃った時に大豆先物を買建てしたいです。
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- (実際売買では鞘や金利も考慮する必要があります、そんな単純はありません
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+ 複数データを組み合わせて先行指標を探出すの適したPythonライブラリ等をご存知したらお教え下さい
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- 約9年間、WTI原油先物などを売買してきましたが、感覚的な売買から脱却したいと思っています。
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-
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- 目標を実現するためには、何を学べばいいのかアドバイスを頂ければ幸いです。
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- (言語やライブラリなど)
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-
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  ### 発生している問題・エラーメッセージ
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- EXCELでパラメータ2つのシミュレータをIF関数とAND関数だけでなんとか手動でパラメータを0.1ず動かして、売買シグナル探っていました
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+ Excelでパラメータつの売買シミュレータを作成しましたが、パラメータ以上は組み合わせが多すぎて、適切なポイント見つけることが困難です
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- その結果、先物価格等のデータを15年以上を取り込み、年率20%以上の売買シグナルを見つけましたが、DD率(最大損失率)が非常に高く、実用には向きませんでした。
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- 取引1回あたりの損益率の散布図を見て、損失を出した取引を減らせないかパラメータを動かしたりしましたが、いい結果は得られませんでした。
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- 様々なデータ分析し売買シグナルに活用できないか検証したいのですが、EXCELでは、パラメータ3つ以上は、組み合わせが多すぎて限界がありま
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+ よって、Pythonでのデータ分析に移行ようと思い、いくつのライブラリ等を勉強ましたが、課題を解決きるものではありませんでした
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  ### 試したこと
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- 上記EXCELに限界感じ、Pythonによディープラーニングに可能性を見出し、Chainerのチュートリアル全て読みました。
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+ 重回帰分析や多変量解析など統計手法をPythonで記述す方法と、Chainerの学習ました。
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- しかし、ディープラーニングとは「過去データでモデル訓練して、新しいデータに対して推測ということだと知り、学習の方向性間違ってことに気づきました。
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+ しかし、これらでは「複数のデータを組み合わせて、先行指標を探す」ことが出来ないことが分かりました。
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- 上手く伝わらないかもしれませんが、実現したいことは、相関から未来の数値を予測することではなく、過去のデータから売買シグナルを探すことです。
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- 単体では先物価格との相関が見られないデータでも、全く別のデータと組み合わせると売買シグナルとして機能することがあります。
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+ ### 補足情報
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- 例えば、最初の例の売買シグナルが成立する場合でも、大豆先物価格と「アイオワ州の過去1周間の最高気温の合計」の相関係数は限りなく0に近いかもしれません。
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25
+ ・PythonによるWebスクレイピングを学習中のため、データ収集については、この質問では伺いません。
33
- た、思いも寄らないところに、影響及んでいるしれないので無関係と思わる様々なデータも分析したいです。
26
+ ・プログラミング初心者の課題を解決する手段誤っている場合(そそもPythonでは実現できないなど)場合はご指摘頂けば幸いです。
27
+ ・株価や先物価格は、あくまで投資家の様々な思惑で上下するため、データとの間に直接的な因果関係があるとは限りません。
28
+ ・どのデータの組み合わせが先行指標となっているか、また、それがどの程度の時差があるのかが不明です。それを解き明かすことの出来るライブラリをお教えください。
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35
- ### 補足情報
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37
- もし既製品のデータ分析ソフト等で解決可能な問題でしたら、教えて頂ければ幸いです。
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-
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  お忙しいところ、恐縮ですが、どうぞよろしくお願いいたします。

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誤字修正

2020/06/19 11:50

投稿

退会済みユーザー
title CHANGED
@@ -1,1 +1,1 @@
1
- 「世界中のあらゆるデータを分析し、株などの売買シグナルを発見したい」
1
+ 「世界中のあらゆるデータを分析し、株の売買シグナルを発見したい」
body CHANGED
@@ -1,6 +1,6 @@
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1
  ### 前提・実現したいこと
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- 世界中のあらゆるデータを分析し、株などの売買シグナルを発見したいです。
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+ 世界中のあらゆるデータを分析し、株などの売買シグナルを発見したいです。
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  例えば、大豆先物価格は、中国の豚肉の消費量や、米国やブラジルなどの生産地の天候と相関があると言われています。これは、大豆を餌としている豚肉の消費量が増えれば、大豆の需要が伸びて大豆価格が上がり、生産地での天候不順が起きれば供給が逼迫して大豆価格が上がると考えられているためです。
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  ### 補足情報
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- 私にとって、プログラミングの学習はあくまで手段ですので、もし既製品のデータ分析ソフトで解決可能な問題でしたら、教えて頂ければ幸いです。プログラミング未経験者ですので、そちらの方が助かります。
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+ もし既製品のデータ分析ソフトで解決可能な問題でしたら、教えて頂ければ幸いです。
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  お忙しいところ、恐縮ですが、どうぞよろしくお願いいたします。