質問編集履歴
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@@ -52,7 +52,7 @@
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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等をお教えください。
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先行指標を見つけるのに適したライブラリ
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「複数のデータが特定の条件を満たした場合、対象が1週間後に上昇している確率が70％であった」というような先行指標を見つけるために、過去のデータを分析しています。
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対象：大豆先物価格
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データ：生産地の気象・消費国の輸入量・外食企業の売上・冷蔵車製造企業の業績など
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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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（実際の売買では、鞘や金利も考慮する必要がありますし、そんなに単純ではありません。）
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複数のデータを組み合わせて、先行指標を探し出すのに適したPythonライブラリ等をご存知でしたらお教え下さい。
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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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Excelでパラメータ２つの売買シミュレータを作成しましたが、パラメータ３つ以上は組み合わせが多すぎて、適切なポイントを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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よって、Pythonでのデータ分析に移行しようと思い、いくつかのライブラリ等を勉強しましたが、課題を解決できるものではありませんでした。
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重回帰分析や多変量解析などの統計手法をPythonで記述する方法と、Chainerの学習をしました。
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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を訓練して、新しいデータに対して推測する」ということだと知り、学習の方向性が間違っていることに気づきました。
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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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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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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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また、思いも寄らないところに、影響が及んでいるかもしれないので、無関係と思われる様々なデータも分析したいです。
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@@ -70,7 +46,15 @@
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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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誤字修正
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「世界中のあらゆるデータを分析し、株
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「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」
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@@ -2,7 +2,7 @@
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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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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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