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「Python3ではじめるシステムトレード第2版」の検索結果: 1冊
Python3ではじめるシステムトレード第2版
本書で学べること！Ｊｕｐｙｔｅｒ Ｎｏｔｅｂｏｏｋの導入からＰｙｔｈｏｎの利用方法。株価・為替・経済などのデータの入手方法と分析手法。時系列分析の処理と統計的手法（自己回帰モデル、モンテカルロ手法など）。あゆみ値の本質と価格形成のメカニズム。高頻度取引の世界におけるマーケットメイクの仕組み。
Yahoo Finance USから株価をダウンロードしてみた
「Yahoo Finance US から株価をダウンロードしてみた」では、2019年1月以降、API経由で無料取得できるデータとして紹介してきました。これは拙著「Python3ではじめるシステムトレード」でYahoo Finance（米国版）のデータを利用してきたためです。もっとも、Yahoo Finance US（米国版）からのデータ取得手段は、仕様変更等により安定して提供されるとは限らず、停止…
Python3ではじめるシステムトレード：システムトレードってなに？
ヘッジファンドとかCTAという言葉をよく耳にするようになりました。一般には市場の波乱要因として紹介されています。どちらも投資家の資金を運用するプロです。多くの場合、金融市場に投資をしますが、エネルギー、貴金属、工業用金属、穀物市場、不動産、未上場株式などありとあらゆるものを投資対象とします。ヘッジファンドの運用手法はたくさんのカテゴリーに分類されます。 CTA( - システム：価格の動きを、コ…
Python3ではじめるシステムトレード: 予測とトレンドについて(翻訳)
予測はシステムトレードに欠くことのできない技術です。最近では、機械学習、人工知能、状態空間方程式、ベイズ等が話題に上ることが多くなっています。そこで今回は「予測」について、原点を考えてみましょうということで古典的な教科書を紹介します。 Prediction and Regulation by linear least-square methods by Peter Whittle 1963 多くの…
python3ではじめるシステムトレード：経済データのダウンロード
FRED FRED( 世界中の97機関からデータの提供を受け、その数は570,000とあります。日本のデータに関してもここから取得したほうが便利なものも多々あります。データの取得にはWEBを直接探索する方法とAPIを使う方法があります。APIを使う場合にも事前にダウンロードするデータのコードが必要となるのでWEBでの探索が必要です。FREDのWEBから検索ボックスの下の"Category"をクリッ…
statsmodelsによるベクトル誤差修正モデル(VECM)入門
ECM (wiki簡易翻訳)( 誤差修正モデル（ECM）は、基になる複数の変数が共和分と呼ばれる長期的な確率的トレンドを持つデータに使用される多重時系列モデルである。ECMは、ある時系列が別の時系列に及ぼす短期的および長期的影響の推定に役立ち、理論的に裏付けされている。誤差修正は、長期の均衡からの前期の誤差が、短期のダイナミクスに影響を与えるという事実を捉えている。したがって、ECMでは、他の変数…
Python3ではじめるシステムトレード: PCA
ギルバート・ストラング先生の「線形代数入門」の第6版(英語版)が2023年1月に発売されました。総ページ数は440ページで、前の5版の574ページよりもかなり少なくなりました。ちなみに4版の英語版は585ページです。私が持っている5版はカラーで文字も大きく、一方、6版は白黒で文字も小さくなっています。私は5版の特異値分解と主成分分析のところが気に入っていましたが、残念ながら、6版では内容がかなり変…
Python3ではじめるシステムトレード：特異値分解
ストラング先生のIntroduction to Linear Algegraは６版になりました。世界標準の線形代数の入門書として不動の地位を築いている本書ですが、版を重ねるごとに内容が少しづつ修正されています。 ４版の日本語版では、6.7特異値分解としての記述と7.3の対角化と疑似逆行列の項として特異値分解があるだけでしたが、英語の5版になると7章が特異値分解となり、 7.1 Image Proc…
Python3ではじめるシステムトレード：ネルソンーシーゲルモデルー金利予測の原点
金利曲線をモデリングするために、1987年にCharles R. NelsonとAndrew F. SiegelはNelson-Siegelモデルを提唱しました。特に、このモデルはゼロクーポンボンドのイールドカーブを表現するのに適しています。様々な計算手法が提案されています。ここでは単純な方法で計算していますが、状態空間方程式を用いたものも多数報告されています。またストラング先生の5版のIntro…
Python３ではじめるシステムトレード：信用リスク入門
20231116 6:55 信用リスクモデル 住宅ローンの信用リスクを評価するためには、借り手がデフォルトする可能性を予測するモデルなどが用いられます。以下に、住宅ローンの信用リスクモデリングに使用される主なモデルをいくつか紹介します。 1. ロジスティック回帰モデル: ロジスティック回帰は貸し出しの結果をデフォルトする/しないの２値として扱います。各ローンの特性や借り手の属性を説明変数として使用…