ヨコシマなプログラミング
以前からビッグデータに興味をもっていて、昨年ぐらいから勉強しないといけないと思っていました。
ただ単に勉強だけではモチベーションも上がらないので、どうせなら何か実用的なことと合わせてやろうと思いました。
ビッグデータの利用の１つに将来を予測するという点があります。
将来を予測して実用的なことといえば、やっぱり株かなと思い、株に絡めてビッグデータを勉強することにしました。
はじめの志はビッグデータの勉強なんですが、実際にやってみるとほとんど株の分析ツールを作っているような状態になってしまいました。ま、それもありかと思い、ヨコシマなプログラミングを続けています。
で、一応いろいろ試したのですがその結果をのせておきます。
Twitterのつぶやき分析
米国ダウをTwitterのつぶやきで分析しているニュースがあったので個別に株に試しにやってみた。
新興銘柄を中心にやったのですが、新興銘柄がつぶやかれることがほとんどなく、ボツ。
まだ、Yahooの掲示板や2chのほうを分析するほうが量的には良いと思います。ただバイアスが大きいのが難点かも。
株価に相関を利用した裁定取引
２つの銘柄の相関を利用して利益を得る方法。大きな元手があればよいかもしれないが、利益幅が小さく時間がかかる。
ETFとその構成銘柄のギャップを利用した取引
ETFの構成銘柄の１つが急騰・急落しているときに、その銘柄を組み込んでいるETFを売買する取引。
この方法は案外利用できたが、国内のETFは出来高が少なくやっぱりボツ。
日経225の寄付き前の板情報から日経225の価格を算出し差額取引
KABU.COMが同じようなことをしている記事を見て試してみた。日経225の構成銘柄で寄与率の高い銘柄30程度の寄付き前の板情報から日経225の寄付き価格を算出し、朝8：45から売買可能なCFDの日経２２５の価格差を利用する方法。見せ板などあって算出値のずれが大きくボツ。
確率論的な株価の予想
株価はブラウン運動と同じようにランダムに動き、そして対数正規分布になるそうです。この性質を利用すると、現在の株価から、どの程度の値幅になるかがわかり、確率的にある程度可能性がある下限と上限で注文を出す方法です。この方法はまあまあ役だったが、約定しないことも多かった。
