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たまひびとらの絵本の実

読書好きな姉妹と弟と父母の読んだ本

Python for Financial Analysis and Algorithmic Trading  

Python for Financial Analysis and Algorithmic Trading
Python for Financial Analysis and Algorithmic Trading

これもいいコースだった。特によかったのは
① タイムシリーズの扱いのところ。やり方は説明されるけど、ロジックまでは説明されない。
EWMA = exponentially-weighted moving average: より最近のデータにより重みを与えてローリング平均を計算。直近のデータの重みを1/3とすれば、前日の平均(それまでのデータすべてから計算された値)に2/3の重みを与える。つまり等比数列重みがヒストリカルデータにかかる。
ARIMA model: タイムシリーズでの最大のイシューは自己相関の処理らしい
p autoregression 何期分前に対する自己相関を見るか
d integration 差分の階数
q moving average ローリング平均の期間の長さ

② Quantopian のところ。Quantopian はウェブで登録すれば、python / jupyter notebook 形式のコーディングでアルゴリズムが組めてします。しかもタダ。米国株のデータベース、モーニングスター情報が手に入り、バックテストなども可能。コーディングのイメージとしては、そのルールを当てはめる周期(たとえば毎週)などの初期設定を行い、どんな条件を満たす株を売買それぞれの対象とするかをpipelineとして決定し、アルゴリズム取引(rebalance)を実行。日本でも QuantX というのがあるらしい。

パイソンの主要ライブラリーであるpandas は Cliff Asness の AQR が一般公開を認めて今に至るのか。さすがだよ、最先端の人たち。

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category: プログラム

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