大阪Pythonユーザの集まり 2015/12のLTで説明した内容。 Decision-Making Assist Tool for Equity Investments

1. F_PROJECT (@ossy77)
目的
株式投資をアシストするツールを開発する。
私
・仕事 : 硬め
・プログラミング歴 : 仕事で特殊言語
・大学 : ニューラルネットワークを少し
・株式投資歴 : 大学の時から20年以上

2. 課題
・ 売買判断に時間が掛かる
・ 売買判断の基準が一様でない
解決方法
入力 ：統計情報
（ファンダメンタルズ指標、時系列データのサマリー等）
出力 ：スコア
* スコアを基準に売買判断する

3. 考え方
1)過去のある時点の統計情報と、
現在までの騰落率を元に学習
2)現在の統計情報を入力し、
スコアを得る
教師データ（入力）
教師データ
（出力）

4. 開発状況
2013/5 : 開発開始（Ruby+R）
2013/9 : 運用開始
2014/9 : Rev.2開発完了（Ruby + Python）
* Pythonが便利そうだったので言語変えてみた。

5. F_PROJECT Flow（週末のルーチン）
Step1 : 統計情報取得（3時間）
Step2 : 機械学習 => スコア（５時間）
Step3 : 売買判断＆発注（30分）
* 売買は、各週、第一営業日のみ
ここは手作業

6. 結果 -1
・株式投資をアシストするツールを作った
・銘柄に感情移入することがなくなった
・運用成績については要経過観察

7. 結果 -2
*日経平均の方が上昇率が高い T_T
@ossy77=120%
日経平均=145%

8. Pythonの良いところ
なんか意識高そう。
[拡張モジュール充実]
・scikit-learn : 機械学習モジュール
・numpy : 数値演算モジュール
・matplotlib : グラフ表示モジュール
・pandas : データ処理モジュール
・iPython : 実行環境

9. 今後の課題
・スコア出力アルゴリズムの強化
・スコアから売買決定をさらにアシストするツールの整備

10. ありがとうございました