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勉強会プレゼン資料
ロングショート戦略について
20/08/08
辻

自己紹介
◆本業は化学系の研究職
→フラスコを振ったり、特許を出したり、
論文を書いたりしています。
◆プログラミング
Pythonのみ。2019年10月から
講義などは受けたことがない。独学
◆投資歴
2017年12月～2018年4月仮想通貨
→ほぼ依存症状態、一日中取引
2019年10月~化学株など
インデックス・債権以外は勝てていない

仮想通貨時代の手法：アービトラージ
初期資金：5000円勝率＞99.9％

仮想通貨時代の手法：VIX+篠原レシオ
篠原レシオ

ロングショート戦略の概要
株１をショート(空売り）、株２を
ロング（買い）し、その差をとる戦略
Point
利益幅
ロング
ショート
ロングショート戦略とは？
①ロングショート銘柄の決定法
②執行戦略
③汎化性能
④『強い』特徴量15分足のチャート

①ロングショート銘柄の決定方法（候補）
https://www.medi-08-data-06.work/entry/non_stationary_process
１次、２次の共和分の関係にある『同業種の銘柄』を抽出する
（共和分:相関性を表すファクターのようなもの
相関係数などを用いて株の比較を行うと、見せかけの相関に騙されるので、
使ってはいけない）
（１次）終値のチャート (２次）終値-始値チャート

②執行戦略
執行戦略
①ロングショート方向を決定
②0900にオープン
③1500にクローズ
共和分の関係にある『同業種の銘柄』 →6988 8113
BARRAモデル
株価はカントリー要因、
産業要因、リスク要因、
個別要因の4つに分けられる。
どうやって方向を決定する？
https://qiita.com/blog_UKI/items/469143fe6940f3148880
一つ一つの要因から、明日の
騰落を予測したい！
（単一銘柄ではランダムウォーク
なので、2銘柄を組み合わせる）

②執行戦略
カントリー要因
・SP500,NASDAQ,N225,TOPIX,USDJPY...など

②執行戦略
化学セクター、金融セクター、石油セクター...など
産業要因

②執行戦略
よくわからない
リスク要因
Barra global equity model handbook

②執行戦略
個別要因
Barra global equity model handbook
例えば、
・Twitterでの検索回数
・株価掲示板のポジティブコメント/
ネガティブコメント比
・ネガティブ・ポジティブニュース
・テクニカル指標
・板情報
・裁定取引残
など。
本要因を充実させることで、『強い特徴量』
を作れる！

https://qiita.com/kento1109/items/0017068b61fd083efc75
③汎化性能とLASSO

④強い特徴量
マルチファクターモデルと株価予測
Lasso回帰+ExtraTree回帰
（線形回帰の一種）
カントリー
産業
リスク
個別
特徴量:現在25種類
Lasso回帰予測値と実際の利益の回帰
明日の騰落（1:株１をショート、株２
をロング 0:その逆）を予想する
勝率50.2％
手数料400円
未来データが含まれないように、手間をかけたバックテスト結果

今後やろうとしていること
N225の騰落予測
現状はある株１と株２の変化率予測をしていたが、N225すべてのデータを
解析し、その中でも最大分位と最小分位をロングショートするようにしたい。
やっている人はいる

明日の株価を予想するには？
特徴量の一例
株1,株2の累積対数収益率の和分と、そのボリンジャーバンド
X=Σ0→n ln(①今日の収益/①昨日の収益)-ln(②今日の収益/ ②昨日の収益)
Xの移動平均かい離率をファクターとする。

チャートの画像認識
画像データから価格予測
→resnetを使って実装したが、
５１％くらいの正解率
→決算直後のチャートの形などを予測
する、くらいしか使いみちがなさそう

疑問
明日の価格差を予測するのによいファクターはなにか知りたい
→アナリスト予測の変化率とか、手に入りにくいデータでも。

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