よつぴいてひやふつと射る

チラシの裏風に雑然と書いていきます

株の売買戦略を考える

とりあえずpythonをのらりくらりと勉強中なので、手始めに株の売買シミュレーションをやってみた。

 

戦略としては、n日移動平均乖離率が o % 以下で買い、i %以上で売り、という原始的な手法。確か、昔はこの戦略で上手くいっていたが、最近はなかなか…って話は聞いたことがあって、試しにやってみようってこと。

 

適当な事前検討の結果、n=7, o=-14, i=-7 がベストっぽいことが分かったので、さっそく1991~2016年の日経225の株価データを使ってシミュレーション。

 

とはいっても、単に1売買ごとの収益率を平均しただけなので、単元株がーとか資金管理がーという課題はあるのだけど。

 

結果は下の図の通り。通説通り、2005年過ぎたあたりから収益率がほぼゼロ。これは平均値なので、分散も考えると、現在ではハイリスク・ローリターンな戦略といえると思います。どうしてこうなった…

 

しばらくはこの手法を調べていきたいと思います。

将来的には、テクニカル戦略を機械学習させて金持ちになるという、男の子なら誰でも一度は見るであろう夢をかなえたいですね。

 

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ちなみにこの図はpythonで出力したわけではなく、csv出力したデータをexcelでピボット処理/グラフ化しています。やっぱりexcel使いやすいよ。