【立会外分売】当日始値をプログラミングで予測

立会外分売とは、証券取引所の取引時間外に割引価格で株を購入する事です。今回プログラミングで分析・攻略してみて一定の手応えが得られたので記事にまとめました。※株の売買は自己責任です。この記事の内容を実践して発生したいかなる損害も補償しませんので、参考程度にお読みください。あくまでも私個人の意見です。

１．絶対にやってはいけない投資スタイル

２つあります。
・数打ちゃ当たる戦法（資金力が許す限り抽選に応募する）
初めにまず陥りがちなスタイルです。立会外分売は結果を眺めていると勝率が高く、平均すれば期待収支はプラスに見えます。ですが実際には当選確率に違いがあるので、分売価格に対して当日始値が上がりそうな優良銘柄は当選しづらく、上がらなそうな劣悪銘柄に当選しやすくなっている事に気付きます。

・優良銘柄のみ応募する戦法
立会外分売情報をまとめたサイトや、Twitterの市場評価を見て、当日始値が上がりそうな銘柄のみに絞り応募する方法です。確かに損はしないと思いますが、多くの人が抽選に参加するので中々当たりません。一般的に分売枚数が少ない銘柄の方が優良銘柄とされているので、尚更当選しません。

ではどうすれば勝てるのか？
・分売銘柄の評価を数値化し、デジタルに押し引きの判断をする
この判断にプログラミングを用います。

例えば、分売銘柄を
ランクＡ：かなりの確率で勝てるけど、そもそも滅多に当たらない
ランクＢ：ちょっと勝てて、それなりに当選する
ランクＣ：負けるし、それなりに当選してしまう
に分けた場合、
全部に応募してランクＣ銘柄で損をしてしまうのが数打ちゃ当たる戦法。
ランクＡにしか応募しないのが優良銘柄のみ応募する戦法。
ランクＡとランクＢをピンポイントで狙うのがデジタル戦法です。

２．プログラミングで立会外分売の過去データを取得する

過去データを理解する事から始めます。プログラミングと言っても、世の中には無数の言語が存在します。基本的にPythonのみ覚えれば問題ありません。実際のコードは有料記事部分に記載します。今まで触ったことのない方がデータを取得出来るように、使い方も合わせてそこで解説します。

こんな感じです。過去３年のデータを取得していますが、左下に305rowsとあるので305銘柄分のデータが取得できています。このデータの騰落率と書かれている列（右から４番目）が、当日始値 / 分売価格 - 1で算出したお目当ての数値です。プラスなら分売参加して利益が出た、マイナスなら損をしたという事になります。

騰落率を予測する為に、Pythonで重回帰分析を使います。重回帰分析？なんだっけ？という方の為に説明すると、要するに「分売株数」「PER」などの指標を素材として放り込むと、騰落率を予測してくれる数式を作るよ！という事だけ分かればいいです。

Pythonを使うのに特別なソフトやアプリケーションをインストールする必要もありません。ブラウザ上で完結します。

※2020/12/01追記
アクセス過多を防ぐ為、Google DriveのCSVを読み込む形に変更しました。

３．実際にPythonで騰落率を予測してみる