マガジンのカバー画像

Fav

305
本
運営しているクリエイター
Jonathan

#金融

カナヲ定量分析

カナヲ定量分析

Bybit入門API編 ※2022年6月23日更新

Bybit入門API編 ※2022年6月23日更新

どうも、一年ぶりの更新です。そろそろWSOTの時期でもあり、APIの仕様にも変更があるかもしれないと思い、ドキュメントをアップデートしようと思います。

本人、仮想通貨では裁量取引はしないので、APIドキュメントを読むついでに本記事にまとめようと思います。

更新内容本記事では2022年6月23日時点では、最新のccxtで動作しなかったため、2022年6月23日に動作するように更新いたしました。c

もっとみる
カナヲ定量分析

カナヲ定量分析

第7章 線形モデル編: 第8節(7章最後) ロジスティック回帰入門

第7章 線形モデル編: 第8節(7章最後) ロジスティック回帰入門

はじめに
やっと7章最後です...（笑）
長かった線形モデルもここまで来ると皆さんも何をしているのかは分かったのではないのでしょうか？

アジェンダ

・インポートと設定
・目的変数と説明変数の定義
・交差検定でロジスティック回帰の予測モデルを作成

インポートと設定
import warningswarnings.filterwarnings('ignore')

from pathlib im

もっとみる
カナヲ定量分析

カナヲ定量分析

第7章 線形モデル編: 第7節 ロジスティック回帰入門

はじめに
アジェンダ

・ロジスティック回帰の説明
・マクロデータを分析する(GDPを予測する)

ロジスティック回帰とは？

wikipedia引用

ロジスティック回帰（ロジスティックかいき、英: Logistic regression）は、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種である。連結関数としてロジットを使用する一般化線形モデル (GLM) の一種でもある。1958年にデイヴィ

もっとみる
カナヲ定量分析

カナヲ定量分析

運用日記：2020年11月14日～2020年11月21日

運用日記：2020年11月14日～2020年11月21日

こんにちは、今週も引き続きビットコインバブルで、正直驚きを隠せません。金融緩和＋世界情勢の不安定はやはり金や仮想通貨にとってはプラスの材料になってそうですね。

では、今週の運用成績と試したこと等について話していきたいと思います。

運用報告損益:-1.967%

(一段目:累積損益、二段目:BitflyerFXのaskとbid、三段目:BitflyerFXの価格とSPOT-BTCJPYの価格の絶

もっとみる
カナヲ定量分析

カナヲ定量分析

運用日記:2020年10月10日～2020年10月17日 特徴量エンジニアリング方法論

運用日記:2020年10月10日～2020年10月17日 特徴量エンジニアリング方法論

こんばんは。

今回から、今までとちょっと報告の体制を変更させていただきました。

週一の報告にしますと、本業後に論文読んで解説したりも出来るので、割とそちらの方が需要もあったりするのかなって最近思いました。

ただ、実弾運用しているので、しっかり復習しないと普通にやられますのも事実ですので、日記の方も頑張りたいと思います（笑）

今回は運用報告で気付いたこと、今後のモデル作成の方針についてまとめ

もっとみる
DF AG

DF AG

¥3,480
#あとは分かるなその先へ「市場の歪、This is Where The Money is」- レラティブバリュートレード、東証取引停止の裏に隠された収益

#あとは分かるなその先へ「市場の歪、This is Where The Money is」- レラティブバリュートレード、東証取引停止の裏に隠された収益

当 note 内の文章等の内容の無断転載及び複製、配布、共有等の行為はご遠慮ください。また、NAVERまとめ等のまとめサイトへの引用を厳禁致します。

*** 尚、上記の禁止事項が発覚した場合、然るべき対応をさせていただきます。予めご認識頂きます様お願い申し上げます。***

Unauthorized copying, reproduction, duplication and distribut

もっとみる
カナヲ定量分析

カナヲ定量分析

インタビュー編：　兼業システムトレーダーのためのビギナーズガイド - Kory Hoang Part 2/2

インタビュー編：　兼業システムトレーダーのためのビギナーズガイド - Kory Hoang Part 2/2

前回のインタビュー動画[インタビュー編：　兼業システムトレーダーのためのビギナーズガイド - Kory Hoang Part 1/2]では、全部書こうとすると文字数が多すぎるのではないかという懸念で二部に分けました。

今回は後半の説明をしたいと思います。

インタビュー内容どれくらいのシステムまたは戦略を稼働させておりますか？

私は今2つのシステムを稼働させております。一つ目は、双眼鏡で、二つ

もっとみる
カナヲ定量分析

カナヲ定量分析

インタビュー編： 機械学習×アルゴリズム取引 Bert Mouler氏

インタビュー編： 機械学習×アルゴリズム取引 Bert Mouler氏

今回はインタビュー編です。リンクはこちらです。

字幕もなくリスニングしながら書いているので、間違えないようには努力しますが、間違えている内容がございましたらご容赦くださいませ。

Bert Moulerって誰？2007年から株や先物取引を開始、そこから機械学習で取引機会を探すようになる。

インタビュー内容Q いつマーケットを見つけたのか？そして初めに何をしたのか？

2007年にフィナンシャル

もっとみる
カナヲ定量分析

カナヲ定量分析

ライブ運用編：2020年9月10日　取引履歴分析

ライブ運用編：2020年9月10日　取引履歴分析

はじめに
トップ画像いつもながら特に考えてません（笑）

どうも、カナヲです。今まで予測に関する研究(Machine Learning for Algorithmic trading)とライブ運用のための基盤作りで合計で丸々2か月くらいかかった気がします。その前の予備知識としてはファイナンス機械学習は頭に入れておりました。

実際のライブ運用に至っては、理想的な損益と実現損益がございますが、それら

もっとみる
カナヲ定量分析

カナヲ定量分析

運用日記9月11日　機会損失について調査

運用日記9月11日　機会損失について調査

今回は、期待在庫量と実現在庫量の間の関係性とそのリスクについて注目していきたいと思います。

前回は中途半端な時刻で調査してしまいましたが、今後はロンドン時間基準で日次で評価していきたいと考えております。

今回は2020年9月10日(86400秒)のデータを集計、分析していきたいと思います。

シグナルの精度：

カバレッジ100%(全データ使用)で1分後予測の精度は51.678%でした。

期

もっとみる
カナヲ定量分析

カナヲ定量分析

第10章:ベイジアンML-ダイナミックSR 第2節: PyMC3ワークフロー

第10章:ベイジアンML-ダイナミックSR 第2節: PyMC3ワークフロー

はじめに
本チャプターではPyMC3を使用しますので、使用方法について解説していきます。

githubはこちらをご参照ください。

PyMC3とは？
PyMC3は、ベイズ統計モデリングと確率的機械学習のためのPythonパッケージで、高度なマルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC）アルゴリズムと変分推論（VI）アルゴリズムに焦点を当てています。その柔軟性と拡張性により、様々な問題に適用できます。

イ

もっとみる
カナヲ定量分析

カナヲ定量分析

運用日記：9月12日　今日のマーケット調査

運用日記：9月12日　今日のマーケット調査

こんにちは、本日も運用結果について調査していきたいと思います。

途中、残高を入れ替えたので、ジャンプしておりますが、修正しております。

生値

修正後

やはり、概ね損益の傾向は似ていたのですが、途中から、指値を入れることにしました。

ロンドン時間2020年9月11日～9月12日の成績結果：-1519円

予測の精度は50.709%でした。

改善点昨日改善した戦略(ブログ書いた後から23時

もっとみる
DF AG

DF AG

¥3,480
DFが取材を受けた日経ヴェリタス記事その先へ「ビットコイン考察」

DFが取材を受けた日経ヴェリタス記事その先へ「ビットコイン考察」

当 note 内の文章等の内容の無断転載及び複製、配布、共有等の行為はご遠慮ください。また、NAVERまとめ等のまとめサイトへの引用を厳禁致します。

*** 尚、上記の禁止事項が発覚した場合、然るべき対応をさせていただきます。予めご認識頂きます様お願い申し上げます。***

Unauthorized copying, reproduction, duplication and distribut

もっとみる
カナヲ定量分析

カナヲ定量分析

第10章:ベイジアンML-ダイナミックSR 第4節: ローリング回帰

第10章:ベイジアンML-ダイナミックSR 第4節: ローリング回帰

はじめに
第9章では、共和分に基づくペアトレーディングを紹介しました。
重要な実装ステップは、相殺する位置の相対的なサイズを決定するためのヘッジ比率の推定を含みました。
ここでは、ローリングベイズ線形回帰を使用してこの比率を計算する方法について説明します。

インポートと設定
import warningswarnings.filterwarnings('ignore')

%matp

もっとみる