亀沢カポック

投資×プログラミングを頑張ってます！

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回帰モデルでファンダメンタルデータから理論株価を分析する

売上や配当などのファンダメンタルズデータから理論株価を分析します。 今回はSBI証券から手に入るデータを例にとり、回帰モデルとしてニューラルネットワークを作成し理論株価を計算します。 分析にはpythonを使いました。 データの入手売上高などのファンダメンタルデータを説明変数にし、株価を目的変数にするため、それらのデータを入手する必要があります。 今回はSBI証券の国内株式のスクリーニング機能からファンダメンタルデータをダウンロードします。スクリーニング機能の利用にはSBI

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    • Fear & Greed Indexを用いたトレード手法検証 ～〇張りはダメでした～

      やったことFear & Greed Index に基づいた取引の有効性を定量的に検証した 動機家計の余剰資産を中長期投資で運用しており、逆張り的に使える指標を探していました。相場の強弱の指標である Fear & Greed Index であれば相場の底をおおよそ捉えられるのではないかと期待し、 Fear & Greed Index を用いた取引手法について検証しました。 Fear & Greed Indexについて同名の指標はいくつかありますが、CNNのものが有名ですね。

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      • 自己紹介

        投資とプログラミングを頑張りたい平成生まれです。 投資とプログラミングに興味はあるものの、それぞれ単体だとどうしても長続きしなさそうなので、思い切って組み合わせることでモチベを保ってます。 学生時代は機械学習を専攻していましたが、今は非IT職。プログラミングは休みの日に勉強しています。今はほぼpythonしか使いません。 投資は2018年から始めており、日本株・先物が中心です。 以下はこれまでやってきたことの一部です。いつか人に見せられる形にしたく、アウトプットの場として

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