内容説明
ネットワーク上にあるデータベースから金融経済関連のデータをダウンロードし、そのデータの特徴を理解する。そして投資・取引戦略を構築するための知恵を身に付ける。その際にＰｙｔｈｏｎプログラム言語を学び、統計的手法を用いてデータ分析の客観性を向上し、安定した収益を実現する取引戦略の構築を試みてみよう。また、学習に用いたプログラムコードを公開することで、だれでも卓上で分析結果を再現できるようにする。これらが本書の特徴であり、目的である。
目次
はじめに
さあ、ＩＰｙｔｈｏｎ Ｎｏｔｅｂｏｏｋをはじめよう
まずはＰｙｔｈｏｎから
ＰａｎｄａｓとＭａｔｐｌｏｔｌｉｂを使ってみよう
トレンドを理解する
トレンドをモデル化しよう
確率的トレンドとは何か？
さらにグラフィカルに調べよう
３Ｄサーフェスで見える世界
モンテカルロで見える世界
季節性とマクロ変数を加える？
取引戦略の第一歩
歩み値の世界へようこそ
歩み値から学べ
歩み値にありて飛べ
ランダムウォークを制覇する
著者等紹介
森谷博之［モリヤヒロユキ］
Ｑｕａｓａｒｓ２２ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｌｉｍｉｔｅｄ（Ｓｉｎｇａｐｏｒｅ）、Ｄｉｒｅｃｔｏｒ、ＭＢＡ、ＭＢＡ、ＭＳｃ、中央大学商学研究科兼任講師、中央大学企業研究所客員研究員（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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Takashi Naito
4
正直、内容は頭に入ってこなかった。置いてかれる。各方法論の使い方は書いてあるが、使う根拠とかメリットがいまいち読み取れなかった。サンプルがあるので一回利用してみて理解を深めてみたい2019/06/11
Mariyudu
2
ランダムウォーク理論等も交え、金融工学を駆使した高頻度取引がゴールに設定されている。なので、自分のアプローチとは違ってた訳だけど、Jupyter Notebook をプラットフォームにして Pandas 等のライブラリを活用しまくる手法は刺激的で、参考になった。2018/02/23
T2T3
2
システムトレードというよりも、Pythonを使って金融のデータ解析をしようっていう本。金融工学的な話はほとんど載ってないため知識ない人が読むと何やってるのかわからなくなるかも。かといって知識がある人が読んでも得るものはない。なんというか、こういう方向性の本は出版されて欲しいけど、この本自体は微妙です。
马
2
入り口はあくまでも入り口だった2016/12/13
Yukiyoshi Sato
1
実践的な内容が様々な観点から紹介されています。初学者の方は市場取引の基本的な部分や、金融で使われる統計や時系列分析の初歩的な本を一通り学習してからの方が良いかもしれません。2019/06/26
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