QuantX Factory

Pythonで開発するアルゴトレードのプラットフォームQuantX。勉強会ページ→ ご質問はページ下部へスクロール→ /#株/#システムトレード / 会社アカウントはコチラ→@smarttradeinc/

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QuantXサービスのご紹介

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💬QuantXとはどのようなシステムですか？
⭕アルゴリズムの購入、販売、開発ができるプラッ���フォームです。
具体的には、購入・販売が「QuantX Store」で、開発が「QuantX Factory」というプラットフォームの2種類に分かれています。開発に関しては、無料で行えて、誰でも手軽に開発が行え��す！

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【機械学習で株式投資】〜ランダムフォレストとテクニカル指標〜🌟
（参加無料）2/20（木）19時~20時です。
お申し込みはこちらから↓↓↓
https://t.co/TWxVoFYul2
#QuantX #勉強会

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アルゴリズムを開発する際に大切なことは、売買ルールを決めるにあたって様々な指標の強み弱みを理解し、弱点を補い合う組み合わせを見付けることです。オシレーター系指標とトレンド系指標を組み合わせてみる、などです��。

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QuantXでBlack-Litterman ModelとBollinger Bandsを組み合わせてみた💫
Black-Litterman Modelとは
Bollinger Bandsとは

詳細はこちら↓
https://t.co/VOOeuVqK4c

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p.128「短期のスイングトレードでは、利益を出すために複数の銘柄を必要とするわけではない。」
たしかにその通りですね。QuantXの開発においては複数の銘柄を組み入れると、それだけシグナルが出る回数が増えるので、取引機会も多くなりますね。
#スイングトレード #QuantX

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▼QuantXに関して
組入れ銘柄に対してシグナルを出すサービス。
シグナルによって購入後、1日1回メールやLINEで売買銘柄の「売り」「買い」の判断を自動化できる。
シグナルの読み方については以下を参照↓↓↓
https://t.co/hZtZUxH1QQシグナルのよみかた/
#アルゴリズム #QuantX #売買 #シグナル

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💭シグナルを受領後→注文はご自身で！
⭕自動売買は、一部対応してお��シグナルdeオーダー for QuantX というツールがある
（現在対応している証券会社はカブドットコム証券のみ。）
詳細はこちら↓↓↓
https://t.co/GivytBUCm7

#QuantX ＃シグナル #自動売買

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アルゴリズムのステータスは全部で3つ🧙
1）開発中
2）Live取引中
3）販売中
本物の株価データを使用してシステム内でリアルタイムに仮想の取引を行なうことを本システムでは「Live取引」と呼んでいます。1から2の作業はご自身で行ってください。
#QuantX #アルゴリズム開発

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アルゴリズムの開発をするときは💫
最終的なゴール：累積損益を増やして利益を出すアルゴリズムを開発すること。
オススメ検証法：まずMax drowdown を��て、最高値から最安値までどのくらい下がったかをバックテストを繰り返してみてみましょう。値が小さければ小さいほどいいので検証しましょう！

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年明け初回のPythonフィンテックもくもく会😄
もくもくと作業していただける会なのでもくもく会です。（参加無料）次回は2/12（水）18時~20時です。
お申し込みはこちらから↓↓↓
https://t.co/eAKqBRx4aU
#QuantX #もくもく

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『人工知能が��融を支配する日』　櫻井豊著（2016）p.40~42アルゴリズム取引とは何か？

①証券所における電子化取引に用いられている
②取引の意思決定も行う

②の自動的に判断してくれて儲けてくれる。ここがアルゴリズム取引のメリットですね。
https://t.co/GuTYD1OueQ
#アルゴリズム #意思決定

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【～仮説・検証の道～パラメータ最適化方法②】
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それぞれの指標の特徴を知る
↓
指標の弱点を知る
↓
弱点を補完し合うアルゴリズムをつくる
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金融のための量子コンピューターことはじめ2 | ポートフォリオ最適化 1 on Qiita
ポートフォリオ最適化とか面白そうですね。
https://t.co/1FQiSAN8Sw

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【オシレーター系指標のキホン】　
RSIとは、株価の行き過ぎを判断するための指標
・20%~30%を下回ったら買い
・70~80%を上回ったら売り
いつ天井や底をついたか分からないことがあるため、移動平均と組み合わせて使うといい、オシレーター系指標のよさを失わないように移動平均の期間は短くする

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【分位点回帰】
分位点回帰は、パーセンタイルq を基準として回帰直線を引く(回帰分析を行う)というもので、パーセンタイルqでの予測に有用。説明変数の大小に残差の分散が依存したデータや、残差が正規分布に従っていない場合に、q毎にデータの関係性を把握することが可能。
https://t.co/LDWvFfveil

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🌸バックテストとは🌸　
✅パフォーマンスを検証できる
✅過去の株価データを採用
✅初期資金量や期間を変更するだけでバックテスト成績も飛躍的にアップすることも・・・？？

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QuantXのお役立ち情報はQuantX Collumnsで!!
サクセスストーリー:3時間で完売の秘訣「自分でもびっくりしています」QuantX エヴァンジェリストでアルゴリズム開発者の kozzy さんへのインタビューです。
https://t.co/LxgccalXMh

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【アルゴリズム開発プラットフォーム　QuantX Factory】
アルゴリズム開発環境を無料で一般に公開🚴‍♂️
集合知を用いて効果的なアルゴリズム取引を実現!!
開発はこちらから↓
https://t.co/AeU5KkhIsD

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俯瞰でみたときのアルゴリズム���レード①
システムトレード自体は昔から存在する。最近の話ではない。「売買の判断」というところがポイントとなる。