分析システムの開発(その1)

システムの開発は、多くの時間を必要とし、あるときは深夜まで、またあるときは朝までになることもたびたびです。システム開発で取り扱うデータ量も膨大なものとなります。システム開発は非常に困難を極めるものです。

システム開発は、あるアイデアのもとに、その検証をすべきシミュレーションを繰り返し行います。そのパフォーマンスを分析して、それらをもとに、またバックテストを行うという作業を延々と続けていくものです。時間をかけて検証を行ったものの、その結果が思わしくないとがっかりとして、その疲れが倍増してしまいます。

現在もこのような検証を毎日続けています。部屋に閉じこもり体を動かさないため、最近はメタボリックシンドローム状態です。このような状況を見た友人に「まるでパソコンおたくのおっさんじゃないの」と酷評される始末です。

では、ここでこれらの検証結果の中間報告をしてみたいと思います。
まず、これらの検証で取り扱うデータですが、これらは東証銘柄で、ある程度出来高のある銘柄をピックアップします。その銘柄数は1500銘柄程度です。株価データは、過去10年、約2500日分として検証します。全て日足ベースで、総データ量は、約375万日分となります。新興市場は、株価が思惑的に変動しますので採用しません。

これらのデータをベースとして分析を行います。分析手法として、たとえば一日の株価に対して、過去100日分戻るなとして検証していきますので、その解析回数は天文学的な数値になるのではないかと思います。コンピュータでなければできない作業です。

分析手法はすべて「どてん売買」です。買い付けのあとに決済し、同時に売りにどてんするという連続売買手法でのシミュレーションです。なぜ「どてん売買」でなければいけないのかと質問を受けます。私は、シミュレーションは絶対に「どてん売買」でなければいけないと過去の経験から固く信じています。(つづく)

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