株でExcel VBAでウェブスクレイピングしている人には最適の本です。
VBAができる人ならPythonもすんなり取り組めると思います。
Python学習にはVisual Studio 2019 community(無料版)をインストールする時に、Pythonもチェックしておけば一緒にインストールされ、Visual Studioの開発環境を使ってPythonを動かす事ができますのでお勧めです。
Pythonのパッケージ(ライブラリ)インストールもVisual Studio上からできます。
本書のサンプルソースの最新は本書中にあるリンク先のGitHubにあります。
データベースはDB Browser for SQLiteをインストールすればUI付きでSQLiteを操作できますのでお勧めです。
Visual Studio 2019 communityとDB Browser for SQLiteをインストールし、本書中にあるリンク先のGitHubにある最新サンプルソースで、PythonでSQLiteのデータベースに取り込む事ができる事を確認しています。
なお、SQLiteのデータベースファイルはPythonのソースファイルを同じ場所に置きました。
調整後株価の利用についてここまで的確に詳細に記述されているものを初めて見ました。
テクニカル分析はもちろん、ファンダメンタル分析についての記述も参考になりそうです。
今後は、本書の方法でSQLiteに株価データを取り込んで、オリジナルの取引ルールの検証を行っていきたいと思います。
なお、本書後半で株取引のバックテスト結果例がありますが、このテスト期間は日経平均が上昇相場であった為、かなりの好成績になっています。
アメリカ株とは違って、日本株は過去３０年で３回の長期下落相場を経験していますので、それを踏まえた取引ルールを構築する事が必要です。
そして、この本によりそのバックテストも可能なので、実際の取引ルールのアイディアを創造できる人には、その助けになる最適の本です。
●2019/05/13更新
Visual Studio 2019 communityではグラフ表示はできませんので、グラフ表示の動作を見る時はAnaconda3をインストールすると使えるJypyterLab上で実行するとできました。なので、Visual Studio 2019 communityで実行する場合グラフ関係のソースはコメントアウトが必要と思います。
私はExcel VBAで、Visual Studio 2019 community環境の、変数のウォッチを登録、ブレークポイント、ステップ実行などの機能に慣れているので、Visual Studio 2019 community環境でPython開発や実行をしています。エラーがあればそのソース位置でhelp表示を出して止まってくれますし。
●2019/05/24更新
今日最後のリスト5.1のシミュレーションまで実行する事ができました。
決算データは「四半期決算データ」で検索しますとexcelデータで提供しているサイトを見つけました。excelデータのうち連結だけを残す前処理をVBAで行い、そのexcelデータから東証上場銘柄のみをSQLiteに取り込むPythonコードを自力書いて取り込みました。銀行系は営業利益が空欄なので経常利益で埋め、営業利益と経常利益共に空欄はDBから削除しました。
リスト5.1を実行する時の具体的な各閾値は意図的に記述していないように思います。コードを読んで調べる事と著者は期待しているのだと思います。
C言語10年とExcelVBA5年(WEBスクレイピング含め)の経験があったとはいえ、この本を読むまではPythonもSQLiteも初めてだったのにできるようになったのはこの本のおかげです。
環境はWindows10、Visual Studio 2019 community、SQLite3(テーブル作成はGUIのDB Browser for SQLite利用)、Anaconda3付属のJypyterLab(グラフ表示する時)、OS以外無料でLinux環境は不要でした。
Windows10で本書のsimulator.pyのようなオリジナルライブラリをimportする場合は PYTHONPATH という環境変数を追加するとうまくいきます。値の具体例は D:/data/python/lib のように \ ではなく / にする必要があるようです。
あと、「四半期決算データ」で検索すると得られるexcelデータはデータ数が少ないので、同サイトのxbrlから作成したより前からのweb決算データを、難易度が高かったですがスクレイピングで取得しました。なお、営業利益が空欄だとシミュレーションできないので上記の対応が必要です。
以上の事を実施し本書のコードをグラフ表示、最大ドローダウン等も含めすべて動作させる事ができました。
今後は本をよく読んでsimulator.pyの詳細をよく理解し使いこなせるようにして、今考えている株の取引き手法のバックテストを実施したいです。
●2019/06/24更新
WEBや本で公開されている株手法の過去成績をexcelにリストにし、その過去の株価をこの本を参考に分割併合補正を行うpythonコードを作成して補正し、この本で作成したSQLite3の株価DBを使っていろいろな条件を組み合わせバックテストを行い、openpyxlを使って結果をexcelに書き出しVBAで分析を行いました。過去の株価を分割併合補正するロジックは、この本が無かったら自力では難しかったと思います。感謝です。今後は、この本でも触れられているテクニカルをいくつかpythonライブラリを利用して組み合わせ、買いのシグナルが出せるようなものに取り組みたいと思います。
●2019/06/29更新
本書を理解された方への参考情報です。株価追加をYahooファイナンスの時系列csvデータ以外の方法で行っている方で、公開されている株式分割併合情報を divide_union_data に追加しDBに反映されている方は、divide_union_data と applied_divide_union_data の 4628 2018-09-20 5→1併合の日付を 2018-09-25 に修正必要です。Yahooファイナンスで 4628 の 2018-09-20 前後の時系列データをご参照頂ければその理由がお分かりになると思います。なおYahooファイナンスの時系列csvデータのみで株価更新をされている方は対象外です。csvデータから divide_union_data を作成しますので影響が出ません。
●2019/07/17更新
SQLiteForExcelを使って比較的容易にExcel VBAからSQLite3の株価DBにアクセスする事ができました。デメリットはデバッグしにくい点です。ですので、まずはこれまでVBAでスクレイピングし株価を取得していた部分だけを置き換えて確認するのがいいと思います。そうしますとある処理をPythonとVBAのどちらで行った方が良いかの疑問がわいてくると思いますが、Excelの機能に依存する処理(シート100枚をコピーなど)はVBA、バックテストのようにExcelのリストを読み、結果を書き、かつ少し複雑な処理はPythonという感じかと思います。Visual Studio 2019 communityのPythonデバッガが、VBAデバッガより機能が高い為です。
●2020/02/22更新
この本によって作成したSQLite3の株価DBを独自方法で日々更新しそれを元に、pythonでバックテスト条件を記入したExcelファイルをopenpyxlで読み込んで、基本的な結果データを同じExcelファイルに書き戻し、Excel VBAで最大同時保有数の集計や、損益をグラフ表示することで最大ドローダウンが20%以下になっているかを確認しています。テスト期間は少なくとも今から12年分を行っています。リーマンショックでも無難にやり過ごせるか確認する為です。今後はDBの株価テーブルにいくつかのテクニカル値を追加しテストに生かそうと思っています。pythonのテクニカルライブラリはTA-Libを使用していますが、Windows10では普通にはインストールできずこちら→「Windows環境のPythonでTA-Libを使えるようにする」で検索したサイト通りでできました。
●2020/03/12更新
テスト条件一覧を記述したExcel(2019)ファイルをpythonのopenpyxlライブラリで読み込んで、過去株価DBを元にバックテストを行い結果を同じExcelファイルに書き戻す事を行っていますが、Excelファイルに多数のフォームボタン（VBA実行させる為のボタン）等を配置していると、開いた時に警告メッセージが出てそれらが失われます。でもある程度の数なら大丈夫なようです。おそらくopenpyxlかExcelの何らかの制限なんだと思います。
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