企業の財務情報を自動収集したい！
本記事の目的 プログラミングを学習しはじめたら、誰しも一度は「株の自動売買で食っていきたい！」のようなことを考えるのではないでしょうか。そのための第一歩として、企業の財務情報を収集するのはとても大切ですよね（あなたがファンダメンタルズ分析を信じるならば、ですが...）。そこで本記事では、Python を使って、企業の財務情報を取得する 方法についてお伝えしたいと思います。 また、本記事で実装したソースコードについては GitHub にまとめましたので必要に応じてご利用ください。当記事のコードは全て Google Colaboratory で実装しており、2023年4月12日現在正常に動作することを確認しております。 財務情報の取得方法 良いニュースと悪いニュース さて、早速財務情報の取得方法について伝授していきますが、ここで良いニュースと悪いニュースがあります。何やら不穏ですね。 まずは良
Smart Tradeで基本的なアルゴリズムを作成 - Qiita
#Smart Tradeとは Smart Tradeとは株式会社Smart Tradeが提供する、株式投資アルゴリズムの開発プラットフォームサービスの名称 現在はβ版だが、近々正式版がリリースされるとの事 （2017/11/25追記：2017/11/20に正式版リリース完了、サービス名称も「QuantX」に） Pythonを用いてトレーディングアルゴリズムを記述することができ、バックテストも簡便に行うことができる機能を備えている 下記がHPからサービスを利用する事が可能 https://smarttrade.co.jp #参考にしたリンク 下記のQiita投稿を参考にアルゴリズムを作成 HPにはサンプルアルゴリズムもあるのでそちらを参考にする事も可能 チュートリアルの充実が待たれる Pythonで投資アルゴリズムを開発してみる1 http://qiita.com/hiroshimoda/i
[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？ って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
![[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bb9b7689898c065dd0cc54f4376d81dcddc2e230/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzMzcwNCUyRmVjN2NhM2ZlMDkxYWQ0NjAxZWJlYzZhNWJiMWYzOTMwZDNkNWIwNzMlMkZsYXJnZS5wbmclM0YxNjM3MDg3NzY0P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWQyYWI1MmRlMjNjNTZmYzM3MGUzMTA2Nzg1ODgyNTdi%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D405056e52d61f8ead8149adbc09a89a1%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBha2lyYWFrJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9MjZjYzg1ZmM1Y2JiNjUzOTU5MjkyNDJjZDAxMmZjNjc%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D10ead2e5d19ea9372187a266994086e0)
１秒間に１千回…株の超高速取引規制へ 金融庁：朝日新聞デジタル
金融庁は、１秒間に１千回前後の頻度で株を取引する「超高速取引（ＨＦＴ）」の規制に乗り出す。先行する欧州や米国を参考に、今月から有識者会議の金融審議会で規制のあり方を話し合う。株価の乱高下を防ぐ狙いだが、市場関係者から反発も出そうだ。 麻生太郎財務・金融相は８日の閣議後会見で「相場急変動の要因の一つになっているのではないか」と述べた。審議会ではＨＦＴ業者を登録制にすることなどが検討されるとみられる。 ＨＦＴは「アルゴリズム」と呼ばれるプログラムで自動的に行われる取引で、東京証券取引所で成立する取引の４割を占めるとされる。大量の売買を繰り返して利ざやを稼ぎ、その過程で株価が急変動することがある。 ２０１０年５月には、米ダウ工業株平均が数分間で前日比約１千ドル下落し、すぐに元の水準まで戻る「フラッシュ・クラッシュ」と呼ばれる現象が起きた。ＨＦＴが原因かははっきりしないが、海外でＨＦＴを規制する議
GitHub - mhallsmoore/qsforex: QuantStart Forex Backtesting and Live Trading
QSForex is an open-source event-driven backtesting and live trading platform for use in the foreign exchange ("forex") markets, currently in an "alpha" state. It has been created as part of the Forex Trading Diary series on QuantStart.com to provide the systematic trading community with a robust trading engine that allows straightforward forex strategy implementation and testing. The software is p
Algorithmic Trading, Quantitative Trading, Trading Strategies, Backtesting and Implementation | QuantStart
Become Financially Independent Through Algorithmic Trading Learn systematic trading techniques to automate your trading, manage your risk and grow your account. Whether you are a complete beginner to quantitative finance or have been trading for years, QuantStart will help you achieve consistent profitability with algorithmic trading techniques. Learn More
QsForex: pythonを使ったOANDA為替トレードシステム - 中田真秀(なかたまほ)のブログ
いろいろ自分でやっててmysql+pandasとか使い方覚えて、いい感じになところで、pyalgotradeがイマイチ使いにくいことに気づいた。 ほんでqsforexというpythonで為替トレードをOANDA Rest API http://www.oanda.jp/api/ を使って実装というのを発見 https://github.com/mhallsmoore/qsforex まったくのゼロからのトレードシステム構築をやっているのでとってもわかりやすい。 qsforexはOANDAの REST APIを使って(デモ口座からも)取引できるし、backtestはtickベースだし、Dukascopyからデータをダウンロードするし... 今までの努力は無駄になったが、そのお蔭でほとんどわかる。 https://www.quantstart.com/articles/Forex-Tradin
Nasdaq Data Link
The source for financial, economic, and alternative datasets, serving investment professionals.
ディープラーニング（TensorFlow）を使用した株価予想 ～その2～ - Qiita
前回の続き。 ディープラーニングのフレームワークであるTensorFlowを使用して株価を予想するぞ～、というお話です。ちなみに前回は完全に失敗でした。 前回のコメントで、tawagoさんから「Googleが同じようなことしている」という情報をいただいたので、そちらをコピ・・・インスパイアしてみました。 ##前回との相違点 前回は、「数日分の日経平均を使用して、次の日の日経平均が上がるか、下がるか、変わらないか（3択）を予想する」ものでした。 Googleのデモでは、「数日分の世界中の株価指数（ダウ、日経平均、FTSE100、DAXなど）を使用して、次の日のS&Pが上がるか下がるか（2択）を予想する」という内容でした。 ということで、下記が前回からの主な変更点となります。 「上がるか」「下がるか」の2択 日経平均だけでなく、他国の株価指数も使用 隠れ層x2、ユニット数は50,25 予想する
ディープラーニング（TensorFlow）を使用した株価予想 - Qiita
なぜかあまりやっている人を見ない、ディープラーニングを使用した株価の予想をしてみます。 ディープラーニング、Pythonともに初心者です。ライブラリ、実装方法、理論等は殆ど分かっておりません。ツッコミ等お待ちしています。 ##目標 数日分の株価データを使用して、翌日の日経平均株価が「上がる」か「下がる」か「変わらず」かを予想します。（分類） ##概要 「上がった」か「下がった」か「変わらず」だったかの判断には翌日の終値をベースに判断。 入力データは数日前から前日までの「始値」「高値」「安値」「終値」を使用。 隠れ層は4つ。 入力として上記過去数日分の株価をぶっこんでトレーニングするだけです。 ##環境 TensorFlow 0.7 Ubuntu 14.04 Python 2.7 AWS EC2 micro instance ##内容 ###準備 可能な限りの日経平均のデータを用意します。今
Lean Community
LEAN is the open-source algorithmic trading engine powering QuantConnect. Founded in 2012 LEAN has been built by a global community of 180+ engineers and powers more than 300+ hedge funds today. Join Our Discord Channel Join QuantConnect's Discord server for real-time support, where a vibrant community of traders and developers awaits to help you with any of your QuantConnect needs.
pandas - Python Data Analysis Library
pandas is a fast, powerful, flexible and easy to use open source data analysis and manipulation tool, built on top of the Python programming language. Install pandas now!
pythonのアルゴリズムトレードライブラリ - Qiita
pythonのアルゴリズムトレードライブラリ pythonのアルゴリズムトレードライブラリをいくつか紹介したいと思います。私が今回調べたのは以下の4つです。 zipline PyAlgoTrade pybacktest backtrader zipline githubでは3つの中で一番星の数が多いライブラリです。使い方の参考として、例題にもあるDMAを使ったアルゴリズムトレードのコードを見てみます。 import pytz from datetime import datetime import zipline as zp start = datetime(1990, 1, 1, 0, 0, 0, 0, pytz.utc) end = datetime(2002, 1, 1, 0, 0, 0, 0, pytz.utc) data = zp.utils.factory.load_from_
jquantlib.org - このウェブサイトは販売用です！ - jquantlib リソースおよび情報
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GitHub - activequant/aq2o: The AQ2o repository.
This folder structure contains ActiveQuant. We migrated to GitHub on 1.10.2013 after hosting ActiveQuant and its predecessors for more than ten years on our own infrastructure. Please bear with us while we update all license headers, etc. in all files. ActiveQuant in this manifestation is released under the Apache Software License. Please fork, modify and resubmit. Stay close to us, there are MAJO
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Python Pandasでのデータ操作の初歩まとめ − 前半：データ作成＆操作編 - Qiita
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TA-Lib と pandas によるテクニカル指標の算出 - Qiita
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