cached

.

アルゴリズム取引の正体

読んでいる最中ですが、用語などについても丁寧に説明されていて、学習にうってつけ。
整理がてら一部記事にしておきます。

アルゴリズム取引の正体

アルゴリズム取引の正体



・潜在コスト

売買の意思決定時の価格と実際の売買結果との差で認識されるコスト。
潜在コストは、インプリメンテーション・ショートフォール(IS)という量で定量化される。

潜在コストは、遅延コスト、流動性消費コスト、取引情報流布コスト、タイミング・コスト、機会コストに分解できる。

また、流動性消費コストと取引情報流布コストはマーケット・インパクト・コストと呼ばれる。
なお、種類によってはコストではなく収益になる場合もある。(たとえば、遅延コスト)

マーケット・インパクト・コストとトレード・コストは、トレードオフの関係にある。トレード・コストは分割注文にかかる全体の時間が短いほど、その価格変動も小さくなると期待できる=絶対値も小さくなると期待できる一方で、全体の注文時間を短くすることにより、マーケット・インパクト・コストは大きくなるからである。


・リスク
マーケット・リスク、信用リスク、オペレーション・リスク、未約定リスク、タイミング・リスクなどがある。


流動性
以下、引用
証券の市場取引において、「流動性がある」とは、一般に、短時間でより多くの取引を大きな取引コストを伴わずに何度も執行可能な状態をいう。流動性は、相対的な概念ではあるが、ある程度定量的に定義も行われ、計測もされている。


株と外国為替取引の違いについて、約定拒否の有無と流動性情報の把握手段の差異について挙げられていた。
流動性の概念については、曖昧に理解していた部分が多々あったので勉強になる。
基本的に、FXで板情報だけを用いた投資家行動の詳細な分析は極めて難しい。
一部の証券会社では板情報を公開していて、それを利用したトレード手法も公開されているがそれ単一でどうこうできるものではないということ。


それとは別に、トレード手法が年々高度化していることも指摘されていた。
人工衛星画像を利用していたり、とある業界の測定データを分析して得られた情報を提供しているケースなど。
入力データの多様化がすさまじい。
自分も昨年は生データの取得から分析にチャレンジしてみたが、GIGOも避けられないから難しいことだと思う。

Jupyterで出力されるデータフレームの表示カラム数を増やしたい

pd.set_option("display.max_columns", [任意のカラム数])

補足ですが、Jupyter上で調べたい関数の頭に?をつけると詳細を確認できます。


Jupyterでは、以下のような小技も、知っておいて損はないですね

iPython でちょっと便利なショートカットとか - 人生いきあたりばったりで生きてます@はてな

Homebrew must be run under Ruby 2.3! You're running 2.0.0. (RuntimeError)

.env
/macOS Sierra 10.12.6
/ruby 2.0.0p648

わざわざ残すまでもないことだけれど、一応メモ。

brew install package_name

で、表題エラー

Homebrew must be run under Ruby 2.3! You're running 2.0.0. (RuntimeError)

Homebrewを長らくupdateしていなかったので、update

brew update

Link:
https://github.com/travis-ci/travis-ci/issues/8552#issuecomment-335430374

無料FXヒストリカルデータ14件【2017年10月19日更新】

FXの分析などに使える無料ヒストリカルデータリンク集を作成しました。

杜撰な管理体制を整理し、個人の利便化を図る目的のもと見切り発車で作成したため、
必要に応じて追記を行っていく可能性があります。

基本、無料データなのでご使用はご自身の責任の下でお願いします。


また、ここもいいよ、などオススメの情報があればDMやコメントなどで共有いただけると幸いです。
ies (@iesrr) | Twitter



forexite
Forexite. Safe Forex. Forex trading

FXCM
https://www.fxcmapps.com/apps/basic-historical-data-downloader/

Dukascopy
Historical Data Feed :: Dukascopy Bank SA | Swiss Forex Bank | ECN Broker | Managed accounts | Swiss FX trading platform

OANDA
https://www.oanda.com/lang/ja/fx-for-business/about-historical-currency-converter

FXDD
: MT4ティックデータ

GMO証券(※リンク先は参考にさせていただいた川蝉様の記事)
http://www.autotrading-fx.com/fxcolumn/3701.html

Tickstory
https://tickstory.com/download-tickstory/

Olsendata
http://www.olsendata.com/data_products/historical_data/

Histdata.com
HistData.com | Download Free Forex Data

ForexTester
http://www.forextester.jp/HistoryServiceDescription

GAIN Capital
GAIN Capital Rate Data Archive

SQ Tick Data(Software)
SQ Tick Data Downloader (free) download Windows version

Truefx
https://www.truefx.com/?page=downloads

Quandl
https://www.quandl.com/

pandas.to_csvでUnnamedカラムを追加したくない場合


pandas.to_csvでインデックスを指定せずに出力すると、Unnmaed:0というカラムが追加されて出力されることに気づいた。
格別理由がなければあとから消すなりすればいいが、最初から追加せずに済む方法を調べたのでメモする。


to_csv引数のinplaceをTrueにすればUnnmaedカラムが追加されずに済む。

pd.to_csv('output.csv',inplace=True)


または、

index_col=0

でもOK.