Pythonを用いたシステムトレード入門(演習Ｉ)(午前の部)

システムトレーダーにとって必須のプログラミング言語であるPythonは、データ分析だけではなく、トレードの執行の自動化においても注目を浴びる言語です。最近ではInteractive BrokerのAPIにC#、Java,Excelに続いてPythonが採用されました。また、QuantopiaのようなヘッジファンドはZiplineというPythonベースのプラットフォームを提供し、優れたシステムトレード戦略に資金を提供しています。このような状況を踏まえ本講座ではシステムトレードに必要なデータ分析手法と知識を紹介していきます。

午前の部 1.Python言語の各種プラットフォームの説明。 2.Jupyter Notebookのダウンロードとインストール。 3.Pip,condaを用いた追加ライブラリのインストール (Pandas_Reader,Seaborn)。 4.Pythonで自由にダウンロード可能な金融価格データ、経済データ等の データベースの紹介とダウンロード。 5.最も汎用性に富むグラフィックソフトウェアのmatplotlibと先端を 行くseabornの紹介。 6.Jupyter Notebookで使用可能なMarkdown言語の紹介。

ノートブックパソコンは持ち込みが原則です。参考プログラムコードはWindows 10で動作確認をしています。ノートブックパソコンは実費(1万円程度)でこちらでご用意することも可能です。また、Windows 10以外ではMacとLinuxの使用が可能です。OSは申し込みの際にお知らせください。

参考文献： 『Python3ではじめるシステムトレーディング ‐環境構築と売買戦略』（パンローリング㈱）、 日経ソフトウェア４，５，６月号連載記事「Pythonで金融分析」

【講師紹介】 Quasars22 Private Limited(Singapore),Director,MBA,MBA,MSc,中央大学商学研究科兼任講師、中央大学企業研究所客員研究員。主な論文に「金融市場の安定、多重性の増加、取引戦略の役割」企業研究第３０号（２０１６年３月）、「シンガポールの金融ビジネスの可能性とそれを支えるシステム」企業研究第２９号（２０１５年８月）がある。主な訳書に「シュワッガーのテクニカル分析」（１９９９、パンローリング）、「物理学者ウォール街を往く」（２００５、東洋経済新報社）。