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20191024_LT.pdf

2casa
October 24, 2019

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  1. ⾃⼰紹介とお願い (WhoAmI) •⾃⼰紹介 •2casa (つかさ) / twitter : @Moscow_II •A

    member of TQUG , fin-py, etc…. •Working in a Fintech Startup Company. •I’m not Quant. •お願い •会社には内緒で参加してるので、SNSへの投稿はNG でお願いします。 •No Photo / No Tweet.
  2. Do you know Moneyball??? • クオンツを知らない⼈に説明する時によく例としてあ げている。マネーボール、知っていますか??? • Amazonより •

    1990年代末、オークランド・アスレチックスは資 ⾦不⾜から戦⼒が低下し、成績も沈滞していた。 新任ゼネラルマネジャーのビリー・ビーンは、か つて将来を嘱望されながら夢破れてグラウンドを 去った元選⼿。彼は統計データを⽤いた野球界の 常識を覆す⼿法で球団改⾰を実⾏。チームを強豪 へと変えていく
  3. Moneyball and Quants • Moneyball (SABR Metrics) • 野球選⼿の能⼒を様々な指標で評価し、「勝利」に繋がる指標と割安 選⼿を⾒出す

    • Team Management • Qaunts • 株式銘柄の様々な特徴を指標で評価し、「利益」に繋がる指標と割 安・割⾼銘柄を⾒出す。 • 株式の場合、割⾼銘柄を空売りすることで利益を上げることができる • 空売り:株を保有している⼈から借りてきて売却し、値段が下がったところで買 い戻しをする。“売却による受け取り代⾦ ー 買い戻しにかかった代⾦” が損 益 • Portfolio Management
  4. Quantopian Daily Contest • Quantopian 上で作成したアルゴリズムの運⽤パフォーマンスを競う コンテスト • 取引営業⽇毎にパフォーマンススコアが計算され、上位10個のアル ゴリズムに賞⾦が⽀払われる

    • 1st Prize : 50$ , 2nd Prize : 45$ , 3rd : 40$, … , 10th : 5$ • ⼊賞し続けると、毎⽇賞⾦がもらえる。 • 参加するためには、Contest Criteria(コンテスト参加基準)をみたす アルゴリズムでなければならない • 今⽇のテーマ:コンテストに参加するために学んだことをかいつま んで話します
  5. My Algo. “Baby Blue Ostrich” • Dec15, 2018: Submit Entry.

    • May10, 2019 : First Prize. • Oct24, 2019 : Win Total USD805. • Max Rank:3rd place. • It’s just Beginners Luck.
  6. Contest で求 められるこ と 投資対象を決める / Defining Universe 有望なファクターを探す /

    Exploring Predictive Stock Factors. ファクターを合成する / Combining the Factors into Alpha Vector. ポートフォリオを作成する / Constructing Long/Short Portfolio.
  7. Exploring Predictive Stock Factors • 株価のリターン予測に有効な指標(ファクター)を探すこと • Technical : 株式の需給関係(

    Price, Volume, etc…) • Fundamentals : 株式を発⾏している企業の財務状況 (Captal, Sales) • 機械学習でいう「特徴ベクトル」を作る作業。 • Standardization、Z-Score、Winsorize、など。 • Quantopianでは、指標作成に必要なデータが無料で利⽤可能
  8. Combining the Factors into Alpha Vector. • 複数の有望なファクターを⾒つけても、最終的には「割安」か 「割⾼」かを表す指標に変換する必要がある。 •

    複数のファクターを結合して、1つのベクトルで表現 • Positive Alpha : Long (BUY) / Negative Alpha :Short (Sell) • Quantopian では AlphaLensというパッケージを⽤意 • アルファの予測精度をチェックするツール • コンテストに参加する前にパフォーマンスをチェックできる
  9. 投資対象を決める / Defining Universe 有望なファクターを探す / Exploring Predictive Stock Factors.

    ファクターを合成する / Combining the Factors into Alpha Vector. ポートフォリオを作成する / Constructing Long/Short Portfolio. 1.Research Notebook を使ってTrial and Error 2. Algorithmのテスト
  10. Research Notebookについて • Jupyter Notebook Like な、検証環境 • 財務データや株価データはQuantopianが提供している。 •

    作成したAlphaの有効性の検証⽅法 • 分位ポートフォリオ(Quantile Portfolio)を使ったリターン分析 • 考え⽅のエッセンス 将来のリターンの予測性能が良いアルファであれば、アルファのスコアによって作成した分 位ポートフォリオのリターンには、明確に差が現れるはずである。 グループ1:アルファの値が上位20% に⼊る銘柄でポートフォリオを構築 グループ2(20から40%), グループ3(40から60%), グループ4(60から80%) グループ5:アルファの値が下位20%に⼊る銘柄でポートフォリオを構築
  11. Constructing Long/Short Portfolio • Alpha Vector に基づいて、ポートフォリオを構築する • リスク・リターンによってポートフォリオを制御することがで きる。

    • Quantopian ではOptimizerも⽤意。 • 制約をつけつつ、ポートフォリオ全体のアルファが最⼤になる ように売買を⾃動的に⾏うことができる。