人工知能を使った中国株の自動売買

昨日は人工知能セミナーの8回目でした。
内容はクオンツ分析(Quantitative analysis)についてです。

  • クオンツ分析の基礎
  • Pandasの日付データ操作
  • 金融データ取得(TuShare)
  • クオンツ分析の流れ
  • JoinQuant上で動作するBackTestプログラムの作成

pythonの中国株データ取得ライブラリ(TuShare)で取得したデータに対して、resampling・downsampling・upsampling・rolling手法で各種分析指標を計算します。それらの特徴量を使用して今まで学習した各モデルで機械学習を行い株価が上昇・下落するか予測します。

TuShareの使い方

TuShareを使用すると中国株に関する株価・ニュース・会社情報を簡単に取得することができます。PandasのDataFrame型で取得するためデータ編集も容易です。

import tushare as ts
import pandas as pd
#浦東銀行(コード:600000)の6月のデータを取得
pufa_data = ts.get_k_data(code='600000', start='2018-06-01', end='2018-06-15')
pufa_data.set_index('date', inplace=True)
print(pufa_data.head())
date open close high low volume code
2018-06-01 10.60 10.68 10.69 10.53 183655.0 600000
2018-06-04 10.76 10.75 10.83 10.70 161803.0 600000
2018-06-05 10.71 10.66 10.75 10.61 186926.0 600000
2018-06-06 10.64 10.55 10.64 10.53 149836.0 600000
2018-06-07 10.56 10.62 10.66 10.51 233556.0 600000
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BackTestの実施

プログラム実習では、オンラインのBackTestプラットフォーム( JoinQuant)に自動売買プログラムを配置して、過去の相場でのシミュレーションを行いました。

自動売買プログラムで買いサインが出たらWechatに通知することもできるので、プログラム通りに実際に株式売買することも可能です。

また、去年から京東でもBackTestプラットフォームを公開しているので、こちらも使用することが出来ます。
quant.jd.com