🔥虚無との戦い

💸株システムトレード

16 min read

株システムトレード戦略

分類の3軸.

  • 保有期間: 超短期(数秒〜数分) 〜 長期(数ヶ月以上)
  • 何にベットするか: トレンド継続 / 平均回帰 / 価格差(裁定) / イベント
  • 銘柄の扱い方: 単一銘柄 / クロスセクション(銘柄間の相対)

分足/tick戦略

株式はクリプトよりも短期売買リスクが高い. 見せ玉など.

🤖小型株シグナルエントリbot

ザラ場で戦うbot

日足戦略

板寄せでエントリー、決済する。

🤖寄り引けLS bot

cross-sectional long-short (equity market-neutral), クロスセクショナル・ロングショート. 寄り引けロングショート戦略

  • 寄引で戦うbot.
  • intraday または open-to-close, デイトレ.
  • 日足のデータで分析ターゲットが作れる.
  • 実運用での注文方法は寄成注文、引成注文(成行注文)
  • マケデコでまずはここからと紹介されていた. おそらくみんなまずはここから.
  • StatArb基本形.
  • デイトレは機関投資家が参入してこないので個人投資家有利.
  • 日計り信用（同日決済）は金利・貸株料がかからず、往復コストが売買手数料+スプレッドだけで済む

NT倍率トレード

💸ファクター投資

ファクターでスコアリングし、上位を買い下位を売る。

単純なファクター投資だけでは成績は安定しません。バリュー投資はお勧めできません。ファクター投資を始めるのであれば、機械学習を使いましょう。

システムトレードの王道で、ロング・ショート戦略の土台。

ファクター

株価を動かす共通の要因.

  • サイズ（時価総額等）
  • バリュー（PER、PBR等）
  • クオリティ（ROE、財務レバレッジ等）
  • モメンタム（12ヶ月騰落率等）
  • ボラティリティ、低ベータ（ヒストリカルボラティリティ等）
  • 高配当（配当利回り等

ML

スマートベータ

データ収集

ヒストリカルデータ取得

株価、財務情報

  • J-Quants API:
    • 2026-01-19 に分足・Tick のアドオンを追加していて、2年前まで遡及できる（分足は API/CSV、Tick は CSV のみ）。
  • DataCube:
    • 東証歩み値が個人枠 1ヶ月分 1,650円、1982年から買える
  • Yahoo Finance: 自分で蓄積

3種類

  • ティック（約定単位）— J-Quants Tickアドオン（CSVのみ、2年）/ DataCube歩み値（1982/2〜、1,650円/月分）
  • 1分足 — J-Quants分足アドオン（2年）。仕様上「1分単位のみ。5分や15分などの選択肢はありません」
  • 日足 — J-Quants（2016-07〜）/ DataCube（1975〜）

💸J-Quants API

日本取引所グループによる公式API.

最強チュートリアル: https://japanexchangegroup.github.io/J-Quants-Tutorial/

機関投資家情報に個人投資家もアクセス可能になった.

<2026-07-12 Sun 15:38>課金してみた.

DataCube

https://dc.jpx-jquants.com/ja

💻Yahoo! Finance API

有名.

💻Stooq API

株価情報が見れるサイト. https://stooq.com/

APIがありプログラムからデータ取得できる.

統計データ

e-STAT API

景気動向や生産指数など行政がまとめるデータが幅広く利用可能。

EDINET DB

https://edinetdb.jp/

不動産DB

姉妹サービス「不動産DB」が正式版になりました — EDINET DBユーザーの特典付き | EDINET DB

Refs

モデリング

テキストデータ処理

決算短信・適時開示・大量保有報告書をLLMでスコアリング

バックテスト

スコア計算

  • A. 次営業日の始値/終値: イントラデイトレード
  • B. 次営業日の終値/2営業日の終値: 日をまたぐ評価

スコア評価

  • 分位リターン(スプレッドリターン)
  • 順位相関のプロット

スコアスクリーニング

基本的には投資する銘柄間の株式スコアを設計して比較する.

  • スコアが高い銘柄を投資対象に組み入れる
  • スコアが低い銘柄は投資対象から除外する
  • 複数のスコアを合成して新たな戦略を構築する

残差検証/寄与度分解

アセット・アロケーション

🔌株取引API

取引執行.

🏦kabuステーションAPI

  • 三菱UFJ eスマート証券(auカブコム証券)
  • Windows専用, Mac/LinuxはVMで運用.
  • 信用取引手数料ゼロ.

手数料

  • 取引手数料・管理費: 0円
  • 買方金利: 年1.98%（1日当たり0.00542%）
  • 売方金利: 年0%
  • 貸株料: 年1.15%（1日当たり0.00315%）

売建プレミアム料

信用ショートの手数料.

https://kabu.com/item/shinyo/premium.html

Windows アプリ

kabuステーション（WPF/ClickOnce の GUI アプリ）がログイン状態で起動している間だけ、そのプロセスが localhost:18080（本番）/ 18081（検証）で HTTP + WebSocket を待ち受ける構造。証券会社側のサーバに直接叩く API ではない

Mac/Linux

  • VM立ち上げ
  • PC購入して自宅サーバ化

[悲報] auカブコムの「kabuステーションAPI」をVPS(Windows Server)で24時間自動化しようとして完全に爆死した話 #Python - Qiita

🏦立花証券e支店

  • HTTPS ベース.
  • 対象商品は国内株式の現物・信用のみ（先物・オプション不可）

手数料

  • 取引手数料・管理費 0円（デイトレ以外だと金額が発生する場合がある）
  • 買方金利: 年0%（デイトレ以外だと制度信用2.98%、一般信用2.79%）
  • 売方金利: 年0%
  • 貸株料: 年0%（デイトレ以外だと制度信用1.15%、一般信用1.50%）

ウイブル証券

Webull.

米国株APIトレード向け「moomoo OpenAPI」

https://s.kabutan.jp/news/n202603131003/

Refs

MLbot

MLの活用まとめ.

refs

🤖LLM Agentトレード

LLM=テキスト, Agent=意思決定.

LLMによる情報抽出・構造化

テキストをオルタナデータとする.

意思決定エージェント

仮説検証プロセスの一部をエージェントで代替.

🤖アルファマイニング自動化

仮説検証自動化

refs

LLM×トレーディング まとめのまとめ｜UKI

データ分析

🔍ファイナンスデータ分析

オルタナティブデータ

コンペ

Numerai

株式予測のKaggle.

株価を予測するデータサイエンスコンペ. Numerai参加者には、金融商品に関する知識、取引のタイミングの考慮や売買ロジックの実装などは求められてない.

  • 難読化された株式データセットが無料配布され、20営業日先リターンのターゲットを予測して提出
  • NMR トークンをゲットする.

Numerai Signals

Numerai Signalsについての概要 | Japanese Docs

JPX

J-Quants プロジェクト振り返り

🔗References

海外

https://quantpedia.com/

マケデコ

Market API Developer Community. Discord上のコミュニティ.

https://www.market-api.dev/

Botつくってみた

損しました

モチベ系

株Botter

学習ソース/勉強

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