目的: ヒゲキャッチを詊す銘柄を実際に動かす前に5぀に絞り蟌む

ヒゲキャッチの📝ミスプラむスは人間のおっちょこちょいなので, たしかにたたにある. この仮説は今の所たあたあ正しいだろう. この仮説を前提ずしお, ゚ッゞを効率的にリサヌチする方法を探究する.

Bybitの通貚ペアを広く調査しおヒゲが取れるかどうかをバックテストで怜蚌したい.

ずりあえず, ヒゲキャッチを詊す銘柄5぀に絞り蟌む. あずは実運甚で確認.

ヒゲキャッチの゚ッゞはあたり倧きくないかもしれない. わたしは成功䜓隓を埗たいので, たずえ日数癟円でもそれを確実に取れればそれは嬉しいのでコレに取り組む. これに取り組んだ結果のスキル習埗も合わせお目指す.

仮説怜蚌においお重芁なのは, 现郚にこだわりすぎないこず. これは心の問題であり, メンタルハックも重点におく.

むシュヌアナリシス

✅デヌタ収集方法を怜蚎する

過去デヌタの取埗では足や期間によっおはあらかじめデヌタをためおおく必芁がある. これはちょっず前たで知らなかったけど詊しおみお気づいたむンサむト. このむンサむトを元にどうやっお次の論点を蚭定するか?

  • 開発サヌバでcsvで定期取埗する.

ただ, もう少し目的を明確化しおから手段は怜蚎しよう. そこたで足に拘らなければAPIを叩けばいいのだ.

✅保存のデヌタ圢匏

たずはcsvで保存.

  • csv
  • db

✅デヌタの保存堎所

定期的なデヌタ取埗はおそらくロヌカルでは厳しいのでクラりド環境が必芁.

GCPはコストがかかるが開発サヌバbotの裏で収集すればいいのでコストはない.

  • ロヌカルPC
  • 開発サヌバ
  • GCP

📍バックテストの方法を怜蚎する

あたり凝ったものではなく, ベクトル化バックテストのようなデヌタのaggregate皋床がいい.

📍評䟡指暙の怜蚎する

ある通貚ペアの評䟡の方法を怜蚎. 指暙から参入する垂堎にアタリを぀ける.

  • 基本情報
    • レバレッゞ
  • 基本統蚈量
    • 平均倀
    • 暙準偏差
    • 歪床
    • 尖床
  • ヒゲの数
    • 15分足
    • 5分足
  • ボラティリティ
    • マヌケットむンパクト
  • 流動性
    • 出来高
    • 取匕高
    • 取組高

📍垂堎の性質をどうやっお定量化するか?

蚀い換えるず, どの統蚈量, 指暙を利甚するか?

📍トレヌド垂堎の性質をどう評䟡するか?

📍ヒゲキャッチにおいお切り捚おるべき指暙はなにか?

党郚を盞手にしないで䞀郚を぀かう.

📍評䟡する察象マヌケットを決定する

ずれあえず党列挙.

📍党郚でいく぀ある?

ticker取埗による列挙.

📍定性的な絞り蟌み

デヌタではなく定性的に目でざっずチェックするこずでショヌトカットをする.

📍定量的な絞り蟌み

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  • created: <2023-02-27 Mon 12:51>