このレポジトリに含まれる資料は、2018/12/15(Sat)に行われた Tokyo Quantopian User Group Vol.06 で使用した発表資料です。
ファイルはjupyter notebook形式です。これを実際に動作させるためには、Quantopianのアカウントが必要です。アカウント作成後、自分のResearch環境にnotebookをimportすることで実行可能となります。
当日のタイムテーブルは以下の通り。
時間は目安です。適宜休憩入れます
- 会場スポンサー様よりSmartTrade社及びQuantXサービス説明
- 自己紹介
- 資料配布、Quantopianセッティングなどの準備時間
- 基本的な知識についての説明を行います
- ファンダメンタル分析ってなに?
- ファンダメンタル分析と、テクニカル分析
- アノマリー
- ファクターモデル
- 収益(リターン)は何から生じる?
- リターンモデルとリスクモデル
- 有名なリスクモデル
- シングルファクターモデル: -CAPM-
- マルチファクターモデル: - Fama-French 3factor
- それ以外(Barraなど、既存の商用モデルについていくつか)
- QuantopianのNotebookを使って、ファクターモデルの構築に必要な処理を学習する。
- Quantopianでできること
- パイプライン
- スクリーニング(フィルタリング)
- Quantopianで使える株価以外のデータ(ファンダメンタルデータ)
- Quantopianでできること
- QuantopianのNotebookを使って、予測精度の高いファクター(アルファ)を発見する方法を学習する。
- Quant Workflow とはなにか?
- Alphalens を使ったアルファの探索
- IC(情報係数)とは?
- zscoreとは?
- ここまでの内容をベースに、アルゴリズムとして登録してバックテストを行う
- ポートフォリオ最適化(Objective Function / Constraints)についての解説
- Quantopian Contest Criteria
- ハンズオン(ここまでの知識を使って、Quantopian Contest Criteriaをパスするアルゴリズムを作る)
- 勉強会を通じてわからなかったこと、感想等を共有しましょう