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Pythonアルゴリズムトレーディング パート2: Interactive Brokers APIを活用したリアルタイムアルゴリズムトレーディング

Pythonと世界シェア1位のInteractive Brokers APIを活用して、株式取引の自動化を体系的に学習できます。

  • danielyouk
3시간 만에 완강할 수 있는 강의 ⏰
실습 중심
투자
api
Python
oop
Quant

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • Interactive Brokers API を利用した Python 連動自動取引システムの実装

  • データに基づいた取引および投資

  • Pythonにおけるオブジェクト指向プログラミング(OOP)の深い理解

  • リアルタイム取引と取引スケジュール管理

実行しない投資戦略は死んだ戦略です!

あなたの戦略で独自のトレーディングボットを作成してください。

受講前の注意事項📢

重要なご案内:

このレッスンは、開発者の観点からアルゴリズムのトレーディングとコーディングを自動化するための教育を目的としています。講義内容は投資戦略の開発とこれをシミュレートすることに重点を置いており、実際の投資に関連する口座の開設、法的手続き、税に関する事項などは扱いません。また、投資諮問や金融相談の役割を果たさず、実際の金融取引に関する事項は各自の責任のもとに進めなければなりません。

講義で扱うすべてのトレーディング戦略はシミュレーションに基づいており、教育目的にのみ使用されます。受講生の方々が投資や取引に関する質問をする場合、講義範囲外の内容につきましては回答をいただきにくいことをご了承ください。


[Pythonアルゴリズムトレーディング講義]は合計3部作で、本講義は「パート2」です。

パート3を受講するには、パート2は必須であり、パート1は推奨事項です。

  • パート1 - 「アルゴリズムトレーディングのためのPythonデータ分析」


  • パート2 - 「Interactive Brokers APIを活用したリアルタイムアルゴリズムトレーディング」 (本講義)


  • パート3 - 「クラウド取引の自動化」

    • クラウドオートメーションで株式取引スケジュールに合わせて仮想マシンを自動的に駆動する方法を学びます。


受講評イベント

  • 受講評イベントがあります。パート1講義の受講評を残していただき、メール(daniel@datatrain.educati on)にご連絡いただくと、現価格で20%追加割引のバウチャーを発行いたします。

  • パート1講義の最後の公開講義を参照してください。

クアントレッスンでAPI接続が重要な理由は何ですか? 🤔

アメリカ株に投資したいのに効率的な方法はないでしょうか🧐

自動売買で私の戦略が損害を受けたらどうなるでしょう

検証済みの戦略に基づいて独自の戦略を適用したいのですが、どうすればいいですか

•••

上記の質問がある場合は、以下の紹介内容をお読みください!

グローバル1位投資サービスAPIを活用した
リアルタイム投資パイプラインの構築

どんな投資戦略でもすぐに実行に移すことができるように、普遍的に適用可能な「方法」を講義に入れることができないか悩みの末に作られた講義です。グローバルシェア1位Interactive Brokers(IBKR)のAPI活用はあなたの投資実行力を引き上げるでしょう。

インタラクティブブローカス(IBKR)は、世界中の150を超える市場で顧客が資産を効果的に管理できるようにするさまざまなツールを提供しています。低取引コストと先進取引技術のおかげで、IBKRはオンライン仲介サービスとして注目されており、Barron'sの年次Best Online Brokersレビューで6年連続1位を占めました。

IBKR(Interactive Brokers)のメリット

単純な購読手続き:(シミュレーション目的の場合)Eメールアドレスだけで購読が可能です。

API接続の超短:apiをPythonに関連付ける操作は2回クリックするだけです。

本当の答え:どんな投資戦略でも、実際の取引を通じてリアルタイムシミュレーションしてみることが可能です。

初期化設定:ペーパートレーディング口座の資金を初期化でき、新しい戦略の検証が容易です。

答えはグローバル:IBKR APIを介して米国株を含むグローバル金融市場にアクセスできます。

上記の利点にもかかわらず、国内でグローバルシェア1位のIBKR APIを適用する講義がほとんどないのが現実です。このレッスンでは、IBKR APIをPythonにリンクしてリアルタイムで取引できるパイプラインを作成します。

最新の投資ポートフォリオに基づいて
簡単で迅速で安全な自動取引を実行

毎日の更新で最適化された取引

毎朝、最新の市場データに基づいて最適な株式ペアと取引パラメータを選択します。これにより、変動する市場条件に迅速に対応できるようになり、投資の効率を最大化します。

PythonとIBKR APIで自動取引を実行する

更新されたポートフォリオはすぐにPythonスクリプトとして呼び出され、数分以内にIBKR APIを介してトランザクションが自動的に実行されます。すべてのコースは簡単かつ迅速に行われます。

冗長取引防止で安定性を確保

トランザクションシグナルが遅れると、スクリプトは自動的にシグナルの送信時間をチェックして重複送信を防ぎます。これにより、不要な取引リスクを軽減し、安定した取引を維持できます。

(左:Pythonスクリプトvs。右:Interactive Brokers APIを介したリアルタイム取引の内容)

クアント投資プロジェクトで学ぶ
オブジェクト指向プログラミング

オブジェクト指向プログラミングの重要な原則の1つである「継承」は、既存のクラスの機能を拡張または変更して、まったく新しいクラスを作成できるようにします。この過程で継承されたクラスは、基本クラスの属性とメソッドを再利用することで開発時間を短縮し、コードの一貫性を保つことができます。

コードのブロック化と管理の重要性

コードをブロックし、体系的に管理することは、プログラミングでしばしば見落とされる部分です。外部コードを効率的に統合し、それに基づいて新しい機能を追加すると、よく構造化されたコードは次の利点を提供します。

  • パフォーマンスの向上:既存のコンポーネントをリサイクルすることで、システム全体のパフォーマンスを向上させることができます。

  • デバッグが容易:コードの構造が明確であれば、エラーを見つけて修正するプロセスがより簡単になります。

  • スケーラビリティ:明確に定義された構造を持つコードは、新機能を追加したり既存の機能を変更したりします。

練習の例: PairsTradingUpdatePosition クラス

私たちの講義では 'PairsTradingUpdatePosition'クラスを例にして、このクラスを他の取引戦略クラスから継承して拡張できる方法を実際のコードで見てみましょう。このプロセスにより、継承が実際のコードにどのように適用され、コードの管理と最適化にどのように影響するかを具体的に学ぶことができます。


💡他のPythonのクォントレッスンと差別的な要素

  • グローバルシェア1位のInteractive Brokers APIによるグローバルマーケットへのアクセス

  • 市場の動的​​特性を反映した自動アルゴリズム更新と実行

  • 過去のデータではなく、Yahoo Financeによるリアルタイムデータへのアクセス

  • すべてはオブジェクトです。深いオブジェクト指向プログラミング


段階的学習でクエント投資実力を育てよう!

このレッスンは[Pythonアルゴリズムトレーディング]の2番目のレッスンです。

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パート1講義に行く >>

受講前の注意

学習資料

  • すべてのPythonスクリプトは講義資料に添付されています。

質問がありますか?

Q. ダニエル講師のクォントパート1講義を必ず聞かなければなりませんか?

いいえ。この講義が目的とするのは、投資戦略を実行に移すプロセスです。

本講義では投資戦略が必要なため、投資戦略を策定する過程としてパート1の講義があります。

Q. Pythonの知識はどのくらい必要ですか?

講義は中級Pythonの受講生の方を目指します。ビジュアルスタジオコードやコンダなどの設置過程は直接扱わずにご案内するほど講義を進めました。

また、Pythonのオブジェクト指向についても基本的な理解を前提として講義を進めました。

Q. それでは初級者は講義を受講できませんか?

会社で社内Python教育を進めた経験をもとに申し上げれば、実際の成果物を作り出して教育する際、教育による結果が一番良かったです。

講義が難しい場合でも、関連資料を探しながら知識共有者に質問しながら挑戦できる方は初級者の方にもおすすめです。

Q. 米国株式を対象に自動売買を実行する際の時差の問題はどうなりますか?

受講する際の最後の講義(セクション4:リアルタイム取引の完成)では、米国株式開場時刻(夜10:30分以降)に合わせて学習することをお勧めします。

以降に出てくるクォント講義[パート3]では、すべての過程をクラウドで自動化し、時差問題なく自動売買を実現することを目指しています。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Pythonアルゴリズムトレーディング パート1受講者、またはオブジェクト指向に対する理解をお持ちの方

  • 株式取引の自動化を実現したい方

  • 自身の取引活動を専門的かつ自動化されたシステムにアップグレードしたいトレーダーや投資家

前提知識、
必要でしょうか?

  • Pythonオブジェクト指向プログラミング

こんにちは
です。

617

受講生

63

受講レビュー

74

回答

4.8

講座評価

7

講座

  • LLM 기반 AI 기업에서 Pod Lead로 활동

  • 서울대학교 기계항공 공학부 졸업

  • 유럽 소재 대학원에서 기계항공공학 석사

  • 독일 소재 공학 연구기관에서 박사 과정 연구 수행

  • 유럽 대형 에너지 기업에서 Senior Data Scientist 경험

  • 영국 소재 에너지 컨설팅 기업에서 Senior Consultant 활동

  • Databricks 기반 데이터 엔지니어링 프로젝트 수행

  • Kaggle 주식 거래 AI 대회 Top 3% 성과

  • AI Agent 개발팀장으로 현재 활동 중

カリキュラム

全体

20件 ∙ (2時間 7分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

18件

4.7

18件の受講レビュー

  • snaperkim4601님의 프로필 이미지
    snaperkim4601

    受講レビュー 7

    平均評価 5.0

    5

    85% 受講後に作成

    It's a really special lecture at Infraon. You can adapt to any part, and if you follow the instructor's explanation, you'll feel like, "Ah, this is it."

    • danielyouk
      知識共有者

      Hoon! Thank you for your meaningful review.

  • mirrorlaw0346님의 프로필 이미지
    mirrorlaw0346

    受講レビュー 49

    平均評価 4.9

    5

    22% 受講後に作成

    Very good

    • danielyouk
      知識共有者

      Thank you, Dharma Master!

  • jincheolim974329님의 프로필 이미지
    jincheolim974329

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    50% 受講後に作成

    Thank you for explaining it step by step.

    • lofie21님의 프로필 이미지
      lofie21

      受講レビュー 3

      平均評価 5.0

      5

      30% 受講後に作成

      Thank you for the 1:1 session in this lecture!

      • danielyouk
        知識共有者

        I'm glad you found this helpful. Feel free to ask questions anytime you need anything.

    • letgo049345님의 프로필 이미지
      letgo049345

      受講レビュー 7

      平均評価 5.0

      5

      100% 受講後に作成

      It was a short lecture, but it was condensed to the core, so I was able to watch it with focus. I was able to study the parts that I needed to understand more by repeating them or searching them, so it wasn't boring. I also felt like I could apply the lecture content to other places, so it was very helpful.

      • danielyouk
        知識共有者

        Thank you for leaving a review after completing the course. See you in the next lecture.

    ¥6,755

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