WINGSプロジェクトの書籍レビュアーに応募し、献本してもらったので、書評を書きました。
今回は表題にある通り「Pythonでできる！ 株価データ分析」の書評となります。
ずっと何かしたらの機会に勉強したいと思っていて、今回良い機会だったのでレビュー応募させていただきました。
早速、レビューに入ります。
TL;DR
端的にいうと、PythonでColabratoryなどでデータ分析の経験がある人が読むと、実際に株価のデータ分析ができるようになる書籍だと思いました。
早速より詳細についても話していきます。
前提としての自分の実務経験や知識など
私の今回の書籍に関係するところで考えると、 Python/Google Colabratoryによるデータ分析の経験があたると思い、該当するのはAIITという社会人大学院の授業で経験したのみで初心者に毛が生えた程度です。
プログラミング自体の経験は実務で10年以上ありますが、Pythonではちょっとしたスクリプトの修正レベルでほぼ実務経験がないです。
株価データ分析などもほぼ知識がないです。
書籍を読んだ率直な感想
章ごとに微妙に印象が違いますので、簡単にまとめます。全般的にはコラムが面白くて休憩時に読んでいました。
1章 株価分析を始める準備
2章 株価のデータ構造
3章 株価データの可視化
4章 株価の方向性
5章 株価のトレンド変換
- ここら辺から専門用語が一気に増えてきます。
- トレンドなどは大丈夫だったのですが、特にテクニカル指標に入ってからは簡単に頭には入ってこず、何度か戻って確認しました。
- MACDで一度お腹いっぱいになりました。
6章 株価のトレンド分析
- 相場の加熱度について学びつつ、RSI、ストキャスティクスなどを同時に表示したり、ひとまず手を動かしました。
- 実例でテクニカル指標の仕様通りの動きに連動している例は感動しました。
7章 インタラクティブな可視化
8章 よく利用される売買戦略
9章 売買のシミュレーション
- 高度なグラフを描画できるPlotyなどの例もあり参考になりました。
- 売買戦略などの実例も参考になりました(完全にまだ覚えられていないですが)
- 実際に自分が株を選定するために必要なバックテストの例もイメージが湧きました。
良かった点
専門用語もどんどん説明しつつ、実際の株を選定するために必要な情報が詰まっている気がしました。
単純にテクニカル分析の内容を説明するだけでなく、それをPythonで自分で構築することで細かいチューニングができそうだと思いました。
おそらくはこういう専用のツールが世の中にあるとは思いますが、細かいところに手が届かないみたいなところをカバーできるのだろうと思いました。
悪かった点
特段なかったのですが、強いて言えば専門用語がたくさん出てくるので、巻末にクイズやコードでの穴埋めなどがあるとさらに理解度と、重要項目が頭に残る気がしました。
まとめ
全く違うドメインだけれど、身近であった株価のデータ分析について学べてとても勉強になりました。
全部のサンプルコードは手元ではまだ動かせていないですが、実際に個別の株(自分の会社の株など)について動かしてみようと思いました。
以上、書評とさせていただきます。
