Rとトレード ――確率と統計のガイドブック

気になる本を見つけたのでメモ代わりに投稿しておきます。

効率的市場仮説

投資家が合理的に行動を行う結果、株価は常に過去の株価傾向やニュースを織り込んだ価格になっている、という仮説だそうです。真偽はわかりませんが、この仮説が正しければ株価は新しい情報によって動くので、過去の株価を分析しても"市場並み以上"の超過リターンは得られない。
また、公開情報やインサイダー情報などすべての情報が株価に織り込まれているので儲かった人は運が良かっただけで、取引を繰り返しているといつかは"市場並みの"期待リターンに落ち着くと主張する経済学者もいるそうです。

この仮説に元ずくと、株価や為替はランダムに動いているので、機械学習で予測できないことになります。

ところで"市場並み"というのはどれぐらいなのでしょうか？
過去に行った私の株式投資では、配当利回りが3%ぐらいになりそうな株を買っていました。もし、市場並みが3%ぐらいなら、20年で倍になります。これはこれでいいような気がしてきます。

為替の分足データを求めて

為替の分足データを求めて、インターネットをさまよってましたが、『メタトレーダーのヒストリカルデータ』で手に入りそうだけどどうかな？

今日、FXについて分かったことは、FXの手数料は大体無料で、売りと買いのレートの差（スプレッド）が実質的な手数料の代わりになっている。またこのスプレッドは日本のFX会社を利用すると、ドル/円が最小でその次に小さいユーロ/円と比べて半分ぐらいなので、ドル/円のトレードが圧倒的にお得。

ドル/円のスプレッドは最低0.3銭ぐらい。ヤフーファイナンスのチャートをみるとざっくり１日50銭～１円程度の変動があるので、なのでスプレッド/一日の変動は0.3～0.6%ぐらい。一方株は１日の変動は5%ぐらいで手数料が0.1%ぐらいなので手数料/一日の変動は2%ぐらい。こうして考えると機械学習で短期予測し短い時間で売買するならFXのほうがよさそうです。

株かFXでも始めようかな？

統計や機械学習で、株や為替を予測して大金もちになりたいな～と思ったので、まずは予測できるものなのか分析してみることにしました。
素人考えでは、期間が短ければ過去の変動のトレンドに依存し、期間が長くなるにつれてニュースなどの外乱の影響が大きくなり、最終的にランダムウォークに近づくのではないかと思います。一時期流行った（まだ流行っている？）デイトレーダーも一日のうちに売買を完了することで、リスクを小さくして利益を出しているのではないかと思います。

ということで、短期の株価や為替を予測するために、分足データがほしいのですが、意外に見つけられないです。どうしたものかな？