Pythonで学ぶ！高頻度取引のためのプログラミング入門
高頻度取引（HFT：High-Frequency Trading）は、コンピュータアルゴリズムを活用し、ミリ秒単位で取引を実行する手法です。本記事では、Pythonを使ってHFTの基本概念やプログラミング手法を初心者向けに解説します。
【HFTとは？】
- 超高速注文処理
- 自動取引
- 低遅延（ローレイテンシー）
【PythonでのHFTプログラミング入門】
1. 必要なライブラリのインストール
pip install numpy pandas requests2. 市場データの取得
import requests
import pandas as pd
def get_stock_data(ticker):
url = f'https://query1.finance.yahoo.com/v7/finance/download/{ticker}?period1=0&period2=9999999999&interval=1d&events=history'
df = pd.read_csv(url)
return df
data = get_stock_data('AAPL')
print(data.head())
3. 簡単なHFTアルゴリズム（モメンタムトレード）
import numpy as np
def momentum_strategy(df, window=5):
df['Moving_Avg'] = df['Close'].rolling(window=window).mean()
df['Signal'] = np.where(df['Close'] > df['Moving_Avg'], 'Buy', 'Sell')
return df[['Date', 'Close', 'Moving_Avg', 'Signal']]
data = momentum_strategy(data)
print(data.tail())
4. APIを使った自動取引の実装
import requests
def place_order(api_url, api_key, symbol, side, quantity):
order = {
"symbol": symbol,
"side": side,
"type": "market",
"quantity": quantity
}
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
response = requests.post(api_url, json=order, headers=headers)
return response.json()
print(place_order("https://api.example.com/orders", "your_api_key", "AAPL", "buy", 1))
【まとめ】
Pythonを使ったHFTプログラミングの基本を紹介しました。HFTを始めるには、Python環境を整え、市場データを取得し、シンプルなアルゴリズムを作成し、取引所APIを活用することで自動売買を実装できます。
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