本格的にクォンツモデルを回すようになって、Factsetが手放せなくなってしまった、、

 

Bloombergの方が使い慣れているので決算数値を手軽に見たり、簡単なスクリーニングシステムのデータダウンロードだったり、ニュースを閲覧したり、他トレーダーとのチャット、セールスとのチャットなどは当然そのままなのだが、ことクォンツモデル用のデータになると、Factsetの利便性が段違いだ。

 

ファクターリターンモデルの作成だったり、機械学習モデル用のバルクデータ作成だったり、とにかくバルクでデータを落としてくる扱いやすさが尋常ではない。

 

今までファクターリターン計算は毎日Bloombergでデータ落としてからマクロで計算し、銘柄の入れ替えだったりなどは手入力でやっていたのだが、これを完全自動で一気にやってくれるのは本当にありがたい。

 

結局、クォンツや機械学習でモデルを作成していくとなると、試したいモデルのプログラミングよりも、そのモデル分析に必要なデータ入手やデータ前処理に時間を取られることがほとんどだ。

 

まだ前処理はpython内部にやらせるのでそこまで苦じゃないが、データ入手は本当にイラつくことが多かった、、

 

特にBBGで過去データを拾ってくる時に、
・本来であれば入手できていないデータ(修正後の決算データが過去の時点でもそのまま出てくる)
・経済指標や決算発表の正確な日付と入手時間をこっちで把握して、データをちゃんと再構築する必要
があった。(もしかしたらもっと有能な人や、BBGのクォンツ研究用バルクデータ(高すぎる)を使っている人なら簡単に解決できたのかもしれないが、、)

 

いやー、はかどるはかどる。結局クォンツ運用だとどれだけ試行できるかが全てなので、そういう所の時間短縮は本当にありがたい。

 

最近はリバーサルが続いているので、裁量モデルでの運用も調子がいいし、なかなか気分がいい。14~17に少し休暇をとるので、その休暇前までいい気分で仕事に臨みたいものだ。

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