今回は、株式シミュレーションの解析を劇的に高速化する手法についてご紹介します。
動画⇩
〇Python×株式投資 | シミュレーションを爆速化する最適化手法
これまでのシミュレーションでは、500営業日×約2000銘柄のデータを逐一解析するため、膨大な時間がかかっていました。
しかし、データフレームの活用と最適化により、解析速度を大幅に向上させることに成功しました。
これまでの解析手順と課題
従来の手法では、日々の株価データを1行ずつ処理しながら条件を満たした取引を記録していました。
このアプローチには以下の課題がありました。
処理速度が遅い – 逐一データを解析するため、2000銘柄×500日のデータ処理には時間がかかる。
条件変更時の再計算が必要 – 条件を変更するたびに全データを再解析する必要があり、効率が悪い。
過去データの活用不足 – 既に解析したデータが活用されず、毎回ゼロから計算する非効率性。
今回の最適化では、以下の手法を導入しました。
解析結果のデータフレーム格納
取引が成立したデータ（購入価格・売却価格・日付など）をデータフレームに保存。
過去の解析結果を活用し、条件変更時の再計算を最小限に。
事前フィルタリングによるデータ削減
例えば「下髭陽線」という基本条件でデータを抽出し、詳細条件（移動平均線の傾きなど）は後から適用。
これにより、全データを解析するのではなく、事前に選別したデータを用いることで処理負荷を軽減。
pickleモジュールを活用したデータ保存
シミュレーション結果をpickleファイルに保存し、必要なときに即時ロード。
解析時間を短縮し、繰り返し条件を変更する際の待ち時間を削減。
この最適化により、シミュレーションの解析時間が大幅に短縮されました。
特に、条件変更時に再計算が不要になったことで、短時間で多様なシナリオを試せるようになりました。
また、購入後の金額・売買日数・リスク管理（逆指値など）のデータをデータフレームに統合し、売買戦略の最適化にも貢献しています。
今回の手法では、従来の解析プロセスを見直し、
データフレームの活用
事前フィルタリングによる負荷軽減
pickleによるデータ保存と即時ロード
を組み合わせることで、シミュレーションの爆速化に成功しました。
これにより、より柔軟かつ効率的に売買シミュレーションを行うことが可能になります。
今後もさらなる最適化を進め、より高度な解析ができるよう改善を続けていきます！
ご覧いただきありがとうございました。また次回もよろしくお願いします！