クラスタリングとは何か
クラスタリングとは、一言で言えば「似ているデータをグループに分ける」手法のことです。例えば、果物の写真がたくさんあったとします。クラスタリングを使うと、見た目が似ているものを「りんごのグループ」「みかんのグループ」といったように分類できます。
システムトレードでは、株価データや取引量などの金融データをグループ化することで、相場の「状態」や「パターン」を把握しやすくなります。
クラスタリングで何がわかるのか
クラスタリングを使うと、以下のようなことがわかります。
- 似たような動きをする銘柄や通貨ペア
- 過去のデータから見た相場のパターン（例: 上昇傾向、下降傾向、横ばい）
- 現在の相場が過去のどのパターンに近いか
このようにして、相場の特徴をつかむことで、取引のタイミングを見極めやすくなります。
システムトレードにおけるクラスタリングの役割
システムトレードでクラスタリングが活用される理由は、相場のパターンを「グループ分け」できることにあります。この分類を使って、どのパターンのときに「買い」や「売り」が有効だったかを調べ、売買判断に役立てます。
相場パターンのグループ分け
クラスタリングを使うことで、相場のパターンをいくつかのグループに分けられます。たとえば、「上昇トレンドのグループ」「下降トレンドのグループ」「レンジ（横ばい）相場のグループ」といった具合です。これにより、現在の相場がどのグループに属するかを判断しやすくなります。
銘柄や通貨ペアの似た動きの分類
クラスタリングを使うと、似たような動きをする銘柄や通貨ペアをグループ化できます。
たとえば、同じ業種の株は似た動きをすることが多いですが、それをデータ分析で確認し、同じグループに分類することができます。この分類をもとに、特定のグループ全体の動きを予測する手がかりになります。
クラスタリングの種類とその違い
クラスタリングにはいくつかの種類があり、データの特徴や目的に応じて使い分けます。ここでは、システムトレードで役立つ代表的なクラスタリング手法を紹介します。
1. K-meansクラスタリング
K-meansクラスタリングは、あらかじめ「いくつのグループに分けるか」を決めてからクラスタリングを行う手法です。グループの数を決めると、データがその数のグループに分けられ、どのデータがどのグループに属するかを確認できます。
2. 階層的クラスタリング
階層的クラスタリングは、データを細かいグループに分けてから、徐々にまとめていく手法です。この方法では、「どのデータがどのグループに似ているか」を一目で確認しやすい特徴があります。
3. DBSCANクラスタリング
DBSCANクラスタリングは、密度が高いところにグループを作り、それ以外の点を「アウトライア（異常値）」として除外する方法です。この手法は、データにノイズが多いときや、はっきりとしたグループ分けが難しい場合に役立ちます。
システムトレードにおけるクラスタリングの流れ
システムトレードでクラスタリングを活用する際の一般的な流れを紹介します。
データの収集
まずは、株価や取引量などのデータを集めます。データは多いほど、正確なグループ分けが可能になります。過去1年分や数年分のデータがあれば、相場のパターンをよく把握できます。
データの前処理
収集したデータをそのまま使うのではなく、扱いやすい形に整えます。この工程を「データの前処理」と呼びます。例えば、データの中に「欠けている値」があれば、その部分を埋めたり、外れ値を取り除いたりします。
クラスタリングの実行
データを準備したら、クラスタリング手法を使ってデータをグループに分けます。システムトレードでよく使われるK-meansクラスタリングでは、分けたいグループ数を指定して実行します。データがグループ分けされたら、それぞれのグループの特徴を確認します。
グループごとの特徴分析
クラスタリングによって分けられたグループごとに、どのような特徴があるかを調べます。例えば、上昇トレンドのグループにはどんなパターンがあるか、下降トレンドのグループではどういった特徴があるかを分析します。
クラスタリングを使ったシステムトレードの例
ここでは、Pythonを使って、株価のデータをクラスタリングする方法を簡単に説明します。
K-meansクラスタリングを使った株価のパターン分析
以下のコードは、過去の株価データをいくつかのグループに分けて、パターンを見つけ出す例です。
# 必要なライブラリをインポート
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
import matplotlib.pyplot as plt
# ダミーデータ（実際のデータでは株価などを使用）
data = np.array([[100], [102], [101], [105], [107], [108], [110], [115], [120], [125],
[130], [128], [129], [133], [135], [138], [140], [145], [150], [155]])
# K-meansクラスタリングを実行（3つのグループに分ける）
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)
# クラスタリング結果を表示
plt.scatter(data, np.zeros_like(data), c=kmeans.labels_)
plt.title("クラスタリングによる株価パターンの分類")
plt.xlabel("株価")
plt.show()コードの解説
import numpy as npで、数値計算に便利なライブラリ「NumPy」をインポートしています。npという名前で使えるようになります。NumPyは、多次元配列や行列の計算を効率的に行うためのライブラリで、科学技術計算やデータ分析で広く使われています。これにより、大量の数値データを簡単に操作することができます。from sklearn.cluster import KMeansで、クラスタリング手法の一つである「K-meansクラスタリング」を実行するためのKMeansクラスをインポートしています。KMeansクラスは、データを指定した数のグループ（クラスタ）に分けるためのアルゴリズムを提供するクラスです。このアルゴリズムは、データをできるだけ似たもの同士のグループにまとめることで、データの特徴を把握しやすくします。import matplotlib.pyplot as pltで、グラフを描画するためのライブラリ「Matplotlib」のpyplotモジュールをインポートし、pltという名前で使えるようにしています。data = np.array([[100], [102],で、np.arrayメソッドを使ってリストをNumPyの配列に変換しています。これにより、数値データを効率的に操作したり計算したりすることが可能になります。NumPy配列は多くの数値計算に最適化されており、科学技術計算でよく使用されます。
data = np.array([[100], [102], [101], [105], [107], [108], [110], [115], [120], [125], [130], [128], [129], [133], [135], [138], [140], [145], [150], [155]]) で、ダミーデータとして株価のデータを用意しています。これは、クラスタリングの対象となるデータです。
5. kmeans = KMeans(n_clusters=3) で、KMeans クラスのインスタンスを作成しています。ここで n_clusters=3 とすることで、データを3つのグループに分けるよう指定しています。
6. kmeans.fit(data) で、data のクラスタリングを実行します。kmeans.fitメソッドは、データを指定した数のグループに分類します。
7. plt.scatter(data, np.zeros_like(data), c=kmeans.labels_) で、データのクラスタリング結果を散布図として描画しています。data は描画するデータの位置を指定し、np.zeros_like(data) はすべてのデータの縦位置をゼロにして横一列に並べるために使用しています。c=kmeans.labels_ で、それぞれのデータがどのグループに属しているかを色で区別しています。
8. plt.title("クラスタリングによる株価パターンの分類") で、グラフのタイトルを設定しています。
9. plt.xlabel("株価") で、x軸のラベルを設定しています。 10. plt.show() で、作成したグラフを表示します。
まとめ
クラスタリングは、システムトレードにおいて「似たようなパターンをグループ化」するのに役立つ手法です。相場のパターンをいくつかのグループに分けることで、取引のタイミングを判断しやすくなります。クラスタリングにはいくつかの種類があり、目的に応じて使い分けることで、より効果的な分析が可能になります。
