J-Quants データ分析コンペ上位者が利用した株式特徴量まとめ

おれの財宝か？
欲しけりゃくれてやるぜ

探してみろ
この世の全てをそこに置いてきた

世は大海賊時代を迎える……

おれの財宝か？
欲しけりゃくれてやるぜ

探してみろ
老後資金の全てをそこに置いてきた

余は大後悔時代を迎える……

ダブルインバースの長期保有でワヤ！！

J-Quants データ分析コンペティション上位者解法
まとめ

今の世はデータ分析時代！

でも「分析」という言葉の使い方を間違って使ってない？

用語	意味
整理	「この」データはどういう特徴かを限定的に明らかにすること
可視化	見えにくいものを見やすい状態にすること
分析	データから得られたものの意味するところ（「一般性」が導き出せるか）を明らかにすること
考察	「分析」から得られた結果を元に、論理的に新たな知見を創出していくこと

単なる可視化ソフトを「分析ツール」として謳っている企業様の展示会で言い争いになったこともあるわｗｗ

「どうしても説明させてくれ」と言われたから聞いたのに「分析」と「可視化」の違いすら知らない説明員なんだもん。

裏から偉い人が出てきて謝罪されたわｗｗ

機械学習を使ったからって「分析」している訳じゃないと思う。

「分析」という言葉の重みが年々チープになっている感じを受けるわーー。

完全に乗り遅れた「J-Quants データ分析コンペティション」。

まぁ当時知っていても何か理由をつけて参加しなかったかも知れないけどね……。

結果発表だけはライブで見た。ブログ記事を書いて3ヶ月以上経過してしまったが公開しておく。

J-Quants データ分析コンペティション上位者解法

J-Quants データ分析コンペティション表彰式のドキュメントとソースコードが公開された。

ITやデータ分析を活用した取引の学習環境の提供に係る実証実験プロジェクト —データ分析コンペティション表彰式の開催について— | 日本取引所グループ

日本取引所グループは、東京証券取引所、大阪取引所、東京商品取引所等を運営する取引所グループです。

表彰式の模様や上位入賞者による解説も、YouTubeで公開されている。

コンペで提供されたデータがないと実行できないが、データはコンペルールにより共有不可でかつ削除済みである。

とはいえ、いつか機械学習での開発で参考になると思うので、賢人様の手法・特徴量をまとめておく。

【1位】望月正弘氏（DeNA社員 SIGNATE Grandmaster）

学習器：LightGBM＋lambdaRank

銘柄情報

会計基準のカテゴリ
決算種別のカテゴリ
業績予想の決算種別のカテゴリ
会社区分のカテゴリ
市場・商品区分のカテゴリ
33業種区分/17業種区分のカテゴリ
TOPIXニューインデックスシリーズ規模区分

テクニカル

起点日から過去5/10/20日以内の最高値/最安値への変動率
取引所公式終値の20/40/60/120営業日前からの変化率
取引所公式終値の過去20/40/60/120営業日間かからの変化率
取引所公式終値の20/40/60/120日移動平均からの乖離率
起点日の最高値と最安値の対数の比の20/40/60/120日移動平均

ファンダメンタルズ

総資産/純資産/営業キャッシュフロー/財務キャッシュフロー/投資キャッシュフロー/売上/営業利益/経常利益/純利益の前年同期比
四半期あたりの売上高/営業利益/経常利益/純利益の前年同期比
季節調整済みの四半期あたりの売上高/営業利益/経常利益/純利益の前年同期比
業績予想の売上高/営業利益/経常利益/純利益の前年同期比
四半期PER/季節調整済み四半期PER/業績予想に基づくPER
四半期ROE/季節調整済み四半期ROE/業績予想に基づくROE
PBR
当該時点での全銘柄の時価総額の合計に対する当該銘柄の時価総額/売買代金/純資産/総資産の比
配当利回り
配当性向
配当基準日/予想配当基準日から起点日までの日数

【2位】UKI氏（現役トレーダー）

プレゼン中に回答しきれなかった内容もQiitaにまとめている徹底ぶり。

J-Quants入賞者プレゼン質問回答 - Qiita

はじめにUKIです。7月19日に開催されたJ-Quantsデータ分析コンペティション表彰式での入賞者プレゼンにて頂いた質問に回答します。質疑応答にて回答済みの質問一覧XGBRを使われた理由を…

特徴量：182特徴量（価格系63、財務指標系119）
- market_cap（時価総額）
- PER（株価収益率）
- PBR（株価純資産倍率）
- ROE（自己資本利益率）
- profit_margin(売上高純利益率、単に純利益率)
- equity_ratio（自己資本比率）
学習器：XGBRegressor(max_depth=6, learning_rate=0.01, n_estimators=3000, colsample_bytree=0.1)

価格データ

終値
騰落率
売買代金平均
売買代金乖離率
ATR(Average True Range)
ATR乖離率
ATR（ギャップ部）
ATR（胴体部）
ATR（ヒゲ部）
ボラティリティ（標準偏差）
高値安値バンド
流動性

財務データ

ダミー

本決算フラグ、訂正フラグ

raw特徴量

売上高/営業利益/経常利益/純利益
各コスト（上の指標の差分）
総資産、純資産
キャッシュフロー（営業/財務/投資）

ratio特徴量

売上高利益率(純利益/経常/営業)
ROE(純利益/経常/営業)
ROA(純利益/経常/営業)
売上高コスト率
売上高回転率
財務健全性
総資本CF比率

diff特徴量

raw特徴量の前期差分
ratio特徴量の前期差分
raw特徴量とratio特徴量のうち、実績と予想の差分が取れるもの

ATR（ボラ予測）とProfit Margin（方向予測）が上位を占めるため、両輪が必要。

主な財務指標は自作して求めている。

# 財務指標の作成
tmp_df["market_cap"] = tmp_df["close"]*tmp_df["share"]
tmp_df["per"] = tmp_df["close"]/(tmp_df["Result_FinancialStatement NetIncome"]*1000000/tmp_df["share"])
tmp_df["per"][tmp_df["Result_FinancialStatement CashFlowsFromOperatingActivities"] == 0] = np.nan
tmp_df["pbr"] = tmp_df["close"]/(tmp_df["Result_FinancialStatement NetAssets"]*1000000/tmp_df["share"])
tmp_df["roe"] = tmp_df["pbr"]/tmp_df["per"]
tmp_df["profit_margin"] = tmp_df["Result_FinancialStatement NetIncome"]/tmp_df["Result_FinancialStatement NetSales"]
tmp_df["profit_margin"][tmp_df["Result_FinancialStatement CashFlowsFromOperatingActivities"] == 0] = np.nan
tmp_df["equity_ratio"] = tmp_df["Result_FinancialStatement NetAssets"]/tmp_df["Result_FinancialStatement TotalAssets"]

# 財務指標の作成

tmp_df["market_cap"] = tmp_df["close"]*tmp_df["share"]

tmp_df["per"] = tmp_df["close"]/(tmp_df["Result_FinancialStatement NetIncome"]*1000000/tmp_df["share"])

tmp_df["per"][tmp_df["Result_FinancialStatement CashFlowsFromOperatingActivities"] == 0] = np.nan

tmp_df["pbr"] = tmp_df["close"]/(tmp_df["Result_FinancialStatement NetAssets"]*1000000/tmp_df["share"])

tmp_df["roe"] = tmp_df["pbr"]/tmp_df["per"]

tmp_df["profit_margin"] = tmp_df["Result_FinancialStatement NetIncome"]/tmp_df["Result_FinancialStatement NetSales"]

tmp_df["profit_margin"][tmp_df["Result_FinancialStatement CashFlowsFromOperatingActivities"] == 0] = np.nan

tmp_df["equity_ratio"] = tmp_df["Result_FinancialStatement NetAssets"]/tmp_df["Result_FinancialStatement TotalAssets"]

また財務指標の前処理で、業種の違いにより純利益率のギャップが出るので業種毎に正規化することで業種を隔てた比較を可能にしている。

なお、UKI氏は次のQiitaで他の指標に関しての取得方法にも言及している。

成功する投資：トレーディングのサイエンス - Qiita

#はじめに早速ですが、皆さんは投資をしているでしょうか。しているとすれば、どのような投資をしていらっしゃるでしょうか。世の中には様々な投資対象が存在し、またその投資手法も様々です。投資に関する情…

Total Revenue(売上高)
Operating Income(営業利益)
Net Income(当期純利益)
Total Assets(総資産)
Total Liab(総負債)
Total Stockholder Equity(自己資本)
Total Cashflows From Operating Activities(営業キャッシュフロー)
Total Cashflows From Financing Activities(財務キャッシュフロー)
Total Cashflows From Investing Activities(投資キャッシュフロー)
marketCap(時価総額)
sharesOutstanding(発行株数)
forwardPE(予測PER)
dividendYield(配当利回り)
profitMargins(純利益比率)
為替
世界の主要株価指数
ROE→算出
PER→算出（EPS（一株益）が必要）
EPS→算出（当期純利益、自己資本、発行株数）

【3位】谷合廣紀氏（プロ棋士＋YouTuber）

⽣データはファンダメンタル情報と株価情報で思いつくだけ特徴量を作成
学習器：LightGBM＋Optuna

ファンダメンタル特徴量

⼀般的な財務指標

PER/PBR/ROE/時価総額/純利益率/⾃⼰資本⽐率…

それぞれの財務指標の変化率

前期と⽐べて純利益率がどれだけ増加したか/減少したか
前期の予測PERと当期の実際のPERとのずれはどのくらいか

業種で正規化した財務指標

財務指標は業種の中での相対値が重要
銘柄の17業種/33業種区分の平均値で割って正規化

株価特徴量

直近n(1, 2, 3, 4, 5, 10, 20, 40, 60, 80, 120, 240)営業⽇における各銘柄/⽇経平均の株価の

リターン
ボラティリティ
移動平均線との乖離率など
最⾼値/最安値

決算発表⽇翌⽇の制限値幅

予測する最安値の分布の最⼤値は、制限値幅の最⼤値に依存

業種や⽇経平均で正規化した株価

高値予測では「ボラティリティ」「決算発表日の安値／高値」「総資産、純資産」「純利益率の来期予想」が重要。

安値予測では「ボラティリティ」「日経平均のボラティリティ」「日経平均の最安値」「純利益率の変化率」が重要。

【4位】y.ume氏

atmaCup などデータコンペに積極的に参加されている人のようだ。

atma - connpass

connpassはイベントやIT勉強会の開催、さらに参加者の集客に便利です。コミュニティやグループの運営やイベントの検索、事前決済もできます。

テクニカル
- 20,40,60営業日のそれぞれについて、リターン、ボラティリティ、移動平均との乖離率、(最大-最小)/標準偏差、騰落率の平均、騰落率の標準偏差、騰落幅の標準偏差/平均、RSI
- MACD
ファンダメンタル
- ROE, ROA, EPS, PER, BPS, PBR, 配当性向、四半期ごとの修正回数、
- 前四半期との差分（売上高、営業利益、経常利益、当期純利益、総資産、純資産、一株当たり四半期配当金、一株当たり年間配当金累計）