Investic Orderflow（オーダーフロー解析）
概要
Investic Orderflowは、オーダーフロー（注文・約定データ）を用いた市場の微細構造解析と、そこから得られる示唆をグリッド型トレーディングに結びつけるためのノートブック群とスクリプトを収めたリポジトリです。可視化ノートブックでデータの挙動を掴み、ゾーン設計ノートブックで重要価格帯（ゾーン）を抽出・設計し、マイクログリッドレベルの解析で細かな価格動作を検証。最後に簡易的なgrid_bot.pyでアルゴリズム化する一連の流れが用意されています。Jupyter Notebook中心のため実験・学習・プロトタイピングに向きます。
リポジトリの統計情報
- スター数: 8
- フォーク数: 3
- ウォッチャー数: 8
- コミット数: 8
- ファイル数: 8
- メインの言語: Jupyter Notebook
主な特徴
- ノートブック中心のワークフロー：データ探索から設計、検証まで段階的に進められる。
- ゾーン設計とマイクログリッド解析：重要価格帯抽出と細かな価格挙動の分析を分離して実施。
- 簡易グリッドボット実装：プロトタイプとしてのgrid_bot.pyを同梱し、概念実証が可能。
- 可視化を重視：ビジュアルでパターンを確認しながら戦略を作る構成。
技術的なポイント
リポジトリはJupyter Notebookを主軸に、オーダーフロー解析の典型的な工程を分かりやすく分割している点が特徴です。まず「01.1_visual_macro_mc_quick.ipynb」ではマクロな可視化（時間軸での出来高や値動き、マッチング状況など）を短時間で確認できるようにしており、初期データ探索と異常値チェック、概況把握に適しています。次の「01_zone_design.ipynb」は、ヒストリカルデータからサポート/レジスタンスや需給の偏りが生じやすい“ゾーン”を設計・抽出するための処理を収めています。ここでは価格帯ごとの約定分布や出来高プロファイルを用いてゾーン候補を生成し、閾値や幅の調整といったパラメータチューニングを行う想定です。「02_micro_grid_level.ipynb」ではより短期・細粒度のグリッド解析を行い、マイクロ構造（ティック間の挙動、リバーサルや継続の頻度、スプレッド変動など）を観察して、実際にグリッド戦略を適用した際の期待挙動を把握します。最後に「03_grid_bot.py」はこれらで得た設計を反映するシンプルな実装例で、エントリー/イグジットロジック、ポジション管理、基本的なリスク制御を含んでいる可能性が高く、バックテストやフォワードテストのベースとして利用できます。
技術スタックは明示されていませんが、Jupyter環境から想定される主要依存は pandas / numpy によるデータ処理、matplotlib や plotly による可視化、場合によっては seaborn や mplfinance 等の補助ライブラリ、さらに高速処理やティック処理を想定するなら numba や cython の導入余地があります。ノートブック中心のため、データ読み込み（CSV、Parquet、または取引所APIのダンプ）→前処理（タイムスタンプ整備、約定の集計）→指標算出（出来高プロファイル、デルタ、買い/売り比率）→可視化→戦略設計という典型的なフローが再現しやすく、研究・学習用途に適しています。また、grid_bot.py を発展させることでリアルタイム注文送信やブローカーAPIへの接続、スリッページ管理、オーダーブックの深さ情報を使ったアルゴリズム拡張などの実装に繋げられます。コードはプロトタイプ寄りの構成が想定されるため、運用用途にする場合は例外処理、ログ、設定管理、ユニットテスト、CI/CDなど追加の整備が必要です。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- 01.1_visual_macro_mc_quick.ipynb: file
- 01_zone_design.ipynb: file
- 02_micro_grid_level.ipynb: file
- 03_grid_bot.py: file
- README.md: file
…他 3 ファイル
まとめ
オーダーフロー理解からグリッド戦略のプロトタイプ作成まで一貫して試せる、学習・研究向けの実用的なリポジトリ。
リポジトリ情報：
- 名前: investic_orderflow
- 説明: 説明なし
- スター数: 8
- 言語: Jupyter Notebook
- URL: https://github.com/popquants/investic_orderflow
- オーナー: popquants
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/25944798?v=4
READMEの抜粋：