ETFスクリーニングプロセスとコア要点まとめ

• 一、基本データ取得と初期フィルタリング

ETFリストの取得：get_all_securities([‘etf’])を使用して全市場のETFを取得し、2013年1月1日以前に設立されたもの（start_date < 2023-01-01）を選定し、十分な過去データを確保します。
流動性の低いETFを除外：取引高の平均値が低い特定のETF（例：159003.XSHE招商快线ETF、159005.XSHE汇添富快钱ETFなど、平均取引高≤2.92kw）を手動で除外します。

• 二、ETFの日次データとリターン計算

データ範囲：最新日（today）までの過去240取引日の終値データを取得します。
リターン処理：日次リターン（pchg = close.pct_change()）を計算し、ETFリターンの行列（prices、行=取引日、列=ETFコード）を作成します。

• 三、K-meansクラスタリングによる重複排除（動きの類似性に基づく）

クラスタリング目的：動きが類似するETFを一つのクラスタにまとめ、重複を減らす。
パラメータ設定：クラスタ数n_clusters=30（クラスタが少なすぎて類似しないETFが誤ってまとめられるのを防ぐ）、KMeansアルゴリズムを使用し、random_state=42を設定。
クラスタ内の選定：各クラスタでは最も早く設立されたETFを残す理由は以下の通り：
早期設立→取引高が大きい傾向（流動性向上）；
早期設立→過去データが豊富（モデル学習に有利）。

• 四、輪郭係数によるクラスタリング評価

輪郭係数を計算：0.4511880967361387（中程度の水準、クラスタ内の密集度とクラスタ間の分離度はまずまずだが、さらなる最適化の余地あり）。

• 五、相関係数による二次フィルタリング（関連性の低減）

相関係数行列：ETFリターンの相関係数行列（corr = prices[df.code].corr()）を計算。
高い相関のETFペアの処理：相関係数>0.85のETFペアを抽出し、成立時間が早い方を残し、他を除外（例：159922.XSHE、512100.XSHGなどを除外）。

• 六、オプション：成立が遅いETFの除外（データの質向上）

閾値設定：2020年以降に設立されたETF（例：513060.XSHG恒生医療、515790.XSHG太陽光ETFなど）を除外し、残るETFの過去データを充実させる（モデル学習用途に適する）。

• 七、注意点と補足提案

国債ETFの特殊処理：モデル学習に使用する場合、511010.XSHE国債ETFは除外推奨。理由は、動きがほぼ直線（余额宝に類似）で変動が極めて小さく、モデルの波動特徴の学習を妨げるため。また、予測の必要もない。
下落傾向のETFの取捨選択：結果に長期下落ETF（例：医薬品ETF、不動産ETF）が含まれる場合、除外するかは戦略次第。
もし安定したリターンを追求するなら除外すべきだが、下落ETFを含んでも戦略が良好に機能するなら、戦略の堅牢性が高い可能性も。ただし、「未来関数」のリスクに注意し、下落ETFの反転を予測できない点も考慮。
可視化による検証：残ったETFのチャート（例：2017年以降の終値）を描画し、相関性や分布が期待通りか手動で確認。
最終的な選定の流れ：
「初期フィルタリング→クラスタリングによる重複排除→相関係数による二次フィルタリング→（必要に応じて）成立時間によるフィルタリング」の4段階を経て、流動性が高く、動きの低い相関を持ち、過去データが豊富なETF群を抽出。これにより、多様で高品質な基準銘柄を戦略やモデルに提供することを目的とします。