機械学習モデルの進捗を報告。

 

まずはFX。こちらは、M5で、今後のトレンド予測。精度は67%といい感じ。

 

下が全体のグラフ。全部出すのもあれなので、とりあえず2016年のもの。赤のマスキングが下降と予測したところで、緑のマスキングが上昇と予測したところ。

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細かく見ると、こんな感じ。

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パッと見いい感じに識別できている。一年ずつ下に下って行って毎回モデルを作り頑健性をみても、平均精度67%なので一番心配だったところはクリア。あとは、今後これをつかって売買ルールを作れるかの検証と、オーバーフィッティングにならない程度の次元削減検証だな。でも、結構見えてきたことは確か。

 

次にTOPIXの予測システム。こちらは週の終わりまでで手に入るデータで、翌週の寄り付きから、引けまでがup/downするかを予測する単純なバイナリ―モデル。

 

これは特にグラフはないが、過去13年の学習データで、直近3年のテストデータにおける精度が、5期間にバックしてやった平均で66.2%。

 

ただ、こちらは、説明変数の選び方が肝となっていて、ある意味学習データのサンプル数がたった700ポッチしか取れないことから、過学習の問題から抜けれていない印象。実際どこまで汎用的なモデルを作れるかが今後の課題だが、こっちはちょっと試行錯誤を続ける必要がありそう。

 

とりあえず今の所は結構順調だな。

 

どちらのモデルも、ある機械学習のモデルを二つ使っている。この組み合わせは核の部分でもあるので教えられないが。

 

ということで、進捗報告でした。また進んだら、報告しようと思う。

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