ある先読み指標を機械学習で予測し、それをもとにトレードを行うモデルを構築。

 

そこで、教師データと損益の間にある程度の関係性が見えてきた。

 

まずは、下のグラフ。これは、ある先読み指標をもとに、ただトレードを重ねた時の結果。

data1

ある程度の傾向があることが見て取れる。

 

次に、その先読み指標を機械学習で予測し、トレードをしたものの結果。

data2

基本的には未来を読みに行けばいくほど損益が減っていくが、近すぎたり、thresholdが低すぎると、いわばノイズを多分に含んだものを学習しにいくことになるので精度もでず、損益が低いことがわかる。

 

大体4~5本あとの未来を読みに行くのがほかの通貨ペアで試した時も良い結果になりやすく、thresholdはそのままトレードするときよりも、大きいほうが損益が出やすいことが分かった。

 

thresholdが大きくなればなるほどノイズが減ってくるので、これも納得。その塩梅の一番いいところを見つけるイメージだな。

 

トレードコストを一切考えない状態で、とりあえずAnnual returnが8%前後が今のところ最大。

 

ただ、実際は膨大なトレードをするので、コストを考えると毎年マイナス。

 

現在はトレードのEntry/Exitの閾値を設けて無駄なトレードを減らすことでどの程度リスクリターンが改善するのかをみる実験をしている。

 

また、先読み指標自体も改良を重ねており、現在試している先読み指標は今までの3倍くらいの成績が出ているので、こちらを使うことである程度リターンも改善がみられるのではないかと考えている。

 

他には、normalizationの部分でも何か工夫できないかと思案中。

 

また、何か結果が出たら報告しようと思う。しかし、モデルを回す時間が1/100くらいに短縮してくれればいいのに、、、

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