今日は少し時間がなかったため手短に。

 

FXのシステムトレードで、結構な利益の出ている論文を見つけた。

 

http://people.idsia.ch/~juergen/rnnaissance2003talks/MoodySaffellTNN01.pdf

 

ちらっと読んだ感じ、tipicalなアプローチは未来の価格変動の予測を学習していくのに対し、こちらはTrading strategyそのものを学習していくというアプローチのよう。

 

しかも単なるそれ自体の学習ではなく、強化学習していくと。

 

うーん。興味深い。実に興味深い。早くちゃんと読まなければ。読んだ後で実装したい!

 

実装だけなら以下の人がやっていて、ぱっと見だした予測の値自体を次の学習データにいれることで強化学習めいたことをしているっぽいが、、

http://qiita.com/ryo_grid/items/98a0f959c4f00b5b6995

やっぱり自分で読んで実装しないと理解が深まらんので、ちゃんと時間を取らなければ。

 

xgboostでずっとシステム構築をしてきたが、スプレッド0.8pipsでやるとどうあがいても今のところ13年のウォークフォワードテストで年率平均6.8%、最大DD5%というカスシステムしか作れない。

 

結局マルチタイムのフィルターをかけても都度毎に最適パラメータが変わって、この部分で学習データを9:1に分けて1でもっともよかったパラメータを次の1年で使うという方式でテストしていってもゴミみたいな改善にしかならず、、ぬかよろこびだった。(前回あれだけテンションを上げていたが、単に先読みバイアスがかかっていただけ、、)

 

ラべリングの正規化も今ちょっと試みているが、そんなに改善しなさそう。。

 

この論文を読み込むことはもちろんだが、次はやっぱDNNか。。
まずはtensorflowでLSTMを組んでみて、今までのモデルの精度が上がるか試すところから始めるか。。 結構しんどそうなんだよな、、

 

まぁ、しゃあない。ということで、今日は軽く近況報告のみ。

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