RRLを実装したので、少し結果紹介。

 

ちなみに、RRLとは、この論文をご参照。
http://dustwell.com/PastWork/MoodyRLTradingPresentation.pdf

久ぶりに分数の微分とかをやった気がする。。
結局Differential Sharp Ratioではなく、普通のSharp Ratioで実装。
また、Ftは本来量子化されているが、計算のために実数としている。

 

また、普通に計算すると当然ながら糞遅いので、numbaで高速化している。

 

結果的に、学習する期間Tと、過去M個の価格変化を参考にするか、そしてタームごとにかなり結果が変わる。

 

例えば、良いものだと、まず学習する部分は当然ながら素晴らしい学習結果に。これは当たり前。
(グラフの青は、重みwを全て1としたもの。赤が最適化された重みwで計算したトレードの累積合リターン)

1 (1)

では、その次のT/3期間に最適化された重みwでトレードすると、、

2 (1)

これはとても良い。とても良い結果。こんなん絶対勝てますやん。  と、なるだろ?

では別のTとMでやった場合。

当然学習は素晴らしい。

3

しかしテストは全くダメ。

4

まぁ、とりあえず先へ進む前に、2001年から2016年までステップ毎にウォークフォワードした時に、ある程度継続的にリターンが出るTとMがあるかを調べようと思う。

 

あとは、いくつかのTとMを同時に走らせることでシステムの安定化が出来るかを見てみるか。

 

今回Fを出す時にtanhを使っているが、当然ここも色々と変更できるし、rtも価格変化だけを取らずに行うこともできる。

 

ま、色々実験できるおもちゃが手に入ったということで、よしとしようか。

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