日経平均の予測モデルが、案外実践に耐えうるレベルまで来たのでご紹介。

 

細かいことは言わないが、説明変数としては、世界の株価指数と、為替と金利。

 

日経平均の一日の始値から終値の変動率の分布を取り、丁度3分類になるよう調整してから、3クラス分類問題をDNNで解く。

 

過去5年のデータを学習データにして、9:1でバリデーションした最もよかったモデルを、都度その次の1年のテストデータにかける。

 

デイトレーディングで、上がると判断した場合は寄りで買って引けで売る。下がると判断した場合は寄りで売って引けで買う。中立は何もせず。

 

それを、2009年からロールフォワードして2016までトレードしていった場合の累積リターンが下のグラフ。

data

青は毎日寄りで買って引けで売るということを繰り返した場合。圧倒的なアルファがあることが見て取れる。

 

先物ラージ1枚の手数料が500円くらいなので、年間毎日トレードしたとしても、往復で大体1.2%程度。一年を除いて、ほぼ毎年リターンが出ることになる。

 

久しぶりにいい結果が出て満足。まだまだ改良できるところは山ほどあるし、やりたいことも山ほどあるが、一旦これは社内のテスト運用に回すとしよう。

 

あーはやくGPU入ったPCとどかないかな、、、実験が相当捗るんだが、、、

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