機械学習というかDeepLarningが流行りだしてから、AIで投資やらとニワカに流行っておりますが、正直私的には眉唾物と思ってます。
と言うのも以前TensorFlow(読み方はテンサァフロゥ。Lの発音に注意)で日経平均の値動きを予測させてみた結果、ロングガチホしかしないという予測もへったくれもないような結果が得られたという経験があったため。
そんなアンチテーゼかましてる当人が、今回トレード用のオシレェタァ(Lの発音注意)的なものを機械学習で作成したというお話です。
2022年7月10日追記:
ちなみに下記のシステムを更に開発したものがこちらです。
結果：一致率60%
いきなりですが！
結果から言うとですね。自分の過去検証のトレード結果を教師データとして、自分の過去検証の結果(獲得pipsがプラスかマイナスか)を推測した結果、一致率が60%ほどになりました。
大事なことなので2度言います。一致率が60ぱーです。
これがどれだけ凄いかというと、全国の機械学習株価予測エンジニア(なるものがいれば)が泣いたり笑ったりしながら我先にと僕を胴上げするくらいのもんです。たぶん。
今回のシステムのミソは、自分の過去検証結果を学習させているという点です。
もっと言い方を変えると、値動きを予測しているのではなく、自分の手法でエントリーした時に、獲得pipsがプラスになるかだけを推測しているということです。
勝ちトレーダーの方々(波乗りジョニーさんとか)がよく言ってますよね。FXは値動きを予測するゲームじゃなく、値幅を取るゲームだって。今回のシステムは自分がエントリーするタイミングで値幅を取れるかの予測にコミットしたということです。
システムの詳細説明
それでは早速今回行った機械学習システムのアウトラインを説明します。
(1)過去検証ソフトを用いて過去検証を行う
ForexTesterなどお好きなものをどうぞ。
今回私が用いたのはChartBookというiOSアプリです。日経先物の15分足と4時間足を見ながら、5年分の過去検証を3回、トータルゥで1000回トレードした結果が以下画像です。
(2)過去検証結果で機械学習する
下記は自分の過去検証の結果と推測結果の正答率です。
参照バー本数100本なら、100時間分のローソク足の終値を参照しているということです。
データはトレーニング用900個、テスト用100個をランダム抽出するのを100回繰り返して、平均の一致率を表示しています。
3.リアルタイムで表示する
リアルタイムな推測結果をpythonでスマホにGmail通知しています。(当方トイレスマホトレーダーのため)
下記Gmail画像のL37/S75とは、Longが37%、Shortが75%の確率でプラスのpipsを獲得できるということです。
フォアードテストした結果、下の図の様になりました。L-S>30%の時に買い、S-L>30%の時に売りをした場合、24時間後の正答率は買い：58%、売り：72%となりました。(詳細は下記のgoogleスプレッド参照ください)
フォアードテスト結果(googleスプレッドリンク)：https://docs.google.com/spreadsheets/d/17T-KcUqut1wv1MZlsFnAqCm_6RyaAQoE1Hedgntj55E/edit?usp=sharing
まとめ
・過去検証結果を用いることで60％程度の一致率を示した(条件を変えれば更に良くなるのではないか)
・裁量トレードのサポートとして使ってます(よしエントリーするか、って時に照らし合わせるような使い方をしています。)
・過去検証のやり方などは今後もアップしていきます(下記のtwitterアカウントでも乗っけてます)
・やってみたい方などいらっしゃれば是非twitterに連絡お願いします。過去検証結果(あるいは実トレード履歴)とPCがあれば運用可能です。
2022年7月10日追記:
ちなみに下記のシステムを更に開発したものがこちらです。
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