EAと機械学習
EA作成中
最近は､平均足､ブレイクアウト(ストキャスティクス)､プライスアクションを軸にEA､インジケータ作成を進めているのですが､なかなか安定するロジックができていません｡
近頃の不安定な株式､為替ではEAに厳しい状況ですしね｡テスト運用してもボロボロです｡
少し前からEA作成を方向転換しようとしています｡
EAに機械学習を組み込む!
もうAIを使っているというEAはありますが､なかなか難しいです｡
MT4で機械学習を動かすには色々｢壁｣があります｡
- MT4の言語は｢MQL4｣
- 機械学習に使われる言語は｢Python｣
- MT4は基本VPS､それも非力なサーバーで動作している
- 機械学習は学習コストが大きい→CPUパワーが要る
- 機械学習ライブラリにはライセンスがある(ことが多い)
- 機械学習ライブラリはサイズが大きい
他にもあるのですが､解決するためには､
自分で1から機械学習プログラムを作成する!(￣□￣；)
自分で作成すると､
- ライセンスは気にしなくていい
- プログラムサイズが小さい
- いろいろ自由自在
ただし､大変(￣へ￣|||)
方針としては､自作機械学習ライブラリをDLLにして､MT4から呼び出して予測させる!
(きっと)王道ですね｡
機械学習と言っても
いろいろあります｡
今は､ニューラルネットワーク(ディープラーニング)全盛という雰囲気ですが､それ以前の機械学習もまだまだ使われているようです｡
ニューラルネットワークを作成するのは敷居が高すぎるので､他の手法を比較してみました｡
- ロジスティック回帰
- デシジョンツリー(分類､回帰)
- サポートベクターマシン(分類､回帰)
- ランダムフォレスト(分類､回帰)
- ブースティング(分類､回帰)
基本的に回帰と分類があります｡
回帰はEAで考えると､今の情報から価格を推測することです｡
例えば現在終値が104円では､明日の終値は105円になるとかですね｡
(ざっくりしすぎw)
分類(クラス分類)は､今の情報からカテゴリー分けすることです｡
例えば現在終値が104円では､明日の終値は1円上がるとかです｡
ちょっとわかりにくいですが､
- 24時間以内に100PIPS上がる
- 24時間以内に100PIPS下がる
- 24時間以内に上下100PIPSは動かない
EAに当てはめると､このようにカテゴリー分けして､予測させます｡
(本当はクラス分類には予測という観点はないですw)
回帰よりも分類のほうがEAには性格が合っていそうなので､分類をすることにして･･･
さてデシジョンツリー､サポートベクターマシン､ランダムフォレスト､ブースティングのどれがいいのか｡
調べてみると回帰精度から比較すると､
- サポートベクターマシン
- ブースティング
- ランダムフォレスト
- デシジョンツリー
作りやすさから比較すると､
- デシジョンツリー
- ランダムフォレスト
- ブースティング
- サポートベクターマシン
全く逆の結果ですが､機械学習の勉強が目的ではなく､EA作成が目的なので作成難度から｢ランダムフォレスト｣をターゲットにします｡
EAへ組み込むには
EAに組み込むにはいろいろ問題があります｡
- C++でDLLを作成する必要がある(Pythonではない)
- 運用時には学習できない(CPUパワーがない)
- 学習モデルを保存､ロードする必要がある
- 時系列データをどう扱うのか?
- 時系列を考えて入力するデータは何にするのか?
大きな問題は､学習モデルを保存､ロードすることと､時系列データの扱いですね｡
機械学習をPythonで実装している人は少なからずいますが､学習モデルの保存､ロードはサンプルが全く転がっていないww
そして､時系列データの扱いはRNN(再帰型ニューラルネットワーク)という優れたディープラーニング手法があるので､他の手法では実験的に試している程度のサンプルしかありません｡
だからといって出来ない訳ではない!
b(￣-￣;)
どういう入力データにするかが問題ですね｡
問題はいろいろ
問題はありますが､機械学習をEAに組み込む方針はできました｡
大きな問題の学習モデルの保存､ロード､時系列データの扱いの方針が整えば､実装に入っていけます｡
機械学習は本当にFXに有効なのか･･･時間をかけて作るのだから､絶対にFXに有効になるようにしないと!
がんばろう･･･o(￣ー￣；)ゞ