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EA用の機械学習おさらい2

EA作成中
05 /11 2020
連休が終わると途端に気力がなくなっていくのですが、そんなものなのでしょうか?
新コロナ対策で在宅勤務がたまにあるので、休み気分で少しやる気が出ます。
通勤時間が無いって幸せw

ちょっとした問題

今までの機械学習の評価から使う特徴量や通貨ペアを絞ってきたのですが問題がありました。

自分の能力と時間 ( ̄□ ̄;)

何かと言うと、pythonで機械学習の評価で作った特徴量データをMQLで作成しなければいけない(特徴量が多いと、ただただ面倒w)なのと、スプレッドを考えていなかったww

特徴量データの作成は、特徴量を絞る!ことで対処します。
特徴量を絞ることによって大量データの学習も早くなります。
(予測確度が落ちるとは思いますが・・・)

次のスプレッド。
ロング・ショートの価格差ですが、1PIPS違うとEAは別物のような動きをします。
USDJPYは0.3PIPSちょっとで、CADJPYは1.5PIPS程度です。(OANDAのスプレッドを参考にしています)

USDJPYのスプレッドでは右肩上がりのカーブを描いているEAも、CADJPYのスプレッドでは右肩下がりとかに普通になります。(スプレッドを変化させて、バックテストをやっている方なら、わかると思いますが)

まずはスプレッドの一番有利な通貨ペア、USDJPYをターゲットにします!

特徴量を絞る

MACD、ストキャスティクスの山谷インジケータ+EAを作成したのですから、この2つのオシレータ系テクニカルだけで行ってみたいと思います。

ランダムフォレストで予測してみたところ、
※15分足で1時間後に10PIPSの上下があるかを予測。スプレッドは 0.4PIPSとしています。

そしてランダムフォレストは特徴量の重要度がわかります。
Close, 5.848855
TickVolume, 6.936421
Spread, 2.896924
Stoch9, 12.734515
StoSign9, 0.544637
Stoch19, 17.112028
StoSign, 0.068893
StoPeak, 1.080708
MACD17, 19.368193
MacdSign, 0.742490
MacdPeak, 1.682858
Close_P, 11.877218
Stoch19_P, 11.494937
MACD17_P, 7.611324
※"_P"付きは、前値とのパーセンテージ入力です。
※MACD(シグナル線とのクロス)、ストキャスティクス(80-20)のシグナル、両オシレータの山谷が、特徴量データの学習ポイントです。

重要度は学習毎に変わるのですが、マイナスの項目がないので良しとします。

さて、15分足を2018年で学習して、2019年で評価した結果は、65%でした!
目標を上回りましたーo(⌒ー⌒)o
※実は評価のパーセンテージも毎回数%変化します。

スプレッドを、1.5→0.4にしたら、55%から65%に上がったというw

さて、あとは作るだけですが・・・気が重い><
大型連休が終わってしまったので、時間が取れないよー!
( ̄へ ̄|||) 

一か月、いやせめて2週間、休みたいなー・・・・



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パペ太

パペ太は自動人形(EA)を操るという意味で、puppeteer(人形遣い)から付けました。
高収益のEAを目指して日々悩んでいます。