MASAOKA

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人工知能とディトレード

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人工知能で、株価を予想するっていうのを、私の所ではやっているが

ディトレードの寄り付き買いの大引け売り
つまり、寄り買い、引け売り決済。これって、日経先物でやっているトレーダーが多い。
日中に仕事があって、場に貼り付けないから、寄り付きに買いでも、売りでも成立すると
すぐ、大引けに、仕切りの注文を入れるっていうやつ。

その取引を、人工知能を使って、予想をしてみてはと思い立って
そのやり方を、某氏らの為に一部公開すべくメモを作成。

手法は、ディープラーニングで、ティチャー定義を陽線は、買い、陰線は、売りと定義、そんでもって、寄せ線。つまり、寄り付きの値段と、大引けの値段が同じ状態は、エントリーしないと、3つの定義を作成。

買い
売り
エントリーしない

っていうパターンだ。

中期の取引、スイングトレード、つまり日を、またがっての取引も、もちろん人工知能技術でデータ解析が可能だ。
だが、ティーチャー、つまり正解っていうのを定義するのが、楽なのが、寄り引けシステムなのだ。

ディープラーニングの場合は、ノード数、隠れ層の数、活性化関数、損失関数、L1・L2の値、ドロップアウト率など、様々なパラメーターを設定する必要がある。

層内のノードを増やすと、より正確にできるようになって、層の数が増えると、より複雑なことができる。
つまり、コンピュータの性能(スピードが速い、大量のメモリーが搭載されているなど)が高いと、IQが高くなるということになる。

ここでは、細かいことは書かないが、実際に、どう株価を予想させるのかっていうことになる。

まず、データが必要で、データ自体は、色々な入手先がある。
具体的に言うと、証券会社によっては、そこが提供しているツールから、ダウンロードできるのもあるが

米国のヤフーで、Historical Dataとか
日本のヤフーだと、時系列、株価時系列で表示される。

各行には、日付、始値、高値、安値、終値、出来高、調整後終値が入っているが
追加で、ティチャー定義の列を作成。つまり、陽線の場合 higt、陰線の場合low、変化なしの場合はsame
エクセルを使っていて、計算式で定義した方が楽だ。

項目を漢字を使った場合は、統計ソフトによってはトラブルの原因になる場合が多いので英語表記にした方が
無難だろう。

こんな感じ、1983年の1月4日から、現在までのデータを使って、計算してみることにする。

この会社は、8604 野村HDだが、あくまでも、テストっていうのでの例なので、自分が好きな銘柄を選んでやってみるのが良い。
もちろん、日経平均先物の期近のデータでも良いし、為替のデータでも良いはずだ。ただし、データ自体が正確でないと
計算結果に当然影響がある。

次は、実際に、ツールを使って、ディープラーニングをやるっていうのを書きます。

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