Help us understand the problem. What is going on with this article?

3日で資産が3倍に!! Azure Machine Learning(ML) でFx予測と自動売買連携。-その1 概要・準備編

More than 1 year has passed since last update.

image
image


概要

  • Azure Machine Learning を使い、教師あり機械学習によるFx予測をします。
  • 機械学習の結果をWebApi経由で入出力できる状態にします。
  • Fx自動売買システムで著明なMetaTrader4(MT4)からWebApiで結果を取得し自動売買します。
  • 教師用データは証券会社より配布されている1分足のデータを使います。
  • データの加工はRで実装します。
  • ソースコードはGitHubから取得できます。
  • 本アプリケーションの仕様・概要は、 https://docs.com/user142134/9040/jazug-5-azure-mlfx にあります。まずはこちらを御覧ください。

目的など

  • 現段階で試験的ではありますが実弾にて運用中です。ドキュメント化を順次進めています。
  • 本資料では自動売買の仕組みを構築できるように順次解説します。
  • アルゴリズム変更(中級)、閾値変更(初級)、組み換え(中級)などできます。ご利用ください。
  • 更新が止まったら、まあ、そういうことです。Fxですから。不就労収益。いいですね。

記事の構成

  • その1 準備編 概要とミドルソフトセットアップ ← いまここ (以下 順次公開)
  • その2 Gitからのソース取得と解説
  • その3 データプレパレーション(データの準備)- (R)
  • その4 主処理の基本。WebApi作成まで (Azure Machine Learning)
  • その5 自動売買システムとの連携 (MetaTrader4)
  • その6 結果の評価 (Azure Machine Learning)
  • その7 結果を最適化する閾値の自動設定 (Azure Machine Learning)

開発環境・必要なミドルソフト

  • 開発に使ったOS
    • windows
  • 機械学習エンジン
    • Azure Machine Learning
      • クライアントにインストールは不要ですがAzureサブスクリプションが必要です。無償のお試し版でも動作可能です。
  • 機械学習用データの準備(Rの開発環境)
    • R studio
  • 自動売買実行環境及び自動売買用コード編集環境
    • MetaTrader4

システム概要図 image


環境構築


資金3倍について

釣りタイトルです。すみません。ただ、少額のテストケースで一度3倍まで資金が伸びたことは事実です。
単純な回帰を使っているので、レンジには強かったのですが、トレンドに転換すると駄目でした。
(2017/1/16)
先日のMIJSミーティングにて、レンジを分類するAIを手前に噛ませる実装をしました。(未結合)
教師データは、グラフから目視で「ここはレンジかな。」とやったので、厳密ではありませんが、レンジ、トレード上下の3分類で57%の正答率。です。結合結果は追って配信します。

Azule ML を使うメリット

アルゴリズムの変更が簡単にできます。ARIMA,RNNの実装も可能、試験結果の評価、パラメータ設定にも優位性があります。
こちらにつきましては次回以降の記事にて紹介させていただきます。
Azure MLの便利な部品群はこちらに記事にしました。 http://qiita.com/T_Umezaki/items/cfe5d201d926ba53bea5


編集リクエスト フィードバックも歓迎します。リンクフリーです。Facebook友達申請などお気軽に。
※損をしても一切の責任は負いません。儲かったらフィードバックお願いします。
 所属する会社とは無関係です。

Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away
Comments
Sign up for free and join this conversation.
If you already have a Qiita account
Why do not you register as a user and use Qiita more conveniently?
You need to log in to use this function. Qiita can be used more conveniently after logging in.
You seem to be reading articles frequently this month. Qiita can be used more conveniently after logging in.
  1. We will deliver articles that match you
    By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole
  2. you can read useful information later efficiently
    By "stocking" the articles you like, you can search right away