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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2 Gitからのソース取得編

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http://qiita.com/T_Umezaki/items/05302aec04048e280dfe の続きです。

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https://github.com/MIJS-FX/qiita



概要


  • その1で解説したモジュールのソースです。


R


  • R studio にて ForQiita.Rproj から各ソースにアクセスしてください。

  • それぞれのモジュールにローカライズされた設定が含まれます。適宜修正してください。

  • なるべく修正不要な環境を望まれる場合は、すべてのファイルをc:\test_obj 以下に展開してください。

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  • R モジュールの役割


    • CallAzureAPI.R AzureML上のAPI呼び出し

    • CreateDataForAzureML.R Azure MLに利用する教師用・テスト用データ作成

    • CreateCurrentData.R 上記の現在値部分を補正




  • インストールフォルダ以外に必要な修正は以下の通りです。


    • CallAzureAPI.R のAzure API 及びURL




azure_ml

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  • Azure MLの登録方法、使い方は恐縮ですが別なページに譲ります。

  • Azure MLが使える(サインアップ済み)、studioを白紙から作る(新規作成)という前提で設定方法を述べます。

  • Azure ML に関してはソースの入出力はありません。手動設定です。

  • その4にて詳細を記載します。

  • 概要は以下の通り。


    • 教師用、試験用のデータセットを作成(datasetとしてアップロード)する

    • 必要な列を選択する

    • アルゴリズムを配置する。(例:Liner Regression)

    • 教師モデルを作成する(Train Model)

    • 実行モデルを作成する(Score Model)

    • 予測結果列を選択

    • Web API化




batch


  • WebAPIはMT4からRを起動する形で呼び出します。Rを起動するためのバッチファイルです。


DATA


  • 20160401.csv 入力データ

  • GBPJPY_CURRENT.csv R で作成した中間データ。GBPJPY_ALL.csv生成に利用

  • GBPJPY15.csv 15分足のデータ。サイトからダウンロードした1分足データをMT4で15分足作成。60,240 も同様

  • GBPJPYALL.csv 教師用データ


mt4


  • \experts


    • mlfx_v1_0.mq4 Azure ML のAPIを呼び出し、結果により売買を行う。MQL言語



  • \Files


    • mlfx_v1_0.mq4 が一時的に作成するデータとログ