為替予想についての考察
FXで失ったお金を取り戻すため半AIトレーディング計画を始動しました。
FX相場予測問題
- 為替市場は線形問題ではない。定義できるパラメータが簡単なものしかない
- 説明変数が少なければ汎用性の高いモデルは絶対に作れない
- 市場の性質上、市場環境全体が異なるので、同じ入力が異なる結果をもたらす可能性がある
- これはコンピュータが特に苦手とすること
- コンピュータは「行動」や「市場」のような抽象的な概念を理解することができない
- 世界クラスのチェスをするコンピュータでさえ、実際のチェスがなんであるかさえ知らない
- ようするにコンピュータは、勝つ方法を理解しているだけ
- 世界クラスのチェスをするコンピュータでさえ、実際のチェスがなんであるかさえ知らない
- 時間に依存し、非決定論的な性質を持つ為替相場は機械学習システムにとって難易度が高い
- 市場の状況を本質的に理解する必要がある
- 学習と検証にかかる時間を考慮すると、ライブトレードはなかなか難しい
- 単純に正確な予測(上か下か予測)を行う能力に基づいてモデルを作成するのは意味がない
- 99の小さな決定が、1つの大きな決定により一掃されてしまうことがある
- この問題を回避するためには、機械学習アルゴリズムを再トレーニングする方法を利用する
FX相場予想問題の回避方法
① 柔軟なウィンドウを使用することで、サンプル内/サンプル外のセットに関連付けられている選択バイアスが減少する。
② トレーニングは一連の検証演習となり、データセットが大きく異なる場合でも、機械学習アルゴリズムが常に適切に機能するようにする。アルゴリズムの真の価値とメソッドを確立するプロセスでは、バックテストのパフォーマンスを測定することも重要であると考える必要がある。
- このようなアプローチはフェールセーフ（常に安全に制御できること）ではない
- カーブフィッティング(過学習)とデータマイニング(知識を取り出す技術)のバイアスがかかる
- これを軽減するために膨大なデータセットを使用し、大量のデータマイニングバイアス評価テストを実施し、
偶然に有望な結果が発生する可能性を排除することが重要になる (半ば完璧な相場状況判別アルゴリズムをつくる)
- これを軽減するために膨大なデータセットを使用し、大量のデータマイニングバイアス評価テストを実施し、
③ 以上のことを踏まえると、リアルタイムで現在の市場を把握して、カスタマイズ可能なアルゴリズムにより成功の可能性を高められる？かもしれない
結論
現在考察中、結論は近日中に出す予定