Pythonでデータ分析&自動売買 Part1
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例えば、仮に月の満ち欠けをインプットとして良い結果が出たとする
それが経済学的に説明出来ないなら、恐らくほぼ100%過剰適合だ けーざいがくの教科書に複雑なマクロ的な分析よりも単純な価格分析の方が当たりやすいとか書いてなかったかw 後出しの分析と未来のレートの予測も関係ないなあ
こうなるだろうという予測の裏をかく仕掛けとかあるとなおさらね
少数のプレイヤーが意図的にレートに影響を与えることは規則性も理屈も無いし 予測の裏をかく仕掛けww
そんなんだからしょうもない統計解析を信奉してんだよw もう何も信じてないからな
値動きは主観的には乱数と同等これが結論
レートを動かせるだけの札束を用意するか偶然黒字になるまで我慢するしか勝負に勝つ方法はない 値動きが完全に乱数同等と信じてるならnp.randomで20-30銘柄選んで等価で投資すると良い
バックテストして見れば分かるけど
平均で時価総額型指数を上回るリスクリターン(何故かリターンも)が実現できる >>272
上の人じゃないけど、それを50組、1000銘柄程度やったら
25組目は上回わるけど25組は下回る
こんな結果になった
(ランダムフォレスト利用)
もし、上回るコードあるなら晒して欲しい 真に受けるな
どうせろくな乱数使ってないしサンプルもゴミ程度なんだろ 乱数を使うとサンプルに傾向が出るよ
乱数って短いスパンで見ると人の眼には想像以上に結構偏ってるように見える
ただ、数が多くなってくると、あー、乱数だなってなる >>275
それは MT(メルセンヌツイスタ)を使ってないからでは? >>273
ボラティリティに対してのリターン(リスクリターン)だと指数に勝てない?
てか、これは良く知られた現象で時価総額加重平均指数は自然と割高銘柄が多く占められる事になる。
よって、適当に20-30銘柄を選んで等価投資するとリスクリターンは上回る。
ただ、上昇相場だと割高銘柄のモメンタム効果が得られないからリターンは劣後する事がある。 株は現物派が多くいるからこそこういった糸口があるのだろうと思う
FXは売りも買いも自由に入れるからそういう偏りが出にくいのも難度を上げてる要因かも >>278
歩み値や板情報がなく、大抵のフローはマーケットメイカーの手のひらだからね。やりにくいよ、FXは。 7月はプラスで終わりそうだがトランプの発言がなければ…という感じ。
stopのうまい仕組みなんか考えたいけど… 7月だけだとこんな感じです、ストップもっと浅目にいれてもいい気はしてますが…
8月は今週末にモデルの更新だけして継続予定
https://i.imgur.com/cCY3vHi.jpg
https://i.imgur.com/IsI6bvo.jpg >>283
リアル取引?
どうやって取引してるの? >>284
リアル取引です。
取引ツール起動しっぱなしにしてPCの操作を自動化してます。
自動化といってもエントリーと全決済しかしてませんが… リアル取引ってことはスプレッドも考慮されての成績なの?
だったら継続できれば素直に凄いと思うんだけど >>286
注文レート、約定レートで計算してるのでもちろんスプレッドありです。
継続しては難しいでしょうね、現に6月はマイナスですし。1年で600pips前後かなと見てます。 黒猫アイランド、松崎美子、ひいらぎの3人が書いたSP本オススメです。Python未経験の方でも分かりやすく説明してます。 悪くないけど1000円が妥当かな。ほんと初心者向け。 時系列データを定常系列に変換
説明変数はよくあるテクニカル指標(ローソク足N本の関数)
被説明変数は損切りにならずに利確できるか0-1、もしくはt時間後の損益
こんな感じで決定係数どれくらい?
それともフィルタ加えて連検定で有意なときとかにしたほうがいいの? 英語読めれば
他人のソースコピペで余裕で作れそうですね 実際、個人でディープラーニング使ってFXで勝ててる奴ここにいるの?
こういうのって、AI使える人がごく少数だからこそ優位性があるのであって、
ゼロサムの世界でみんながみんなAI使うようになったら、究極的には相場が動かなくなる。 動かないと言っても完全に微分0ではないし
時差もあるので微妙なアップダウンで利ザヤを稼ぐんだろ
もちろん手数料取られる立場だと絶対損する胴元ウハウハ業界 botはRSI使って勝ててるけどディープラーニング系はLSTM でいくら分析とバックテストしてもいいリターン出せないわ。 出せてる人いたらアドバイス欲しい botっていうのはEAのことかな
ディープラーニングでそれを再現すればいいのでは SQ値を当てるソフトって作れるかな?
ディープラーニングで ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています