＜為替分析＞11/14　ディープラーニングで為替分析(1)

久しぶりのブログ更新です。
半月ほどブログをほったらかしにしていたのですが、毎日２０アクセスくらい入ってくるのは嬉しいですね。

cartpoleも完成して、目標がなくなってしまい手が止まって半月。
ニートをこじらせてました。
このままだと社会復帰できなさそうなので、手頃なチャレンジをしてみようと思います。

サマリ

  • チャレンジ内容
  • 背景
  • 具体的にやること

チャレンジ内容

ディープラーニングで為替分析をやってみます。
AIで株をやることと比較すると、以下のような特徴がありそうです。

  • FXが優位
    • データが取りやすい。株はデータが整備されていない。(株式分割など)
    • 場代の割合が株と比べて少ない。
  • 株が優位
    • ライバルの数。株は個別銘柄で勝負するので小規模な銘柄はライバルが少ないですが、FXはそうはいかなさそうです。ドル円とか無理ゲーそう。

背景

以下記事を読み、僕もやってみたくなりました。
qiita.com

本記事の最後のシリーズでは、機械学習で正解率58%を達成しています。
（200強のサンプルで正解率58%は統計的に優位性があると言えます。過学習の可能性は否定できませんが）

記事の中で特に印象深かったのは

  • 移動平均線などのテクニカル指標を入力データにしていたこと

でした。
テクニカル指標自体に意味があるというより、投資家がテクニカル指標を見て投資判断をする以上、テクニカル指標は相場形成に意味をなすという考えでした。

具体的にやること

チュートリアルとして、以下データを単純なニューラルネットワークに通すプログラムを書いてみます。

データを見てみる

過去１０年のドル円データを取得し、１日の値動き(前日始値〜当日始値）のヒストグラムを作ってみました
（pythonで作れよって話ですが、Excelが簡単だったので楽してそっちで・・・）

f:id:kurupical:20171114233243p:plain

１日値動きの平均は0.5(50pips)程度です。
手数料(0.3〜0.4pips)を考慮すると、手数料の割合は1%弱。
カジノのルーレットのハウスエッジより良い数字だと思います！