12月3-7日 損益

先週+534,723円
今月+534,723円

 先週も運良く利益があがりました。

 シストレは何個か戦略を作成して明日から一部運用開始予定です。
実装が割と難しいので多分エラーが出るかと思いますが、一段レベルアップするには必要なので頑張ります。

 kaggleの方は思ったより進んでいなくて毎日自分のプログラミング能力のなさに落ち込んでいます…。

 シストレの場合はイザナミがあるためロジックを考えることに集中できますが、kaggleの場合は色々なパターンを検証するためにはまずプログラムを組まなくてはならず、現状試したいことを実装出来ていない状態なので辛いですorz

 まぁ本格的にやり始めてから1カ月なので当たり前ですが、今月中にはもう少しいじれるように頑張ろう…

明日からも頑張りましょう~



posted by やーく at 18:21Comment(0)日記

11月損益

11月+1,438,604円

先月は何銘柄かS高掴んだこともあり運よくプラスでした。

 最近はひたすらNN(ニューラルネットワーク)の勉強をしています。

 NNでの学習は既に正解がわかっているデータをもとに様々な変数から予測を行い、予測結果と正解との誤差を求め、誤差が小さくなるまでフィードバックを繰り返すことで(入力変数の重みを調節することで)入力から出力を予測するネットワークを構築していきます。

「誤差をなくすために個別の入力変数の重みのフィードバックを繰り返す」という作業と似ているな~と思ったのがシステムのドローダウンを設計する作業で、ストラテジーを複数混ぜた後最適分散で過去のドローダウンを見て自分の許容範囲になるように調節を行いますが、現状割と適当に資金を割り振ってしまっています。

 イザナミでは1銘柄の資金割り当て変更の全体への影響を見るためには、全ストラテジーを検証する必要があるため試行錯誤が大変ですよね。(全ストラテジーのグラフを見ながら個別のストラテジーのDD箇所を見ることは可能ですが)

 これをマクロかpythonで全体のストラテジーを検証した後のデータベースを各ストラテジーの資金量と結び付けて作成しておいて、1ストラテジー毎の資金量の変化によるDDの影響を年度毎に可視化するようなプログラムが書ければ良いなぁと思いつつ、出来高制限なども考えると条件分岐が必要になりめんどくさそうで億劫になります。

 年末年始にやろう(多分)

来週も頑張りましょう~
posted by やーく at 10:02Comment(0)日記

アンサンブル学習

先週+274,820円
今月+672,879円

 先週はディープラーニングの勉強ばかりやっていましたが、中々学ぶことが多く時間が足りませんorz
トレードの方は前の急落時に改造したおかげで最近はよく眠れるようになりました笑

最近取り組んでるデータ分析のコンペではモデルを組み合わせて性能を向上させるアンサンブル学習というものがよく見られます。
正答率80%の予測モデル1つよりも、相関が低い正答率80%のモデルを何個も組み合わせた方がトータルの正答率が上がるといもので
kaggleで最後のモデル提出前の工程で複数のモデルが良く混ぜ合わせられています。
(詳細はググると沢山出てきます)

それぞれのモデル(ストラテジー)が得意とするところを捉えられるようにすることで全体の成績が上がるということでシストレにも応用できそうですが、相関が低くなるようにストラテジーを組むことがミソになるかと思います。

ただ、ある程度相関が高くても全く同じでなければ全体の成績が少しでも良くなるなら
例えばある指標Aで10位以下のランキング抽出しているストラテジーは
ある指標Aの5位以下の抽出とある指標Aと同様の成績が出るような指標Bの5位以下の2個のストラテジーに分けた方が
全体の成績も伸びるんかもしれないですよね。

そこまでいかなくても、割と似た指標でストラテジーを何個も作って
全体の成績を向上させるのはあまり意味ないかと思っていましたが
実は理にかなってるかもしれないですね。

来週は5連休にしたので頑張ります。
明日からも頑張りましょう~


posted by やーく at 18:11Comment(0)日記