現状と今後

現状

データ

OANDA社，2005/01/01〜，1時間足

モデル

LSTMベースの深層学習モデル

取引数量を-1〜1で出力

シミュレーション

ー設定ー

・訓練（2005/01/01〜2017/12/31）評価（2018/01/01〜2020/02/22）

　※年末年始の2週間は変動の不安定さを懸念し除外

・取引は火曜〜金曜の1時間毎

・レバレッジ5倍まで

・取引通貨ペアはEUR/USD

・スプレッドはOANDAプロコースを想定し，0.8pipで固定

・スワップポイントは未対応

・取引資産は3,000,000 JPY

　※損益はUSD/JPYのレートを参照し算出

・複利ではなく単利で取引

ー結果ー

・合計損益：+1,738,129 JPY（+57.9%）

　（2018年計：+748,415 JPY，2019年計：+928,265 JPY，2020年〜：+61,449 JPY）

・合計注文通貨数量：223,467,048 EUR

ー懸念ー

・スワップポイントを加えると年率10~15%（週率0.2~0.3%）程度利益が減少する見込み？

・リアルタイム取引とのギャップ（推論時間，注文時間）

今後

目標

四半期程度のスパンで安定した利益を出し続ける

リサーチ対象キーワード

・ベイズ理論（Bayesian deep learning）

・Cocept drift

・DeepNEAT

具体的な改善

・スワップポイントを考慮した学習，もしくは回避するルール付け

　スワップが日跨ぎ時の保有数依存であり，夏・冬時間に対応するのが面倒

　夏冬時間に対処するライブラリ機能とかある？

・進化アルゴリズムによって最適なモデル構造を探索

その他

・oanda apiを使った実取引環境の整備（ほぼ完成，エラー対応等）

・実取引状況の公開

・損切りは必要なさそう？

・ファンダメンタルの導入予定はない

・研究，リサーチ状況をまとめていく