第四弾と第五弾で検証した機械学習の改善版です。
コロナ相場のようにボラティリティが大きい場合でも、短期的な大きな負けを軽減できるように細かい改善を多く実施しました。今回は備忘録的に結果を残しておきます。
初めてこの記事を読む方は先に「最新の機械学習EAの概要」を読むことをお勧めしています。具体的な機械学習のロジックを知りたい方はこのままお読みください。
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前回からの改善点
学習の改善点
- ・エントリータイミングは60分後の機械学習予測モデルに、短時間の機械学習予測モデルをMIXして判断していたのですが、さらに長期の機械学習予測モデルを追加して短期的な値動きに左右されづらくする。
- ・機械学習はほぼ逆張りでエントリーするのですが、移動平均の角度があまりに急な時に逆張りでエントリーすると大負けすることが多いので、角度が急な時にはエントリーしないようにする。
- ・例えば60分後を下がると予想した場合に、予想よりも早く下がって、60分後にはまた戻って(上がって)しまうということが多い。そのため一定時間以上経過して、下がる確率よりも上がる確率が高くなったときにはこれ以上は下がらないと判断して、ポジションをCloseする。
- ・経済指標跨ぎで大きく負けることが多いため、経済指標前後は完全に取引を止める対応を入れる。
システム構成と検証方法
下記のように、モデル構築とAPI運用にわけた構成です。
（構成は第五弾と変更ありません。）
検証方法
- ・最近立て続けにEA改善を行っているので、
バックテストだけに最適化しないように考慮しています。
・バックテスト期間に、AIの学習に使うデータの期間を含めないのは当然として
下記の検証手順をとっています。
①最初に未知の2年分のデータでバックテストを行い、改善度合いを確認
②3年半に期間を延ばして、改善度合いを確認
③直近のコロナ相場を含む2020年で、改善度合いを確認
④複数通貨ペアで、同様の改善が見られることを確認
①～④の全てで改善したロジックのみを採用
※スプレッドは可変でテストする
学習と検証の結果
EA単位に結果を記載します。
- ①EURUSD15分後予測 通常モデル 2017年1月～2020年5月
- 獲得Pip: 2734.4
- プロフィットファクター: 1.816
- 取引回数: 1066
- 勝利数: 709
- 敗北数: 357
- 勝率 : 66.5
- 平均勝ちPip：8.58
- 平均負けPip：-9.38
- 平均継続時間: 26分
- ②EURUSD15分後予測 PF値特化モデル 2017年1月～2020年5月
- 獲得Pip: 1419
- プロフィットファクター: 2.4
- 取引回数: 376
- 勝利数: 277
- 敗北数: 99
- 勝率 : 73.67
- 平均勝ちPip：8.776
- 平均負けPip：-10.22
- 平均継続時間: 24分
- ③EURUSD60分後予測 通常モデル 2017年1月～2020年5月
- 獲得Pip: 5303
- プロフィットファクター: 1.934
- 取引回数: 1307
- 勝利数: 872
- 敗北数: 435
- 勝率 : 66.72
- 平均勝ちPip：12.6
- 平均負けPip：-13.1
- 平均継続時間: 74分
- ②EURUSD60分後予測 PF値特化モデル 2017年1月～2020年5月
- 獲得Pip: 3307.3
- プロフィットファクター: 2.81
- 取引回数: 569
- 勝利数: 400
- 敗北数: 169
- 勝率 : 70.3
- 平均勝ちPip：12.84
- 平均負けPip：-10.81
- 平均継続時間: 82分
その他の考察と実際の取引
その他の考察
今回の改善でAUDJPY、EURCHFもPF値が改善し、ドローダウンを減少することができました。
直近で実施したい細かい改善は大よそ終わりましたので、まずはこれで本番でも大きく勝てるか見守ります。
さらにVIXやインデックスなどレート以外の値を使って、根本的に機械学習をバージョンアップする件はまだ検証を続けていきます。
さらなる第七弾の改善はこちら
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