自動売買における機械学習の使い方

自動売買における機械学習の使い方について考えてみましょう。

私は大きく4つの方法があると考えています。

①パターン認識

②未来予測

③新しい法則の抽出

④パラメータ最適化

 

①パターン認識

価格推移の類似性を判別するために使用できます。画像認識みたいなものです。2つの似た動きをする価格推移を利用したサヤ取りとかの方法もありますね。

②未来予測

過去のパターンと似たものを探してきて今後の値動きを予測します。本当に出来れば最高なのですが、現実問題精度が低く、学習できるデータにも限度があり、全ての場合を網羅し学習できることは不可能なので、あまり有効ではないです。

③新しい法則の抽出

②の方法で探していると、稀に思ってもいなかった売買パターンを発見することがあります。これをピンポイントで抽出して機械学習以外の方法で検出できるようにコードに書き出します。

④パラメータ最適化

別に機械学習でなくてもできることが多いですが、一応あげておきます。デメリットは学習時間と過学習ってところでしょうか。

自動売買において、機械学習を用いていると聞くと非常に魅力的に感じますが、私の場合、機械学習の使用方法は③のパターンが現実的な使用方法となっております。その他の方法は十分他のプログラム方法で代用ができるんですよね。

機械学習の使用方法については鋭意検討中ってところです。

本当は機械学習は自動売買意外の別の文書で使用しているんですが、それは別の機会にご紹介させて頂こうかと思います。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です