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BitMech
探索的
トレーディングシステム
注意
本スライドは、投資勧誘や特定銘柄への投資を推奨するものではありません。投資に
関する最終決定はご自身の判断でなさるようお願いいたします。
本スライドの運用実績その他の情報は、今後の運用成果を予想または示唆するもので
はなく、また、将来の運...
目次
ベイズ最適化でトレーディングボットを最適化してみた
https://github.com/mainyaa/gekkoJaponicus
強化学習でトレーディングボットを最適化してみた
https://github.com/mainyaa/...
ベイズ最適化でトレーディング
ボット最適化してみた
GekkoJaponicus
BitCoin市場の悪いところ
BitCoinはハイリスクハイリターン。
そもそも金融商品じゃないため、国の保証はありません。
税金もそれなりにかかります。利益は雑所得。
個人だけじゃなく取引所自体もハッキングの被害にあっている。
まだまだ未熟...
BitCoin市場のいいところ
取引手数料0.01%ぐらい。入金は100円ぐらいから出来る
取引所が山ほどある。パスポートがあれば外国の取引所でも取引できる
取引所が24時間空いている。ほぼすべての取引所がAPIとSDKがある
ファンダメンタル...
BitCoinトレーディングボット
機械学習には、パラメーターが膨大な数がある。
グリッドサーチではとても効率が悪いが、ランダムサーチよりも早く結果を得たい。
→ベイズ最適化
ベイズ最適化
ある関数があるときに、そのパラメータが取りうる上限と下限を渡すだけで、なんども試
行して、探索的に最大の戻り値とそのパラメーターを探す
pip install bayesian-optimization
https://githu...
ベイズ最適化
Gekkoというトレーディングボットがあったので、こいつのパラメータを最適化しようとした
ら、同じようなことをGeneticProgrammingでやってる人が居たので、相乗りした
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ベイズ最適化
"MACD":{
"candleSize":(1,60), # tick per minute
"historySize":(1,60),
"short": (0.1,30), # short EMA
"longWeight": ...
ベイズ最適化
bo = BayesianOptimization(gekko_search, settings[Strategy])
bo.maximize(init_points=100, n_iter=500)
max_val = bo.r...
結果
ベイズ最適化
"MACD": {
"candleSize": 50.37603262287613,
"historySize": 49.11385249240558,
"short": 11.190538130227413,
"long": 3...
小数
最適化で得られる数は小数である。
人間のトレーダーは見ているトレーディングプログラムのせいで知らないうちに整数とい
う制約を課されている。
キャンドルサイズ、EMAの数値など、あらゆるものは小数を使うことでより細かくなる
voting
複数指標をまとめたトレーディングシステムを作りたい
利回りr、n個の指標
w=r/nを指標のウェイトとしてBUYの指標の合計が0.5を超えたらBUYする
→うまく行かなかった。AND条件になるため、売買回数が少なくなる
Gekkoの限界にぶち当たる
単一指標しか動かない
JavaScriptじゃなくてPythonで書きたい
Gekkoのソース読んだらすごいシンプル。これなら自分でかけるんじゃない?
フルスクラッチでPythonで書きました!→ BitMech
...
強化学習でトレーディングボッ
ト最適化してみた
BitMech
強化学習
AlphaGoで有名な手法
探索的に
強化学習の詳細はこちら! -> ゼロからDeepまで学ぶ強化学習
強化学習
試行錯誤を通じて与えられた「環境」における「価値を最大化するような行動」をエージェ
ントに学習させる手法
pip install keras-rl
git clone https://github.com/matthiasplappe...
強化学習
BTC_JPYのOHLCデータと、PPO, RSI, STOCHRSIのデータが環境
BUY, SELL, HOLDの3アクション
keras-rl を使ってDQNで学習させてみた
https://github.com/mainyaa...
Layer (type) Output Shape Param #
=============================================================
dense_1 (Dense) (None, 4, ...
強化学習
memory = SequentialMemory(limit=100000,
window_length=WINDOW_LENGTH)
policy = BoltzmannQPolicy()
dqn = DQNAgent(model...
結果
強化学習
fin-py studyまでに学習が終わりませんでした><
来月ぐらいには本番稼働したいな
トレード情報: currency, asset, startTime, endTime, timespan, market, balance,
profit, relativeProfit, startPrice, endPrice, trad...
BitMechで出来ること
Backtest機能、realtime取引機能、realtime dry-run機能
Import機能:poloniexとbitflyerのOHLC, volume, trade数取得
hyperoptによるベイズ最...
BitMechの今後
複数の通貨ペアでの最適ポートフォリオ探索(ブラックリッターマンモデル、モーメンタ
ム、バリュー、グロース)
マーケットニュートラル、ストップロス最適化、Exit戦略、ヘッジ最適化、日次で学習&最
適化
注文時にorderb...
まとめ
BitCoinいいよ
ベイズ最適化いいよ
強化学習いいよ
BitMechちゃんをよろしくお願いします。
BitMech 探索的 トレーディングシステム  fin-py study #1
BitMech 探索的 トレーディングシステム  fin-py study #1
BitMech 探索的 トレーディングシステム  fin-py study #1
BitMech 探索的 トレーディングシステム  fin-py study #1
BitMech 探索的 トレーディングシステム  fin-py study #1
BitMech 探索的 トレーディングシステム  fin-py study #1
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BitMech 探索的 トレーディングシステム fin-py study #1

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fin-py study #1 https://fin-py.connpass.com/event/66129/
ベイズ最適化でトレーディングボットを最適化してみた https://github.com/mainyaa/gekkoJaponicus
強化学習でトレーディングボットを最適化してみた https://github.com/mainyaa/bitmech

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BitMech 探索的 トレーディングシステム fin-py study #1

  1. 1. BitMech 探索的 トレーディングシステム
  2. 2. 注意 本スライドは、投資勧誘や特定銘柄への投資を推奨するものではありません。投資に 関する最終決定はご自身の判断でなさるようお願いいたします。 本スライドの運用実績その他の情報は、今後の運用成果を予想または示唆するもので はなく、また、将来の運用成果をお約束するものでもありません。 投資は自己責任でね☆
  3. 3. 目次 ベイズ最適化でトレーディングボットを最適化してみた https://github.com/mainyaa/gekkoJaponicus 強化学習でトレーディングボットを最適化してみた https://github.com/mainyaa/bitmech
  4. 4. ベイズ最適化でトレーディング ボット最適化してみた GekkoJaponicus
  5. 5. BitCoin市場の悪いところ BitCoinはハイリスクハイリターン。 そもそも金融商品じゃないため、国の保証はありません。 税金もそれなりにかかります。利益は雑所得。 個人だけじゃなく取引所自体もハッキングの被害にあっている。 まだまだ未熟な技術、コミュニティ
  6. 6. BitCoin市場のいいところ 取引手数料0.01%ぐらい。入金は100円ぐらいから出来る 取引所が山ほどある。パスポートがあれば外国の取引所でも取引できる 取引所が24時間空いている。ほぼすべての取引所がAPIとSDKがある ファンダメンタル要素がほとんど無い。テクニカルオンリーで行ける 取引の約定まで10分ほどかかる。超短期トレードがない。 常に成長しています。市場も資本も技術もコミュニティも。
  7. 7. BitCoinトレーディングボット 機械学習には、パラメーターが膨大な数がある。 グリッドサーチではとても効率が悪いが、ランダムサーチよりも早く結果を得たい。 →ベイズ最適化
  8. 8. ベイズ最適化 ある関数があるときに、そのパラメータが取りうる上限と下限を渡すだけで、なんども試 行して、探索的に最大の戻り値とそのパラメーターを探す pip install bayesian-optimization https://github.com/fmfn/BayesianOptimization ベイズ最適化の詳細はこちら! -> 機械学習のためのベイズ最適化入門
  9. 9. ベイズ最適化 Gekkoというトレーディングボットがあったので、こいつのパラメータを最適化しようとした ら、同じようなことをGeneticProgrammingでやってる人が居たので、相乗りした https://github.com/mainyaa/gekkoJaponicus
  10. 10. ベイズ最適化 "MACD":{ "candleSize":(1,60), # tick per minute "historySize":(1,60), "short": (0.1,30), # short EMA "longWeight": (1.,5.), # long EMA(short*longWeight) "signal": (1,18), # shortEMA - longEMA diff "thresholds.down": (-5.,0.), # trend thresholds "thresholds.up": (0.,5.), # trend thresholds "thresholds.persistence": (0,100), # trend duration(count up by tick) thresholds }
  11. 11. ベイズ最適化 bo = BayesianOptimization(gekko_search, settings[Strategy]) bo.maximize(init_points=100, n_iter=500) max_val = bo.res['max']['max_val'] max_params = bo.res['max']['max_params'] ※gekko_searchは、BTC_USDTの365日の履歴から、ランダムに開始日付を決 め、そこから21日間を使用してBacktestを行う。それを100回繰り返し、利回りの平均 を戻り値とする ※評価フェーズでは訓練に使用した365日以外の直近21日をテストデータとする
  12. 12. 結果
  13. 13. ベイズ最適化 "MACD": { "candleSize": 50.37603262287613, "historySize": 49.11385249240558, "short": 11.190538130227413, "long": 31.9361776661688, "signal": 8.345598472515947, "thresholds": { "down": -2.647355926611602, "up": 4.830104575041095, "persistence": 25 } },
  14. 14. 小数 最適化で得られる数は小数である。 人間のトレーダーは見ているトレーディングプログラムのせいで知らないうちに整数とい う制約を課されている。 キャンドルサイズ、EMAの数値など、あらゆるものは小数を使うことでより細かくなる
  15. 15. voting 複数指標をまとめたトレーディングシステムを作りたい 利回りr、n個の指標 w=r/nを指標のウェイトとしてBUYの指標の合計が0.5を超えたらBUYする →うまく行かなかった。AND条件になるため、売買回数が少なくなる
  16. 16. Gekkoの限界にぶち当たる 単一指標しか動かない JavaScriptじゃなくてPythonで書きたい Gekkoのソース読んだらすごいシンプル。これなら自分でかけるんじゃない? フルスクラッチでPythonで書きました!→ BitMech https://github.com/mainyaa/bitmech
  17. 17. 強化学習でトレーディングボッ ト最適化してみた BitMech
  18. 18. 強化学習 AlphaGoで有名な手法 探索的に 強化学習の詳細はこちら! -> ゼロからDeepまで学ぶ強化学習
  19. 19. 強化学習 試行錯誤を通じて与えられた「環境」における「価値を最大化するような行動」をエージェ ントに学習させる手法 pip install keras-rl git clone https://github.com/matthiasplappert/keras-rl python examples/dqn_cartpole.py 強化学習の詳細はこちら! -> ゼロからDeepまで学ぶ強化学習
  20. 20. 強化学習 BTC_JPYのOHLCデータと、PPO, RSI, STOCHRSIのデータが環境 BUY, SELL, HOLDの3アクション keras-rl を使ってDQNで学習させてみた https://github.com/mainyaa/bitmech/blob/master/bitmech/dqn_backtest.py
  21. 21. Layer (type) Output Shape Param # ============================================================= dense_1 (Dense) (None, 4, 4320, 16) 128 activation_1 (Activation) (None, 4, 4320, 16) 0 dense_2 (Dense) (None, 4, 4320, 16) 272 activation_2 (Activation) (None, 4, 4320, 16) 0 dense_3 (Dense) (None, 4, 4320, 16) 272 activation_3 (Activation) (None, 4, 4320, 16) 0 flatten_1 (Flatten) (None, 276480) 0 dense_4 (Dense) (None, 3) 829443 activation_4 (Activation) (None, 3) 0 ============================================================= Total params: 830,115 Trainable params: 830,115 Non-trainable params: 0
  22. 22. 強化学習 memory = SequentialMemory(limit=100000, window_length=WINDOW_LENGTH) policy = BoltzmannQPolicy() dqn = DQNAgent(model=model, nb_actions=nb_actions, memory=memory, nb_steps_warmup=10, target_model_update=1e-2, policy=policy) dqn.compile(Adam(lr=1e-3), metrics=['mae'])
  23. 23. 結果
  24. 24. 強化学習 fin-py studyまでに学習が終わりませんでした>< 来月ぐらいには本番稼働したいな
  25. 25. トレード情報: currency, asset, startTime, endTime, timespan, market, balance, profit, relativeProfit, startPrice, endPrice, trades, startBalance, alpha リスク指標: volatility, beta, hpm(0.0)_1, lpm(0.0)_1, VaR(0.05), CVaR(0.05), Drawdown(5), Max Drawdown リスク調整済み指標: Treynor Ratio, Sharpe Ratio, Information Ratio VaR調整済み指標: Excess VaR, Conditional Sharpe Ratio 下方部分積率リスク調整済み指標: Omega Ratio, Sortino Ratio, Kappa 3 Ratio, Gain Loss Ratio, Upside Potential Ratio ドローダウンリスク調整済み指標: Calmar Ratio, Sterling Ratio, Burke Ratio
  26. 26. BitMechで出来ること Backtest機能、realtime取引機能、realtime dry-run機能 Import機能:poloniexとbitflyerのOHLC, volume, trade数取得 hyperoptによるベイズ最適化 レポート機能:モダンポートフォリオ理論、ポストモダンポートフォリオ理論、CAPMなどに 使われる各種リスク調整済み指標が20個ぐらい(ただし、比較対象となるベンチマーク は今のところマーケットそのもの) DQNによる複数指標込みの学習
  27. 27. BitMechの今後 複数の通貨ペアでの最適ポートフォリオ探索(ブラックリッターマンモデル、モーメンタ ム、バリュー、グロース) マーケットニュートラル、ストップロス最適化、Exit戦略、ヘッジ最適化、日次で学習&最 適化 注文時にorderbook/spreadを見て、t分以内で約定しそうな価格の上限下限の推測 現物以外、レバレッジ、オプション、先物、裁定 しばらくやらないこと:ICO、Windows対応、WebUI
  28. 28. まとめ BitCoinいいよ ベイズ最適化いいよ 強化学習いいよ BitMechちゃんをよろしくお願いします。

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