機械学習スポンサーリンクソースはこちら。実際のトレードではそのような予測は行いません。実際のトレードでは必ずストップロスを設定するので、たとえ終値が上昇していても日中下がってしまってストップロスに引っかかってしまったら意味がありません。今回は「10pips下がる前に30pips上昇する」という条件をつけてエントリーポイントを学習できるかを考えます。データを取得こちらからEUR/USDの1分足データをダウンロードします。そのデータを読み込み、シグナルを付与します。対象は4時間(240分)。df.dropna()df.to_csv('EURUSD_M1_201706_with_signal.csv')訓練・検証データを吐き出すここから訓練・検証データを作ります。1回の学習で使用する時系列データは1日分の1分足終値とします。それを1時間ごとに取得してnumpyデータとして保存します。y)学習・検証を行う学習を行います。ロジックはGRUを用い、勾配降下法はAdamで最適化します。0.5350一応もっとエポック数多いものも試しましたが、0.5台から下がりませんでした。正解ラベルがほとんど0であるということと、凪のときに売買して10pipsの損切りにあったかあわなかったかが全く考慮されていないというのが問題です。損益を報酬とした強化学習を行ったほうがいいのではないかと思えてきました。いうわけで、次回は強化学習で実装してみようと思います。昨日5分足で持った買いポジ保持。これの調整が入れば買う。日足、時...記事を読む「フィボナッチブレイクアウト売買法」の検証4ども、とのです。ドル円が102円台まで上がってフィーバーしている中、「フィボナッチブレイクアウト売買法」に基づいたらク...記事を読むDTオシレーターの反転でトレンドラインを描画するさて、前回書いた謎の構造体の配列。それを使って何をしようとしていたかを書きます。パターンブレイクプルバック狙い。10時に指標があり、赤いトレンドラインをブレイクした瞬間に売り。目標値到達のため買いポジ保持。