>機械学習で株価予測(Protraを使ったバックテスト解決編)2020/01/31前回は「Backtrader」を使って学習済みデータでProtra風バックテストを試み断念しました。そもそもProtra風にバックテスト結果を出力したいなら、Protraを使うべきでは?いやいや・・。Protraは学習データ「pickle」は読み込めないし、そもそも機械学習の機能なんて無いでしょ?無理無理。考えるだけ無駄無駄・・・。ジョジョの奇妙な冒険だから、違う方法を模索してるんだよ?次は、どのライブラリ試そうかなぁ〜♪ん?・・・まてよ。ソースコード今回はようやく解決編です。Protraで学習済みデータのバックテストProtraで学習済みデータ「pickle」のロードは無理です。するか?購入銘柄、購入日をProtraに直接渡してあげる再利用性はありませんが、例えば次のようなファイルを作成します。0endendendこれは学習済データを使ってアルゴリズムが「買い」と判断した日付の条件式リストです。これを「LightGBM.pt」とでも名前を付けて「lib」フォルダの中に配置します。次に、この関数を読み込みます。Print("前回と異なる銘柄リストでは実行できません。Length(codes))Print("前回と異なる銘柄リストでは実行できません。1{codes[i]}Sell_(i)endソースコードが長いように感じますが、今までのストラテジーのテンプレートそのままです。新規変更箇所はたった2箇所です。(IsBUYDATE())これで、バックテストが実施可能です。1998/01/05~2020/01/24における成績です。トヨタ1998/01/05~2020/01/24における成績です。-8.54%利益曲線は次のとおりです。グニャグニャな曲線です。久しぶりにここまで曲がったグラフを見ました。近年の上昇率が極めて高いです。まとめ機械学習の学習モデルを使ってProtraでバックテストが可能なことが分かりました。その結果、やはりExcel等でシュミレーションした時以上に悪い結果になりました。ここから機械学習の知識とシステムトレードの知識を融合すれば、確実にストラテジーが進化していきます。今まではストラテジーを作っては捨てていましたが、それが無くなります。無駄と思われたストラテジーも一つの特徴データとして活用されます。ストラテジー作りは、パラメータチューニングして新しいテクニカル指標を試して試行錯誤する・・・と言う作業の連続でした。機械学習を使えば、学習モデルの構築に工数を割くことになります。要するに「のめり込めば機械学習にも詳しくなり、株でも儲かる可能性が出てくる」という事です。とっては偉大な飛躍である。いつもの通り・・・仕組みができたら満足して飽きが・・・。ソースコード機械学習側のProtra変換する部分の抜粋です。機械学習」という異色の組み合わせで検討してきるユーザは世の中にいないと思うので全コードは不要かなと思ってます。バックテストTweet関連記事cosisin氏のスイング逆張り手法の有効性検証1(protraシストレ)今年度に入って書いた日記は全て株の話でした。日本人の多くは、日本人が150年前の文書が読めません。...ドライブAのFATを読み取り中に、データエラーやはり夏休みは暇でならない。AppletとCGIの連携方法が全く分からない何にもやる気が出ない...。明日からは「介護体験」が始まる...。...機械学習を使った株価予測(pandas-profiling、create_tree_digraphで可視化する)株式投資は、予測するものではなくルールに沿って選ぶものです。...機械学習を使った株価予測(ファンダメンタルズ指標導入でAUC=0.70超え)株式投資は、予測するものではなくルールに沿って選ぶものです。...機械学習を使った株価予測(関連論文・サイトを調査してみる)株式投資は、予測するものではなくルールに沿って選ぶものです。