>機械学習による株価予測(導き出たのは斉藤正章氏の手法)2020/02/1911回目ではファンダメンタルズ指標を追加することで「AUC=0.70」を超えました。13回目では過学習(オーバーフィッティング)を抑え学習モデルを可視化しました。曲線とAUCで脱過学習)【7回目】機械学習で株価予測(騰落レシオ+株価分割対応で複数銘柄)これは、果敢にも人類の夢「株の自動売買で億り人」に挑戦し、詰みかけている一人の中年男の物語です。前回までで銘柄毎の分類器を作ることは、過学習に陥る可能性が高い事が分かりました。今回は、交差検証で作成された学習モデルを保存し、日経225採用銘柄に適用してみます。一般的なシステムトレードに近い形です。一般的な交差検証のサンプルル実装は次のようになっています。float_format='%.8f')学習モデル構築中にテストデータも検証しています。folds.n_splits今回の例では、交差検証のために「学習データ」と「検証データ」に5回分割を試みました。それぞれの学習により構築された「学習モデル」を使って「テストデータ」を予測し「分割数」で割ることで平均値を取っているようです。これが正しいのであれば各学習モデルを保存し、「テストデータ」に適用して「分割数」で割ってあげるだけです。float_format='%.8f')結果を見る限り同じ結果が得られたので正しいと仮定して、日経平均255採用銘柄を使って確認してみます。日経255採用銘柄に対してmax_depth=4で正解率60%を抽出してバックテストした検証結果は次のとおりです。1998/01/05~2020/02/14における成績です。日経225採用銘柄1998/01/05~2020/02/14における成績です。-28.01%利益曲線は次のとおりです。糞じゃねーか!!!max_depth=2で色々と実験してみるこのままでは引き下がれないので、max_depth=2にして入力データを変えながら実験してみます。株価予測には重要な指標とパラメーターは何なのか?そのストラテジーの構築方法は?を確認しているに過ぎません。skipfooter=1000)は次のとおりです。0.708943学習モデル(5つの交差検証の一つ)は次のとおりです。利益曲線は次のとおりです。skipfooter=60)は次のとおりです。0.619744学習モデル(5つの交差検証の一つ)は次のとおりです。利益曲線は次のとおりです。skipfooter=60)は次のとおりです。0.662221学習モデル(5つの交差検証の一つ)は次のとおりです。利益曲線は次のとおりです。skipfooter=0)は次のとおりです。0.693274学習モデル(5つの交差検証の一つ)は次のとおりです。利益曲線は次のとおりです。-28.01%考察ここまでの実験が正しいのであれば、導ける結果は次のとおりです。5日間移動平均との乖離率は重要な指標15日間移動平均との乖離率は重要な指標(日経255採用銘柄のみの考察だが)逆張りは有効と、機械学習は教えてくれました。これは「斉藤正章氏の逆張り手法」とほぼ同じストラテジーです。まとめ一ヶ月かけて機械学習で作成できたストラテジーは斉藤正章氏の手法でした・・・。今回の取り組みで作成したストラテジーは、次のような魅力の無いものです。年利5%未満また、案の定Log関数のような利益曲線となりました。手動のストラテジーのパラメータ調整やどの指標を使うべきか?の支援ツールとしては意味がありそうです・・・どこかの会社が作りそうですね。要するに、作ったストラテジーに、あとは何の指標を追加すれば勝率が上がるか?最適なパラメーターは何?を自動的に出力はできそうです。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。Recognizerで画像分析(Pytorch編)これまでディープラーニング(深層学習)の実装にはKerasを利用していました。...篠原(強弱・AB)レシオのチャート描写方法(システムトレード)2年ぶりに人間ドックに行きました。...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。