【機械学習で取引】botトレーダーからお金を掠め取れるのか

Twitterを見ていると最近bot開発とbot販売が活発になってきていますね。

botの中身はブラックボックスのものもあれば、ロジックを公開しているものもあります。
全体的には加重平均を利用した逆張り順張りが多いのではないでしょうか?

そんなこんなで、botのロジックさえわかれば、機械学習の教師あり学習を利用してbotのアルゴリズムを利用した取引をすることが可能になります。

機械学習の種類

機械学習には、教師あり学習、教師なし学習、強化学習というものがあります。

今回利用するのは、教師あり学習です。

教師あり学習

分類(ラベルの出力)

  • 手書き文字の認識
  • メールのフィルタリング

回帰(数値データの出力

  • 新商品の売り上げ予想
  • 株価の予想

教師あり学習は主にこのような用途で利用されます。

scikit-learnを使った機械学習

機械学習を行うには、Pythonというプログラミング言語で利用できる

scikit-learn

というライブラリを利用するのが最もポピュラーな方法です。

機械学習で、Python及びscikit-learnが頻繁に使われる理由として、

  • Pythonはプログラミング言語の中で比較的シンプル
  • 数値計算や数値解析のライブラリが整備されている

といった理由が大きいと思います。
NumPyというライブラリを使えば、行列演算をはじめ、数値計算に必要なクラスやメソッドを提供してくれます。

Pythonとscikit-learnを使えば比較的簡単に機械学習を行うことができます。

機械学習を実装する環境

実際に教師データを作るには取引所のデータを成型したりしないといけないのですが、それを書くのは面倒なので、

今回は環境について紹介します。

機械学習の実装、実行環境
実装、実行環境 ツール名 特徴
webブラウザ try jupyter! 無料
webブラウザ Google Colaboratory 無料Googleアカウント必須
クラウド Azure Machine Learning GUIでいろいろできるスゴイやつ
ローカル環境 Jupyter Notebook 対話型実行環境
ローカル環境 PyCharmなど IDE(総合実行環境)

好き勝手自分にあったやつを使えばいいんじゃないかなと思います。

各種の環境の使い方、機械学習の手順については、気が向いたら書こうかなと思いますので。

botクラスタが増えてきたらbotを倒すbotの販売でも始めます,,,,,,

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