FX システムトレードでウハウハ不労所得生活（予定）第 2 章/FX system trade for unearned income part 2

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1. FX システムトレードで ウハウハ不労所得生活 （予定）第 2 章 第 6 回 Tokyo Otaku Mode 社内勉強会 2016-02-24 (Fri)
2. 前回のラブライブ！ 　　社内勉強会
4. FX で有り金全部溶かした人の顔
5. 使える売買アルゴリズムを編み出すのは大変 • マーケットのパターンを見つける必要がある • マーケットのルールが変わったら 1 からやり直し • 人のパターン認識能力や経験が基になる • チャートを眺めて良さそうなパターンが見つかったら実装→検証の繰り返し
6. 使える売買アルゴリズムを編み出すのは大変 • マーケットのパターンを見つける必要がある • マーケットのルールが変わったら 1 からやり直し • 人のパターン認識能力や経験が基になる • チャートを眺めて良さそうなパターンが見つかったら実装→検証の繰り返し 売買だけでなく、これらも自動化したい！
7. 機械学習
8. 機械学習 • 前もって機械に学習させればいい感じの答えを返してくれる • マーケットのルールが変わったら学習し直せばいい • ナウい
9. 所感 • 売買アルゴリズムを編み出すためにチャートを眺めて研究するのではなくて機械学 習に矛先が向くあたりがソフトウェアエンジニアとして正しい感じがある ◦ アプローチ的に正しいかどうかは別 • 間違ったデータを与えてもそれっぽい値を返してくるので間違っていることに気が付 きにくい
10. ぜんぜんわからない 俺たちは雰囲気で機械学習をやっている
11. 機械学習 • Deep Learning • DQN (Deep Q-Network) • K-means
12. Deep Learning • 上下予測 (分類) ◦ 54 % ぐらいの精度しかでなかった • 価格予測 (回帰) ◦ 7 %
13. 強化学習 • DQN (Deep Q-Network) ◦ 何もしないのが最善と学習してしまった ◦ 特徴量と報酬の設定が難しい ▪ ポジションを持っているかどうかで可能な行動が変わる ▪ 不可能な行動にマイナス報酬を与えるとたちまち何もしないのが最善だと学習してしまう (e.g. ポジションを持っていないのに close しようとしたとき
14. K-means • いい感じの結果が出ていた • しかし、そもそもデータがおかしかった (つらい) • やり直し
15. K-means を正しいデータでやり直した結果 ｗｗｗ
18. 私なんだか いける気がしてきた・・・！
19. In progress • 為替データを POST すると、買い/売りをどの程度の時間保持すればいいのかを返 す WEB アプリ作成 • FX ブローカーのデモアカウントを使ってフォワードテスト • Deep Learning の精度向上
20. 次回 城之内 死す じょう の うち し
21. Appendix • AWS ◦ 定番 ◦ GPU インスタンスがある • Google Cloud Platform ◦ Compute Engine ◦ CPU 数やメモリ容量を細かく設定できる ◦ AWS より処理速度やネットワークが遅い（当社比 • さくらのクラウド ◦ AWS や GCP と違ってインスタンスを削除しないと課金される ◦ 年末年始にインスタンス作りっぱなしで 3 万円分の無料枠溶かした • Microsoft Azure ◦ AWS や GCP より高い ◦ ダッシュボード使いにくすぎわろた • Alibaba Cloud ◦ まだ使ってない ◦ 無料枠はあるが 2 CPU という縛りがあるので機械学習で使うのは難しい