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異常検知技術を転用して目指す 錬金術 2018.05.17 錬金術MeetUp #5 Takuya Shiraishi @stkdev

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今回初参加です

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錬金術Meet Upは技術書典４で知りました

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だれ？ 白石 卓也（@stkdev） @stkdev https://qiita.com/stkdev おしごと SIerを少々 のちWebエンジニアを少々

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だれ？ 白石 卓也（@stkdev） @stkdev https://qiita.com/stkdev おしごと SIerを少々 のちWebエンジニアを少々 プログラムとかデータ分析とかしてる人です

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今日お話ししたいことを 三行で

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異常検知技術を扱う機会があったので 錬金術に転用できないかと考えて 仮想通貨売買に転用してみた

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仮想通貨売買BOT流行ってますよね 適当にググってみる→

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仮想通貨売買BOT流行ってますよね これもこれで錬金術

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仮想通貨売買BOT流行ってますよね 自動売買サービスは以前からある

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勝てない

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切ない

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勝てない理由を真面目に考える(1/3) (為替の場合)ゼロサムゲームである • 必勝法はない • 一見ランダムにも見える動き

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勝てない理由を真面目に考える(2/3) • 要人の発言 • 各種指標の発表 • 噂、リーク情報 人為的な要素が激しい

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勝てない理由を真面目に考える(3/3) • 良いアルゴリズムは真似され、効果が薄れる • 裏をかくアルゴリズムといたちごっこ アルゴリズム自体が変動に影響

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自分でロジック作ってみる（作戦） • 価格変動を素直に見てもダメかも ↓価格変動 注文状況→

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自分でロジック作ってみる（作戦） • 価格変動に直接的に関わるであろう、注文の増減を監視する • 不自然な急増・急減を異常検知で発見 ↓価格変動 注文状況→

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自分でロジック作ってみる（作戦） • 仮説 • 買い注文の増加 → 価格上昇する • 売り注文の増加 → 価格減少する ↓価格変動 注文状況→

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異常検知(anomaly detection)とは • データの中から“異常”と思われるものを発見する技術 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2

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異常検知の成果物 • 時系列データに対する異常検知作った 0 50 100 150 200 250 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28

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仮想通貨（BTC）売買に当てはめてみる やっと本題…

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BTC価格と注文数推移 5/7 5/9 BTC価格 取引量 ※こちらを利用 ＋プラス ーマイナス

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売買タイミング 5/7 5/9 非常に見づらい オレンジ縦線：買い注文 青縦線 ：売り注文

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保有ポジション 5/7 5/9 買い時と判断 売り時と判断 買い時と判断 売り時と判断

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成果 • 試行期間 ：５日間ぐらい • 元手 ：0.05BTC（≒５万円）ぐらい • 売買損益 ：+1,308円 (+2.6%)

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成果? • 試行期間 ：５日間ぐらい • 元手 ：0.05BTC（≒５万円）ぐらい • 売買損益 ：+1,308円 (+2.6%) 正直、微妙

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考察と学び(1/2) • 注文数推移の変動を見ることで価格変動の前兆をとらえられる 可能性は見られた • 順張りで取引しているのと大体同じか？ • トレンド判定が重要そう

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考察と学び(2/2) • 損切りは重要 • ロジックによる売買は人間の精神的なブレが入らないという点 では非常に有用 • FXに比べて動きが素直 • ニュースやイベントの影響が大きいそう • ニュースやtwitterのテキスト解析が有効な可能性

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錬金術