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Alpaca技術ブログ

AIと超高速データストレージを駆使して新しいトレーディングを創る

経験のない僕が1日でトレーディングアルゴリズムを作った話

Alpaca CTOの原田(@umitanuki, github)です。

Capitalicoのおかげでトレーディングアルゴリズムを作るのは簡単になりました。僕自身、テクニカルのチャート分析にはほとんど経験がありませんでしたし、正直言ってデイトレードはやったことがありませんでしたが、一日でそこそこの結果のアルゴリズムができましたのでご紹介します。このエントリーを通して、Capitalicoの持つパワーを感じていただければとおもいます。

今回使ったのはボリンジャーバンドと呼ばれる指標(インジケータ)です。このインジケータは下記のように移動平均と移動標準偏差を計算して表示します。 f:id:alpacablog:20151031055833p:plain

図中にあるローソク周りのグレーの範囲がボリンジャーバンドです。中心に現れる線は移動平均で、その上と下に流れているのが過去一定期間における価格の変動度合いを表す移動標準偏差です。見ての通り、ローソクの動きがこのバンドの範囲に収まる傾向があります。逆に言えば、この範囲を超えてくると、中心線の方向に価格が戻ろうとする傾向があるということです。このはみ出して戻ってくるタイミングがまさにこの図の部分で起きているので、このパターンで買いのトレードしたいと思い、右端がエントリーポイントとなるようにチャート範囲を選択します。

次に「アルゴリズムの作成」ボタンを押して30分ほど待ちます。バックテスト可能になったら、いくつかバックテストのパラメータを試してみます。このアルゴリズムではどうやらスコア0.85ぐらいになると目的のパターンがよく現れているようですので、スコア0.85、利確とロスカットを10pipsの買いでバックテストを走らせます。

f:id:alpacablog:20151031055826p:plain

そこそこの結果が出ているようですが、よく見るとトレードの回数も少ないようです。今回は1パターンしか選ばなかったので、AIがガチガチに似ているパターンだけを取ってきたようです。他にも似ているけど僅かに違うパターンを追加してやることで、もう少しトレード回数の多いアルゴリズムもできるかもしれません。

とは言えある程度一貫性のあるパフォーマンスが出ているのはいいことです。もちろん、今回はたまたまいい結果が出ましたが、いつもそうなるとは限りません。よい結果が出ないことのほうが当然多いです。ただ、その結果を見てそれが良いアイデアだったのか、もっとパターンを追加して良くなるのかなど、いろいろな試行錯誤ができるのがCapitalicoの面白いところです。この試行錯誤こそトレーダーが日々やっていることですね。

今回は無数にあるトレーディングアイデアの一つをご紹介しましたが、Capitalicoでどのようにアルゴリズムを作れるのか、ご紹介できたかと思います。現在クローズドベータテストを実施しており、皆さんの貴重なフィードバックをお待ちしております。ぜひこの機会に招待リストにサインアップしていただき、Capitalicoが拓く新感覚のトレーディング時代をお楽しみください!