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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

トレードのExit戦略の完全自動最適化と一目均衡表をDeep Learningで学習可能に - キャピタリコアップデート(4/28)

Alpacaの北山(@gamella)です。

本日4/28に行われたキャピタリコ(URL: https://www.capitalico.com/)のアップデートで以下の機能を追加しましたので詳細をお知らせします。

  • トレードのExit戦略の完全自動最適化
  • 一目均衡表をDeep Learningの学習対象に追加

トレードのExit戦略の完全自動最適化

キャピタリコはトレードのExit戦略に損切りと利食いにそれぞれ決められた値をアルゴリズムに設定する方法を採用しています。

これまで、キャピタリコ上でDeep Learningを用いて作成した投資アルゴリズムに関して、どのように損切りと利食いの値がよいかをユーザーは損切りと利食いの比率をあらかじめ設定して決められた比率を維持するように探索していました。ただし、その比率の組み合わせ数を考えると現実的に利益を最大にする比率を探索するのはかなり大変な作業でした。

今回のアップデートで、このフローを大幅に改善し、バックテスト期間において利益が最大化する値をシステムが探索する、完全自動最適化機能を追加しました。この機能の追加により、ユーザーの皆様はよりアルゴリズムの設計に集中することができ、利益の最適化などのパラメータチューニングはすべてキャピタリコに任せることが可能になります。

利用方法は簡単です。アルゴリズムの作成時に「自動最適化」を選択してください。その後、アルゴリズム作成の過程で、最適な損切りと利食い、トレード頻度をすべてシステムが探索し、利益を最大化します。

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キャピタリコのコンセプトの一つに、トレーディングに機械学習の最新知見を持ち込むことがあります。

従来、トレーディングアルゴリズムのパラメータチューニングは非常に時間のかかる処理で、高速なバックテストを行えない環境ではそれこそ一日かかるような処理も珍しくありません。キャピタリコはバックテストの計算にGPUを活用しており、かつパラメータチューニングにもその計算結果を利用しています。よって、従来のトレーディングプラットフォームでは実現できない速度でパラメータチューニングを行います。具体的にはほとんどのケースで1分以内にパラメータチューニングは完了します。

利用するアルゴリズムは様々な研究の結果、以下の論文をベースに実装しました。

上記技術を利用することでベースはランダムサーチですが、我々の検証では非常にロバストな結果を実現しています。本機能を利用することで、自分のトレード戦略がどの程度の利益を出す戦略なのかを検証するスピードも飛躍的に高まります。ぜひ、トレード戦略の検証などにもご利用ください。

なお、本機能の実装は弊社にフランスから半年間インターンしてくれている大学院生のPaul(github)が行いました。

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Alpacaは機械学習エンジニアのインターンを募集しております。現在は東京オフィスでの受け入れ体制も整いつつありますので、ぜひご興味ありましたら、ご連絡ください。公用語が英語でシリコンバレーのチームと仕事をする非常にエキサイティングな環境だとおもいます。

www.wantedly.com

一目均衡表がDeep Learningで学習可能に

みなさまは一目均衡表というインジケーターをご存知でしょうか?恥ずかしながら、僕もキャピタリコを実装してはじめて知ったのですが、非常に人気のあるインジケーターではあるものの非常に複雑な構成をしたインジケーターです。

今回のキャピタリコでもっともご要望の多かったインジケーターである一目均衡表をサポートしました。キャピタリコのDeep Learningはインジケーターの特徴量も学習しますので、Deep Learningの学習対象に一目均衡表が追加されたことになります。

一目均衡表の特徴量抽出がきちんと行われていることを実験から確認していますが、今後みなさまからのフィードバックを頂きながら継続的に精度を向上させていきます。そこでこちらはぜひお願いなのですが、これまで一目均衡表を用いてトレーディングを行ってきた皆様はぜひ一目均衡表をインジケーターに設定して投資アルゴリズムを作成してご意見いただけないでしょうか?

インジケーターの更新は、キャピタリコの以下の”データをチャートから集める”UIから「インジケーターの変更」をクリックし、

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クリック後に出現するダイアログから、インジケーターのセレクトボックスから一目均衡表を選択いただけると利用可能です。

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フィードバックはキャピタリコにログインし、画面の右下に現れるチャットボックスからいただけますと助かります。フィードバックいただければ、実際にトレーディングに活用する方の声をベースに我々も改善していきたいと思います。

今後もユーザーの皆様の声を聞き、キャピタリコの改善をしていきますので、何卒よろしくお願いします!