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金融予測アルゴリズムのより良い評価手法について
「金融予測アルゴリズムを評価するときに、あまり一般的ではないけども自分としては皆に気にかけてほしいこと」を伝えたいと思い MarketTech Meetup #01 (https://alpaca.connpass.com/event/108066/) で話したときのスライドです
![[DL輪読会]逆強化学習とGANs](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/irlgans-171128063119-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
金融予測アルゴリズムのより良い評価手法について
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- 2. 金融アルゴリズムの評価手法2018/12/17 自己紹介 ソフトウェアエンジニア 所属： Preferred Networks (2018-) Google(2013-2018) 趣味： 趣味で為替予測の研究をしていた 金融アルゴリズムの評価手法 1
- 3. 金融アルゴリズムの評価手法2018/12/17 伝えたいこと（金融アルゴリズムの理想） • 利益率/分散が大事 • 売り買いではなく出力はレバレッジであるべき •予測モデルの評価は価格や上下ではなく 実際の利益率であるべき 2
- 4. 金融アルゴリズムの評価手法2018/12/17 もくじ • はじめに • 金融予測アルゴリズム評価の難しさとは •2つの通貨問題から見るレバレッジと期待値の関係 • 収益率の分散を抑えるには • 投資ファンドを用いた評価実験 • まとめ 金融アルゴリズムの評価手法 3
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- 12. 金融アルゴリズムの評価手法2018/12/17 トラップリピート問題 +1%で利益確定、-40%で損切りするアルゴリズムの評価 （※ 1.0151 ×0.6 ≒ 1） 51回に50回利益確定が起こる。これを毎月行ったとすると、 約80%の確率で年利12%となり、約20%の確率で年利-33%となるが、 気をつけないと高い確率でかなり有益な手法と勘違いしてしまう。 11
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- 15. 金融アルゴリズムの評価手法2018/12/17 為替レートがX倍になる確率と1/X倍になる確率は同じである 2つの通貨問題 ― 確率 日本からの視点アメリカからの視点 100円 ドルを買う 125円 利益確定 80円 損切り 等確率 0.8$ 損切り 1.25$ 利益確定 1$ 円を買う 等確率 ×1.25 ×0.8 ×0.8 ×1.25 14
- 16. 金融アルゴリズムの評価手法2018/12/17 期待値は1.025倍で儲かることになるが直感と何が異なるか 2つの通貨問題 ― 期待値 日本からの視点アメリカからの視点 評価額 100円 125円 80円 平均102.5円 0.8$ 1.25$ 評価額 1$平均1.025$ ×1.25 ×0.8 ×0.8 ×1.25 15
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- 18. 金融アルゴリズムの評価手法2018/12/17 2つの通貨問題 ― 期待値の種類 高めたいものは長期的な期待値であり短期的な期待値ではない 投資は繰り返すもので足し算ではなく掛け算 （資産が-50% になるともとに戻るには +100% が必要） 対数での期待値も重要 17
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- 32. 金融アルゴリズムの評価手法2018/12/17 投資ファンドの評価 投資ファンドの価値を測る方法の一つとして 日経平均からどの程度価値のある動きができているかを考える 投資ファンド = 日経平均×α+ ランダムウォーク + ドリフト ドリフト / 分散(ランダムウォーク) が真の価値 （日経平均×-αでヘッジすれば真の価値を取り出せる） 31
- 33. 金融アルゴリズムの評価手法2018/12/17 とある投信の評価 32 1年あたりのリワードリスク比 （2008年〜2018年） 日経先物1倍 … 0.26 投信1倍… 0.78 投信1倍、日経先物-0.5倍 … 0.97 （少なくとも過去については） アクティブ投資として価値がある 日経先物のレバレッジ とある投信のレバレッジ -2.0倍 0.0倍 2.0倍 2.0倍0.0倍-2.0倍 図: リワード/リスク比 （青…マイナス、赤…プラス）
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- 35. 金融アルゴリズムの評価手法2018/12/17 まとめ • レバレッジは、取りたいリスクの幅とリワードが決まれば、 自動的に決まってくるもの • 1倍レバレッジに特別良いリワードの スイートスポットがあるわけではない •アルゴリズムの価値はリワード/リスク比 • インデックスや為替ヘッジによってリワード/リスク比が 高められることがあるが、それこそが真の価値 34
Editor's Notes
- #16 1ドル125円になる確率が高い場合は