smarttrade勉強会

1. Smart Trade 勉強会
〜機械学習を用いた株価予測〜

2. 本日のテーマ
P-02
×
機械学習 QuantX
機械学習を用いた株価予測アルゴリズム

3. 本日のながれ
P-03
1. QuantXの紹介
2. 機械学習とは
3. 機械学習で株価予測
4. アルゴリズム作り実践

4. QuantXとは
P-04
https://quantx.io/
https://factory.quantx.io/

5. 機械学習とは
P-05
◆ 明示的にプログラムしなくても学習する能力を
コンピュータに与える研究分野
データ 学習 予測
有用なパターンや判断基準を抽出 未知のデータに対して
学習したモデルで予測
例)
「これは猫だ！」
「10日後に株価は
今より上がる！」

6. 機械学習の種類
P-06
回帰
分類

7. 機械学習の種類
P-06
回帰
分類

8. 教師あり学習とは？
P-07
ネコ
イヌ 学習データ モデル
＋
学習済みモデル
学習済みモデル未知データ
ネコ！
予測
1. 学習データで学習済みモデルを生成
2. 学習済みのモデルを使って未知データを予測

9. 教師あり学習をもう少し具体的に…
◆身長と体重から性別を予測
身長 体重 性別
171cm 62kg 男性
145cm 38kg 女性
158cm 45kg 女性
161cm 55kg 男性
～省略～
150cm 45kg ???
172cm 65kg ???
学習データ ラベル
未知データ
P-08

10. 教師あり学習をもう少し具体的に…
身長
体
重
学習データのプロット図
:男性
:女性
身長
体
重
学習データから
規則性を見つける
1. 学習データで学習済みモデルを生成
学習
P-09

11. 教師あり学習をもう少し具体的に…
:???
(身長，体重)
2. 学習済みのモデルを使って未知データを予測
身長
体
重
未知データに対して規則をもとに予測
男性と判断
女性と判断
P-10

12. 教師あり学習で株価予測をするには？
P-11

13. 今回の方針
手順1. 問題設定 (何をラベルにするか？)
例) 10日後の価格が上がっているか？
手順2. データの加工(何を使って予測するか？)
例) テクニカル指標など
手順3. モデルを使って学習
手順4. テストデータで予測
P-12

14. 手順1. 問題設定
P-12P-13
◆ ラベル(正解データ)を何にするのか？
⇒今回は10日後の終値が今より上がっているかどうか。
2017/01/01 10,000
2017/01/02 10,300
・・・
・・・
日付 終値 正解データ
2017/01/11 11,000
2017/01/12 10,200
True
False
・・・
(False)
(False)
銘柄A

15. 手順2. データの加工
◆ 正解データを何で予測するか？
⇒今回はテクニカル指標で予測！
2017/01/01 10,000
2017/01/02 10,300
・・・
・・・
日付 終値
2017/01/11 11,000
2017/01/12 10,200
RSI 移動平均線の差
・・・
・・・
35 220
38 120
42 150
40 80
正解データ
True
False
・・・
False
False
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・
P-14

16. テクニカル指標の説明
⚫ テクニカル指標…
過去のチャートから次の値動きの目安になる情報を抽出したもの
RSIの具体例 P-15

17. 手順3. モデルを使って学習
◆ 学習データとテストデータに分割し学習
⇒前半7割を学習データ，後半3割をテストデータ
2017/01/01 10,000
2017/01/02 10,300
日付 終値
2017/12/31 9,200
RSI 移動平均線の差
35 220
38 200
73 160
正解データ
True
False
True
・・・
2017/09/13 9,200 73 160 True
学
習
デ
ー
タ
テ
ス
ト
デ
ー
タ
2017/09/14 9,500 76 166 False
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・・・・
・・・
・・・
・・・
P-16

18. 手順4. テストデータを使って予測
◆ 学習したモデルに対してテストデータを予測
学習データ
学習済みモデル テストデータ
機械学習
モデル
＋＋
予測
(True or False)
P-17

19. 手順4. テストデータを使って予測
P-18
◆ 予測結果はQuantX上で簡単に可視化可能
2017/12/31 9,200 73 160 True
・・・
2017/09/14 9,500 76 166 False
日付 終値 RSI 移動平均線の差 (正解データ)予測
True
True
Trueの時に買い！Falseで売り！
・・・
・・・
・・・
・・・
・・・

20. 今回の方針(のおさらい)
手順1. 問題設定 (何をラベルにするか？)
例) 10日後の価格が上がっているか？
手順2. データの加工(何を使って予測するか？)
例) テクニカル指標など
手順3. モデルを使って学習
手順4. テストデータで予測
P-19

21. 今回の方針(のおさらい)
手順1. 問題設定 (何を教師データにするか？)
例) 10日後の価格が上がっているか？
手順2. データの加工(何を使って予測するか？)
例) テクニカル指標など
手順3. モデルを使って学習
手順4. テストデータで予測
P-19

22. 最後に…
手順1. 問題設定 (何をラベルにするか？)
⇒ 10日以内に先に±2%行ったら、±1でそれ以外は0
⇒ ルールベースで予め絞り込む
手順2. データの整形(何を使って予測するか？)
⇒ ここを頑張る！
手順3. モデルを使って学習
⇒ 時系列データを扱えるアルゴリズム(LSTMとか)
➢ 個人的に思う改善できそうなこと
P-21

23. Let’s try!!!
P-22

24. やってみよう
1. QuantXに登録
https://factory.quantx.io/
2. サンプルコードの実行
https://factory.quantx.io/developer/267d17b14e4f44dca64bce50fce62feb
- バックテスト
- コードいじったり
3. サンプルコードの解説記事
https://qiita.com/sarubobo29/items/e8219c2c30d500de2bf9
P-21