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仮想通貨×AI(人工知能)自動売買 「M2_11」シミュレーション

masagutti.hatenablog.com

上記事の自動売買のシミュレーションです。

その前に「トレーニングデータ」「テストデータ」ってなんや?って方はまずこちらをどうぞ

masagutti.hatenablog.com

 

学習、シミュレーションに使用するデータはこの510日分のビットコインの価格データ。

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この自動売買、いちばん重要視したのは「安定性」です。ただこの「安定性」を評価するのはなかなか難しいんです。特にビットコインは価格の動き方が大きいときと小さい時とありますよね。

なので、潜在的な「安定性」を評価するために今回は価格変動の大きさを一定になるよう補正したデータでもシミュレーションしました。

1ロジックあたり10,000円分固定で取引する設定で、ロジック数は11個です。利確、損切は最適化された設定でおこなわれます。 具体的な数字は後述するので、とりあえずグラフの形を見てください。縦軸が資産(円)、横軸が時間(分)です。

masagutti.hatenablog.com

 

レーニングデータでのシミュレーション

 

まずトレーニングデータでのシミュレーション結果。

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価格変動の大きさの補正なしの場合、つまり実際に取引した場合こうなるんじゃない?ってシミュレーションです。ちなみにスプレッド(売りと買いの価格差)もちゃんと考慮してますよ。

 

結構きれいに右肩上がりですね。取引量を10,000円分で固定しているので直線的ですが、資産の増加に応じて取引量をふやせば指数関数的な曲線になるはずです。

ただこれはトレーニングデータでの結果。AIはこの期間の価格データで学習したわけなので、結果は良くて当然です。問題はテストデータでの結果、ここからはAIにとっても未知の世界です。

 

テストデータのシミュレーション

まずは価格変動の大きさ補正なしの場合

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流石にトレーニングデータよりはちょっと不安定かな?それでも結構きれいに右肩上がりじゃないでしょうか。

割と安定しているように見えますけど、もう少し踏み入って評価してみます。価格変動の大きさを一定になるよう調整してシミュレーションすると

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かなりきれいに一直線にみえますね。テストデータでこの結果なら実際の動作も期待できそうです!

 

新しい損失管理機能

とはいってもさっきのテストデータのシミュレーション、大きく損失を出してるとこもあってまだ少し不安です。そこで新型には今までのものとは別に「損失管理機能」があります。詳しくは下記事内に説明があります。

 

テストデータにこの損失管理機能を適用してシミュレーションすると

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ある設定値ではこんな感じ。さて、最適な設定を探りましょう。

 

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 おお、気になっていた損失がだいぶ軽減されました。

最適な設定値は、、、、、秘密です笑。

 

損失管理機能を最適化したテストデータの単位日数あたりの損益シミュレーション

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先程のこれ、1ロジックあたり1万円分の取引をする場合

  • 1日あたりの損益平均:347.93円
  • 1週間あたりの損益平均: 2623.20円
  • 1ヶ月あたりの損益平均: 10454.77円
  • 1日あたりの勝率:71.11%
  • 1週間あたりの勝率:96.0%
  • 1ヶ月あたりの損益平均: 100%

でした。

まあそりゃ結果が良かったシミュレーションを選んで評価してるわけだからいい結果にはなるんですけど、実際の動作にも期待できそうな結果です。

新型のロジック数は11個なので、1ロジックあたり1万円の取引をしようと思うと11万円必要に思えますがすべてのロジックが同じポジションを持つことはめったにないので、5万円用意したとて1ヶ月運用したとして月利約20%くらいってことですね。レバレッジを2倍、4倍にすれば40%、80%も見込めそうです。おすすめはしませんが。

安定性を追求したので派手に稼げるって感じではなさそうですが、まあ現実的なところではないでしょうか。

 

あと一応、ほとんどの方には説明はしなくても大丈夫でしょうけど、上の勝率○%ってのはあのシミュレーションでそうだったというだけで、実際に日当たり71%の確率で勝てるということを保証するものではありません。

 

 

以上。