年末で、来年度の予定を立てねばならず、その関連の資料も多く、会社の仕事が忙しいです。
本来、エンジニアなのですが、グループリーダーということもあり、皆には実務で頑張って欲しいので、社内資料に関しては私が作っています。
なので、審議も近く、資料数も多く、ここ一週間はなかなか、帰宅後に勉強できません。
そういう時はアイデアだけを書き留めておき、時間ができると試すことにしています。
今日はこれが使えるんちゃうみたいな特徴量があり、まだ検証していないので今日は出血サービスでアイデアだけをシェアしてみたいと思います。
時間帯カテゴライズ
仮想通貨であれ、株であれ、時間帯によっては動きが変わる時があるはずです。
仮想通貨なんて、アメリカが取引している時間と日本が中心となって取引している時間では動きが異なるのでは？と思ってしまいます。
そのため、時間帯カテゴライズの特徴量を自分で作って試してみてはどうでしょうか。
24時間を同じシリーズで分析するよりも精度がますのではないでしょうか。
主要指標とのスプレッド
株であれば、日経平均とS＆P500,、仮想通貨であればビットコイン価格と取引対象のコインとのスプレッドを特徴量に変換してつかってみてはどうでしょうか。
なぜこんな事を言うかというと、株であれば平均への回帰が働くことが多く、その効果に期待するためです。
月末か月初めか
人がお金を持っていないときが月末、支払いに関しては月初で完了するはずです。
そんななか、お金が無い時期は誰かが現金化する売りをするはずで、日本は給料日も月末ときまっているので、人間の行動は特徴的になるのではないでしょうか。
決算発表日までのカウントダウン日数
個人的は印象ですが、決算発表に向かって上げてゆき、発表後下がるイメージです。
誰かが買い支えているような印象
これを特徴量にすれば、効果があるかもしれません。
複数の株を扱うのであれば、浮動株比率を正規化してつかっては？
浮動株の割合で株価の動きは変わってくるそうです。
いつかは忘れましたが、日経ヴェリタスの表紙で特集をくんでいたことを覚えています。
であれば、これを特徴量使って、上げやすい株か、下げやすいのか、学習に使って確かめてみてはどうでしょうか。
最後に
さてはて、どれが有効な特徴量なのでしょうか。
ただし、特徴量は無数にあると思っていただければ、大丈夫と思います。
無数にある、だからあきらめないことが重要という事だと思います。