先日、さらに仮想通貨の研究を深度化することを下の記事で書きましたが、分析し、ストラテジー化もして、ML化まで実施いたしました。
上の記事ではあらゆる経済指標で分析と書きましが、色々とかなり試してみると、なんかありそうです。前回のbotはOHLCデータだけで製作しましたが、今回はどのように実体経済の影響を受けているのか考えて探ってゆきました。
俺のアルファ
今回見つけたアルファは結構強力だと思っています。
分析期間は結構短いですが、日々移り変わる仮想通貨のファクターとしては十分だと思っています。
CORR^2＝0.0529なので、かなり説明できているはずです。
このファクターを使えば、この下落相場でも儲けることができるはず！と思っています。
またこれ以外にも相関を抑えつつも数個強力な物を見つけていますので、マルチファクターで分析することが出来そうです。
トレードストラテジー化
まずは簡単に線形回帰にてトレードモデルを作ってみました。
銘柄も調査のうえ、最適化し、試行錯誤を得て以下のバックテストモデルが出来ました。
約１．５年で単利＋190％を達成することができるものとなりました。
ただ気になるのは50dayから100dayのドローダウン。
ウーム、これだったらML化までやってしまうか！と思いまして、ついでにMLでしか実装しにくいファクターもあったので、ML化をやってみる事にしました。（昨晩11時）
俺のML化
線形回帰である程度結果が出ていると安心して取り掛かれます。
まずは、線形回帰と同じファクター・特徴量で計算すると、同じような結果が出力され、ならば、追加での特徴量を試すと、結構化けてくれました。
下はそのバックテスト結果です。
※トレーニング区間を含んでいるので、微妙な比較ですが。
もう少し滑らかなグラフが良いとも感じますが、最適化は単なる自己満足ですので、気を付けてゆきたいと思います。
とりあえず、本日からはこれを実装させるべくデータ取得プログラムから作ってゆこうと思います。