INTP型のブログ

苦味があるな?

記憶の残らないタイムリープに意味はあるのか

なんかすごい昔にどこかで書いたことあるような気もするんですけど、ここには書いてない気がするので書きます。

 

タイムリープは記憶を持った状態で、過去の同一の肉体に意識が移ることを指します。時をかける少女っすね

 

で、こういうタイムリープものは記憶を持ち越すことで未来に起こることを知った状態で行動を起こし、いろんな問題を解決したり、解決できなかったりして曇ったりするわけなんですが、ここで記憶を持ち越さないタイムリープについて考えたいわけです。

 

  • タイムリープをした本人を含めて、誰もが記憶を持っていないとしたなら、未来は変わるのか変わらないのか

 

ということです。

 

この問題の論点になるのは、『自然現象など、あらゆる事象や生物にランダム性はあるのか』になる気がします。

 

なお過去に戻る以外にあらゆる変数が同じ状態で特定の現象を観測する。というのは不可能なため、推測しか出来ません。

 

これを思ったのはコロナ前にボードゲームしていた時、「記憶を持ち越さないタイムリープをしたいかしたくないか」みたいな話が出て、その後家に帰ったときふと「量子力学があるならランダム性あるのでは?」と思ったわけです。

 

正直量子力学とか上辺だけしか知らないので、適当なことしか言えないんですが、アインシュタイン量子力学にキレた結果産まれた名言が「神はサイコロを振らない」らしいので、多分「乱数的要素あるわけ無いやろ!」ってことだと思うので量子力学は記憶を持ち越さないタイムリープに関して有力な根拠になる気がします。

 

特定のタイミングで「記憶を持ち越さないタイムリープをしたいか」と聞かれた場合、仮にランダム性があるのであれば「今の人生に不満点があるならタイムリープをする」のが正解だと思われます。

 

なぜならランダム性によって『不満が多くなるor特に変わらないor不満がなくなる』という効果が期待できるため、「不満点があればタイムリープ」で戻り続ければいつかは不満がなくなり良い人生でタイムリープするという選択肢をスルーできるためです。

 

ただこの選択肢には一つ問題がありまして、仮にランダム性があるのだとしたら『次回以降記憶を持ち越さないタイムリープができるとは限らない』ってことです。

 

ここが最大の問題点な気がしてます。

 

結局ノーリスクでリターンを取れるわけじゃないとも言えるわけで、リスク回避ならやらないほうがいいし、リスク許容ならやったほうがいいかもしれません(不満があるなら)

 

そんなどうでもいいことをやることやって暇だったので考えていたのでした。おわり

dex-botについて考えたい

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最近負けまくってたシステムが調子よくて機嫌いいので次のことについて考えてた

 

アフィ爆散してよかったなと思うこと」でも書いたけどあれ以来常に何かをやる場合は参入障壁とリターンのバランスを考えるようになった

 

mlbotは参入障壁が機械学習の存在によって高くなっていること、そもそもプログラミング学習も一つのハードルであること。この二つが参入障壁としてあるためやってみた

 

今後もmlbotに関するスキルを磨き続けるのもありだとは思うけど、その場合は基礎学力の向上から始める必要があり、多分学習コスト分を回収できるのは来年とかになる気がしている

 

それぐらい長期を見据えて動いてもいいけど、仮想通貨という動きの早い世界でそれはどうなんだろうとは思う

 

そのため新たにdex-botへの参入を考えたりしていた。

 

dexは分散型取引所のことで、中央集権型の取引所ではないもののこと。

 

通貨の流動性の担保を個人がやっていたり、よくわからないけどイーサリアムチェーン?が土台にあって動いているらしい、この辺よく知らない

 

dexは雨後の筍のごとく乱立していたりするんだけど、それを活用すればアビトラがやりやすかったりする。

 

例えばdexAでは通貨Aの価格が100円、dexBでは通貨Aの価格が101円。このような価格乖離が発生することがある。

 

このときにdexAで通貨Aを購入し、dexBで通貨Aを売却すれば1円の利益がノーリスクで取れる。というのが裁定取引アービトラージ)、いわゆるアビトラである

 

こういったチャンスが一般的市場より転がっているのがdexであるため、多くのbotterが参入しており、情報の入手コストが高いと言える現時点でもレッドオーシャン化していると言われている

 

ただそれでも自分の目で見てみるのが大事だと思っているので、とりあえずやってみたくはある。参入障壁高いし

 

そう、参入障壁が高いため”良い”のだけど、逆に言えば参入障壁が高いゆえに徒労に終わりそうな恐怖があったりもする。

 

まあアフィで爆散したときに

 

  • 「これからは難しいと言われていることにこそ挑戦しよう」

 

と思ったので、ムズいと言われるdex-botに参戦してみたい所存。

 

そのためにはRustやらなきゃいけないらしいのでRust勉強する。クソムズ言語と聞いているのでガクブルしている

 

あとは単純にdex周りの知識クソザコなので、そのへんも調べなくてはいけない。

 

参加してたコミュニティでその情報流してくれてた人がいたのでそれ見つつ、色々頑張るしか無いかなという感じ。

 

10月から2月ぐらいまで色々なチェーンやら通貨を触った経験が少なからず活きてくれればいいなという所存

暗中模索

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鬼焼かれ

今日の未確定分を含めると3日連続で損失

ピーク時から見ると利益が半分以上吹っ飛んでしまった

 

バックテストの結果を加味するとこれぐらいはありえる数字では間違いなくあるのだけど、それでもこう損失が続くと不安になってしまう

 

そこでそれを払拭するために色々手を動かして見るわけだけど、全然改善策が思い浮かばない

 

勉強もしているけれど、ここから先のスキルはより高度になってきており、付け焼き刃で対応できるラインを超えてきてしまっている感じがする

 

そこで選択肢は5つあるなと思った

 

  1. 愚直に書籍を買い漁る
  2. 成績を出している(と思われる)裁量トレーダーのnote等を買う
  3. kaggleをやる
  4. numeraiをやる
  5. 面倒くさくてやってなかった特徴量入れる

 

1は正直限界きている気がする。

 

まだまだ読むべき本はあるけれど、付け焼き刃で読み込める本ではないものが多い。

 

2はそこそこな費用がかかるためあまりやりたくない。会社に経費にしてくれないか打診してokもらえたらありかなという感じ

 

3は実務を通じてスキル向上を目指すイメージ。時系列データ系をやっていけばスキル向上につながると思っている

 

4はゴリゴリに株式等の予測ができるけど、多分フィードバックが得にくいような印象がある。わからんけど。あとうまく予測ができれば儲かるけど、逆に悪い予測を出したら損失が出るので現スキルでやるべきか微妙なところはある気がする

 

5は面倒くさいというかやり方がよく分からなくて入れたほうが間違いなくいいけど、データ取得できていないやつをやるという感じ。例えばOIや精算など。ちゃんとやるんであれば取れる分だけ直近でとって、あとは自前でDBに蓄積していく感じになる、めんどい

 

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個人的には3か4かなと思っている。

 

実際に相場予測をした場合の問題点はフィードバックを得にくいという点。

 

またkaggle等であれば集合知も期待できるため、その点も良さそうに思う。

 

最低限予測をやる方法ぐらいは頭に入っているのでちょっとずつやってみたい。

 

numeraiはリスクあるし、フィードバックがkaggleより得にくいと予想しているので、とりあえずkaggleの時系列データ系のコンペを触ってみたいなと思う

 

これで少しでも実績が詰めれば、エンジニアとしてのキャリアにも繋がってくるだろうし。

 

直接的に相場に繋がってくるわけではないけれど、急がば回れということでひとまずスキル磨きを優先するという意味でもkaggleかなぁと思っている。頑張りたい

 

追記:

6.数学の学習

対数やら何やら基礎ガタガタなのでここ抑えるだけでも違うかもしれない。

勉強!って感じの勉強嫌だー、でもどこかでやらなきゃいけない案件だよなー

最近読んだ本

リンク貼るのめんどいので気になるのあったら自分で見つけてください

 

日給300万円のSS級トレーダーが明かすbotterのリアル

 

botter = 自動売買トレーダーのこと。この本読んで初めて知った

 

システムトレードがこれを指すんだと思ってたけど、ルールに則ってトレードすることもシステムトレードと表現することがあるっぽいので、多分botterが適切なんだろうなと思う

 

mlbot(machine learning bot)を使って種銭20万から資産億超えを1年で達成した天才の自伝みたいな感じ。実際にどうやってトレードルールをテストするのかや、機械学習を組み込む方法、そもそもどういった仕様でmlbotを組んだほうがいいのかなど。指針をたてる上でめちゃくちゃ役立った

 

そもそもこの本がなかったらmlbotやろうと思いもしなかったと思うので良い出会いだったと思う。

 

ちなみにrichmanbtc氏がgithubで公開しているチュートリアルと実用的部分はほぼかぶってるので、色々すっ飛ばしてそこだけやってもいいとは思う。モチベ高めるという意味では本のほうが良いと思った

 

システムトレード 基本と原則

 

ぶっちゃけあんまり内容覚えてないけど、良書の類だと思う。

 

  • 資産管理
  • 変数が多くなることの危険性

 

みたいなところが頭に残ってるかなという感じ。

 

テクニカル指標とかをボロカスに叩いてるけど、知る限り有効な指標もあるように感じるので、あんまりこだわりすぎないほうがいいとは思った。ただ変数が多くなる指標を使うべきではないというのは頷けた

 

結局『操作可能な変数が増える = 過去データにフィッティングさせやすくなる』ということなので、少ないに越したことはないはず。

 

内容通り今思い返すと基本って感じがする。

 

アルゴリズム取引の正体

 

アルゴリズム取引全然知らない人間からするとめっちゃ助かる本だった。

 

逆にmmbotとかアビトラ、best bid, best askとか聞いてピンとくる人には必要ないかも。用語集的な本なので

 

自分みたいに機械学習ファイナンスも知識ゼロみたいな人にはおすすめ。断片的にしか知識ない人にもおすすめという印象

 

ファイナンス機械学習

 

クソムズ本。

 

ただ日本語で書かれたmlbotに関する本はこのシリーズしかないのでこれ読むしか無い。

 

流し見したデータでしか無いけど生涯で1000億円は稼いだトレーダーの本らしい。

 

mlbotを作る上での注意点みたいなものがめちゃめちゃ載っているし、使い方も具体的に載っているのでかなりの良書。

 

ただし内容がムズすぎて未だにほとんど理解できてない。断片的に使えそうなところを回収している感じ、それでも役に立つんだから凄い本だなと思う。

 

これとrichmanbtc氏のチュートリアルがなかったらmlbot完成まで漕ぎ着けられなかった自信ある。

 

Kaggleで勝つデータ分析の技術

 

結構始めた最初の頃に買ったのだけど、そのときは内容全然わからず積読してた。

 

読めるようになってからは話に聞く通り実践的手法が多く有用だなと思った。

 

ただrichmanbtc氏がこの本から得たノウハウをポロリしまくっている印象なので、正直richmanbtc氏のnoteやらコードやら読みまくっていた自分からするとそこまで新しい発見はなかったりする。

 

時系列データに対しての特徴量の話も出てたけど、実際試してみた印象としてはあまり強いとは感じなかった。ドメイン知識(分析対象となるデータへの知識)をベースにして特徴量考えたほうがやっぱり強いかなと思った。

 

ラリー・ウィリアムズの短期売買法

 

なんかいいらしいと聞いて買ってみた。

 

クソ高かった割に今生きている情報ゼロなので別に買わなくていいと思った。

 

まあ今読み返したらなんかまた違った発見あるかもしれないけど、印象薄い本だなという感じ

 

東京大学のデータサイエンティスト育成講座

 

今手元の本漁ってたら出てきた、途中まで読んで積んでたの思い出した。

 

始めたての頃に「初心者にはこの本おすすめだよ!」みたいな口コミ見て買ったけど、なんか読み進められなかった、俺の嫌いなタイプの本だった

 

なんというか『教科書!』って感じの本嫌いなんだよな。モチベーションが上がらない、本能が拒否してしまう。練習問題とかいらんから実際に使ってみたみたいな内容が読みたい

 

練習とかしたくないんだよな。別に作りたいものはもうすでにあるんだから、本読みながら実際にそれをよりよく作りたいわけ、だから実務的にはどれをどう使うべきなのかって具体的話が聞きたい。練習問題とか聞くとFuckという気持ちになってしまう

 

ただ改めて見ると面白そうな内容がちらほら見えるので、今なら読んでみてもいいかなと思った。

 

自分とは逆で、しっかり基礎固めたいタイプの人にはおすすめかもしれない。

 

Pythonで始める機械学習の本

 

最近読んだ。

 

割と基本的な内容だったので、現段階だとだいたい把握している内容って感じだった。復習にはなったかなと言うぐらい

 

ただ教師なし学習とかはいずれやってみたいなとは思うので、そのときにまた火を吹くであろうという感じ

 

ファイナンス機械学習ムズすぎワロタw』ってなって挫折してしまった場合は、一旦この本を経由してから戻ってみるのもいいかもしれない。自分はわからない用語リストみたいなの作ってすべてググって力技で読んだ

 

図解でわかる ランダムウォーク&行動ファイナンス理論のすべて

 

最高に面白かった。この本勧めたいから記事書いたまである

 

2005年初版の本だけど、多分現代でも通用する話だと思う。マーケットの本質がわかる気がする

 

ランダムウォークには批判もあって、例えば途中で上げたラリー・ウィリアムズとか「ランダムウォークとか本気で言ってんのかよww」(意訳)みたいなスタンスの人だったけど、この本の「完璧にランダムウォークではないが、基本的にはランダムウォーク」というスタンスは正しいと思う

 

実際、強い裁量トレーダーのスタンスもよく聞くと前提にこの本と同じスタンスがあるように感じた。予測できる部分だけで戦うとかまさにそういう話だと思う

 

ファイナンス系の前提知識ゼロでも読めるような作りになっていて、かつ読みやすく仕上げられているので、相場に興味ある人はとりあえずこれ読んでみるのおすすめ

 

 

まさかの界隈かぶり

今日も今日とてbotのアイデアを求めてだらっとbotter界隈眺めていたら、

 

 

俺やん、となり死ぬほどビビった。ツイートと返信隅々まで見た人やんってなった、richmanbtc型botを狩るbotの詳細ポロリして欲しい

 

INTP型のブログと銘打ってる以上、MBTI系に興味あってなおかつbotter界隈みたいな人いないでしょ。と思っていたらいたのでびっくりした

 

更に言うと自分の思いつきを高レベルな人にシェアされてることで更にビビった

 

 

こんな感じでbotterの基準点みたいなものが界隈に存在するのだけど、件の人はS級botterといっているので月次1000万~

 

「うちのブログ読者の最大年収は1億円超えです」

 

これが言えるようになってしまったな!(なお筆者の年収は日本の平均以下の模様)

 

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件のシェアされた記事に関して、自分で色々試行錯誤してみた感じ改善にはつながったので考え方あってるとは思っていたけど、こうやって強いbotterの方にシェアされたことでより確信を持てた気がした

 

逆に言えば強いアイデアがbotter界隈に共有された可能性があるので優位性という意味で良くない気はするけど、まあいいか。この程度だったら影響はないようなものだと思うし、それより考えの補強ができたことのほうが大きい

 

流石に「おいこれ見ろよwめっちゃアホなこと書いてるぜww」みたいな晒目的でシェアしたわけではないだろうし……ないよね?

 

結局件のアイデアが出てきたのも本読んだり情報を集めたからなので、やっぱり知識は大事だなぁと思う今日この頃なのでした

思いつきメモ

マーケットに対する自分なりの理解 - INTP型のブログ

 

さっき自分で書いてみてマーケットが基本的にランダムなのであれば、ランダムであることを取り込む形で特徴量作ったほうがいいよなと思った

 

ランダムということはそのランダムを生み出す確率分布があるわけで、足は確率変数なはず。仮に確率分布が正規分布であるとした時、最も高い確率で出現するのは平均になるわけだし、標準偏差の影響もデカイはず。

 

標準偏差に関してはアルゴリズム側で色々やりそうな気配を感じるので、特徴量に関しては平均であることが非常に重要なんじゃないかと思った。

 

note.com

 

そう考えるとわざわざrichmanbtc氏が平均足戦略を取り上げていた理由に納得がいくかなという。

 

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特徴量といえば、時系列データでその時を特定できてしまうような特徴量は避けるべきっぽい。

 

ってことは移動平均線を始めとした価格に影響を受ける指標は使えないよなと思った。

 

EMAに関しては効果的って話を裁量トレーダーの人から聞いたことあるんだけど、これも機械学習では使いにくいっぽいなと思った。

 

強いて言うなら乖離率としたら使えるのか。

 

試したことなかったから後で試してみる。

 

基本的に終値に対しての割合みたいな感じで特徴量を作れば定常性担保できるだろうし、その考え方大事かもしれん

 

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仮に最初に上げた平均足を特徴量として使うのであればどうやって定常性を作るんだろう。あれか前の足からの変化率として捉えればいいのかな

 

絶対値をとってしまうとどうしても時期によって大きな値、小さな値になってしまうから定常性が著しく落ちてしまうし(特に仮想通貨はそう)、とにかく割合意識かなという感じ

 

勾配boostingだとそういう低定常性関係ないみたいな話見たような記憶あったりするんだけど、うろおぼえすぎて本当かどうかわかんないし、どこで見たかもわからないというね。

 

まあ定常性が高いに越したことはないだろうし、この変意識してみたい。

 

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まとめると、特徴量に関して

 

  • マーケットが基本ランダムウォークなら平均が大事になってくると思った
  • 定常性高いほうが時系列データは汎化性能に良いと聞くので、できる限り割合に直したほうがいいと思った

 

あと、テクニカル指標とか特徴量として組み込んだ場合、どういったシナリオパターンを予測できるかを考えたほうがいい気がした。トレンドが起きるようなシナリオなのか、レンジになるようなシナリオなのか

 

テクニカルの重要性あんまりわかんないからあれだけど、色々考えないとだなーという次第。基本は箇条書きした部分頭に入れておけばいいと思った

 

あと開発環境としてjupyter lab使ってるけどkaggleでやったほうが便利という話を聞いたので移行とか考えたい。また新しく勉強するのめんどいなとは思う

 

追記:

今気づいたけど、kaggleとか見てるとテクニカル指標をrolling(5),rolling(10),rolling(20)...みたいな感じで一つの指標を複数入れてたりするんだけど、これって長期の平均に対しての短期の平均を見たいからやってるのかもと思った

 

長期の平均がわかればその期間の確率分布がわかるはず。その確率分布に対して短期の平均が外れ値をとっているのであればそれはランダムではなく何かしらの意図のある値が出ていると言えるはず。

 

ランダムじゃないところをいかに見つけるかが重要なんだから、そうやって発見してるんじゃないかという風に思った。仮説でしか無いけど

マーケットに対する自分なりの理解

結論から言えば、非効率的なマーケットでリターンを得に行くというのが個人としての自分の考えです。

 

効率的なマーケットはランダムウォークする

 

  1. 情報コストがゼロ
  2. 取引コストがゼロ
  3. 全投資家が合理的行動をする

 

この3条件が揃うとマーケットはランダムウォークすると言われています。ここで言うランダムウォークブラウン運動だとかカオス理論だとか言われますが、要は予測不可能な動きをするということです。サイコロの次の目を予測することはできません

 

※情報コストがゼロというのは価格変動するような情報が出たときにそれが素早くマーケットに織り込まれるような状況のこと

 

また情報コストがゼロでなくても、特定の情報に対して偏った判断が発生しないのであればそれはランダムですし、合理的行動にしても多くの人が偏った判断をしなければランダムウォークすると言えます。

 

取引コストに関してはそもそも昨今で大きなコストがかかることは少ないです。

 

完全に効率的なマーケットは存在しない

 

効率的なマーケットはランダムウォークするため価格予測をすることは出来ず、リターンを得ることは出来ません。

 

もしマーケットがランダムウォークしていることを前提とするのであれば、世の中の投資家はすべてサイコロを投げて喜んでいるチンパンジーですし、成功した投資家も同じく運良く勝てたチンパンジーです。

 

ただ実際には勝っている投資家は長期的に勝ち続けていたりします。これは大数の法則を鑑みても、マーケットがランダムウォークしているのであれば考えにくい事実です。

 

これはマーケットが完全にランダムウォークしているわけではないことの証左だと考えていますし、またランダムでない部分にこそリターンが眠っているということでもあると思っています。

 

※状況証拠だけでなく色々考え方あるんですが、全部に触れると本になるのでやりません。

 

マーケットの予測可能な要素や収益機会

リスクプレミアム

※ちょっと書くの面倒くさくなってきたのでざっくり書いていきます

 

リスクプレミアムは『価格に対して人のリスク感覚が織り込まれる』って話です。

 

人は利益よりも損失により敏感であるため、リスクが高い商品は同価値を持つものよりリスク分安くなければ買われません。それは逆に言えばリスク分適正価格より安くなっているということであるため、後に適正価格に戻ることでリターンを期待できます

 

ギャンブラーの誤謬

トレンドに対しての反応を示唆する考え方で、【表が3回続いたら次は裏だと思う】し、【表が30回続いたら次も表だと思う】心理がトレンドをより強いものにするという考え方です。

 

ギャンブラーの誤謬は適正価格からの乖離を生むため、ミーンリバージョンと呼ばれるリターンを取りに行くことにも繋がります。単純にこれによって生まれるトレンドに乗るという考え方でもいいです。

 

ミーンリバージョン

適正価格より乖離した価格が元に戻る現象のことです。

 

この現象によってリターンを得るのであれば適正価格を推定する必要があったり、トレンドがどこまでいくのかを考える必要がありますが、これが非常に難しいポイントです。

 

ただ個人的には一般的売買益を望むのであればこのミーンリバージョンを狙うか、ギャンブラーの誤謬のようなトレンド発生を狙うしか無いと思っています。

 

ちなみに自分が今使っているシステムはミーンリバージョンを収益機会にしていると言えます。

 

確実なことは何もない

とはいえマーケットは基本ランダムなので確実なことは何もないと言われています。

 

あらゆることは確率的に起きたり起きなかったりするものであり、その確率を味方につける戦い方を身につける必要があると思われます。

 

例えばギャンブラーの誤謬によってトレンドが発生するのかどうかも確率的なものです。そのためトレンド発生点から全資金をbetするのではなく、段階的にbetしたほうが確率的には有利になります。ミーンリバージョンを収益機会と考えた場合でも同じことです

 

大数の法則を味方につけない限り、サイコロを振ったチンパンジーに負ける可能性を誰もが持っています。それはあらゆる値動きに確実なことが言えないためです。

 

マーケットは基本ランダムだけどその中に歪みがある

 

っていう話でした。

 

ここでいう歪みというのは参加者の非効率的な判断であったり、情報がゆっくりとマーケットに伝わるなどがわかりやすい気がします。

 

自分も理解度が高いわけではないのでざっくりとしか書けませんが

 

  • マーケットは基本ランダムだけど歪みはどうしても生まれる

 

という理解は本質的だと思っています。なぜならマーケットがランダムウォークしているのであれば儲かる投資家は運だけということになっちゃいますし(インデックス投資とかは除く)、参加者が人間である以上心理がマーケットに反映されてしまうからです。

 

どのような歪みが生まれる可能性があるのかを把握して、どのように収益化することができるかを考える。というのが投資家としての本質的な利益的行動なのかなと思っています。