コツコツ稼いでドカンと焼かれるタイプのBOTで現在絶賛焼かれ中
昨日も似たような感じで焼かれてたけど一日かけてプラ転してたので信じたい気持ち
想定していた通りの挙動はしてくれているので、とりあえず動かしておこうかなという感じ。バックテストの成績では月間のシャープレシオが1.0以上はあるので月での利益はプラスになる可能性が7割程度はあると思うけれど、直近で見ると負けてるのが気がかり
ただ現状これ以上執行改善するのは難しいので機械学習の部分を突き詰めていきたいという所存。
機械学習
別に研究者になりたいわけじゃないので根本的なアルゴリズムどうこうは置いといて、汎化性能の向上を突き詰めていきたい（汎化性能 = 予測精度のこと）
機械学習段階における変数は
- 特徴量
- ハイパーパラメータ
の二つしか無いと考えているので、そこを頑張るということになる。（厳密に言えば交差検証などのテストの部分も入るだろうけど、現状より改善する方法は多分ないと思うし、汎化性能に直接関わる部分ではないと思っているので除外）（あと薄い知識で現段階の見解書いてるだけなので参考にしないでください）
機械学習といえばやはりkaggleなので、kaggle界隈から情報を頑張って取得していこうと思う。
後はトレード界隈から強そうな特徴量を探してくることだけど、こっちは実運用時にそれ食わせられなくね…？みたいなやつもあったりするから難しい。ほか、単純にそのデータをバックテストするときにどうやって用意すんのやっていうのもある。オープンインタレストとか強そうだから使いたいんだけどなぁ…
現状の知識は特徴量は定常性高いほうがいいよね、ということはこういうふうにしたほうがいいよね。ぐらいしかないのでマジで浅い
とりあえずkaggleで勝つなんたらかんたらって本を読んで、この辺詰められる知識を考えていく予定。
ちなみに現状のbotもmlbot（機械学習を使った自動売買システムのこと）なんだけど、適当にテクニカル指標入れてるだけなのでなんなら無いほうがいいレベルかもしれない。
マジで適当に作ったのでEMAとか無限の過去を利用する指標も使っているので、多分バックテストと実運用での乖離も発生しちゃってる気がする。
なのでなるべく早く機械学習部分はがっつり一新ちゃわないとやばい。
やばいと思えれば頑張れるだろうという気持ちと、実際に動かして数字が増減するとモチベも高まるだろうと思って実運用無理やりスタートしたけど全然やる気でない。
やる気でないときは確かwoopだっけ、そういう理論でとにかく目的を明確化して（自分の願い→それを達成するための目的→それをやる理由→やった後の結果みたいなやつだった記憶ある）おこうという記事
うまく性能あげられれば、もう少し焼かれ方もマイルドになるだろうし、そうなれば日利もプラスになる確率上がってハッピー！ ということで頑張って本読もうと思います。めんどくせ
