私の構築日記

DeepLearningトレードシステム作成 途中経過2

ディープラーニングのトレードシステム作成の途中経過です。(前回の途中経過はこちら。)

学習データをVIXを基準に2分割しました。モデルを2つ使用したシステムです。

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項目
通貨 EURUSD
スプレッド 0.8pips
テスト期間 2007.01~2015.08
トレード回数 3074回
利益(pips) 6074.40 pips
ドローダウン(pips) 1243.40 pips
PF 1.22
ペイオフレシオ 0.61
勝率 67%
S/L なし

システムのコンセプト

前回のシステムは利益の半分以上が2008年後半から2009年前半に稼ぎ、2012年から3年近く動きがないというカーブフィッティングのような資産曲線でした。とても運用に耐えられるものではありませんでした。この問題の解決を目標としたシステムです。

モデルが1つのシステムの場合、ボラが高い相場と低い相場の両方に対応することができませんでした。ボラが低いときに勝てるようにパラメータを設定すると、ボラが高いときに過剰エントリーとなってシステムが崩壊します。損失を避けるためにはボラが高い相場にパラメータを合わせざるを得ません。その結果、ボラが低い相場ではエントリーしないためトレード回数は減少し、ボラが高い時にしかエントリーしないので利益もボラが高い相場の時に集中してました。

そこで学習データをボラが高いときと低いときの2つに分割しました。分割基準はVIX値にしました。ハイボラ用のモデルと低ボラのモデルを作って、それぞれでパラメータをチューニングします。VIX値が閾値より低いときは低ボラ用のモデルとパラメータで相場の方向を判断、VIX値が閾値以上のときはハイボラ用のモデルとパラメータで相場の方向を判断するようにしました。

こうすれば低ボラでもエントリーするようになって、ハイボラ時の過剰エントリーも防げるかもと考えた次第です。

結果分析

どうでしょうか?

前回のシステムよりパフォーマンスは落ちました。DDが増大し、PFもペイオフレシオも下がっています。ただprofit曲線は理想的な直線に近くなりました。トレード回数は時間による偏りがあるものの、資産増加率は時間の分散ができていると思います。パフォーマンスは落ちますが、この点は前のシステムより運用しやすくなったと思います。トレード回数が増え、1回/1日ぐらいのペースになったのもいいと思います。

ネックなのはやはりリーマンショック時のドローダウンの深さでしょう。その後、急回復していますが実際システムを動かし続けるのは無理だと思います。あと、ペイオフレシオが低いのも改善されていません。そのため、DDの割には全体の利益が少ないです。

稼働するのか?

今のところ動かす予定はありません。マシにはなりましたが、リスクの割にはリターンが少ないのでストレスがたまりそうです。また今回のバックテストではS/Lを設定していません。実際動かすとなるとS/Lは設定しないといけないので、S/Lを設定してバックテストをやり直すと、パフォーマンスは更に落ちるでしょう。

もう一つ別のアイデアがあるので、最終的は判断はその結果を見てからにしようかと思います。もしその結果がぼろぼろだったら、これを動かすことを考えます。

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