ファイナンス機械学習：戦略リスク　最適取引ルールと最低正確度

Dean＠Edinburgh

OU過程を用いて、取引ルールの利益確定値$${\overline{\pi}}$$と$${\underline{\pi}}$$の最適な組み合わせを探した。

これをベット頻度を週次からほぼ毎日まで変えて、目標SRを年率換算1.5とし、戦略の最低正確度を評価する。

pt=np.linspace(.5,10,20)
sl=-1*pt
Frqs=[50,100,200,250]
srt=1.5
for Frq in Frqs:
    minP=[]
    for comb_ in product(pt,sl):
        ptsl=[comb_[0],comb_[1]]
        p=binHR(ptsl=ptsl,freq=Frq,tSR=srt)
        minP.append((ptsl[1],ptsl[0],p))
    
    columns=['sl','pt','prob']
    df=pd.DataFrame(minP,columns=columns)
    mp=df.prob.to_numpy().reshape(len(sl),-1)
    plt.imshow(mp,cmap='viridis', extent=(sl[0], sl[-1], pt[0], pt[-1]), 
              aspect='auto',interpolation='nearest',origin='lower')
    plt.title(f'Minimal Precision with BetFrq:{Frq}')
    plt.ylabel('Top Barrier')
    plt.xlabel('Bottom Barrier')
    plt.colorbar()
    plt.show()
    plt.clf()

ベット頻度が週次の時、

週次のベット頻度

さらに、ベット頻度を毎日にした場合、

毎日のベット頻度

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