仮想通貨で右肩上がりの結果を得る機械学習（BITUSDT・FTMUSDT）

仮想通貨で利益率が右肩上がりとなる機械学習モデルを作成することができることを紹介しています。訓練データとテストデータが同等の精度で予測でき、フォーワードでも同じ傾向が継続することを重視して作り込んだモデルです。前回までにBTC, ETH, XRPで右肩上がりとなった結果を紹介しました。

これ以上メジャーコインでやっても同様に良好な結果は出てくる気がしますので、今回はマイナーコインにトライしてみます。 前回までは訓練データとテストデータの比率が8:2、5:5、2:8の3パターンを示しましたが、今回からは2:8の結果だけを示します。実験の目的はフォワードで長い期間通用するモデルができるかどうかを確認したいので2:8で利益率が右肩上がりになることが確認できれば十分です。

Bybitの規定通貨であるBITUSDTの結果です。いつもと同様に期間は2022年の1年間のデータで青が訓練データの利益率の推移、オレンジがテストデータの利益率の推移です。今回も良い結果となりました。長期間に渡って利益率は右肩上がりとなりました。

次はFTMUSDTを試してみます。

やはり良い結果になります。ただし、気になるのはドローダウンです。ドローダウンの大きさはとても小さいので良いのですが、気になるのはBITUSDTとFTMUSDTのどちらも同じ場所に同じようなドローダウンがあることです。実はXRPの時も同じ場所にドローダウンがあります。

仮想通貨同士のチャートは比較的相関が高く、マイナーコインもBTCのようなメジャーコインと同じ動きをします。いろいろな通貨で学習をさせてみているつもりでも、そもそもチャートが似ているから同じような結果が出ているだけ、ということはあり得ると思います。

ただし、BTCとETHには似たようなドローダウンはありません。XRP, BITUSDT, FTMUSDTは共通の場所で予測を間違える割合が増えているが、BTCとETHはそうでもないということです。XRP, BITUSDT, FTMUSDT同士はチャートが似ているかといえば、見た感じでは確かにそうですが、それをいえばBTCもETHも同じようなものです。

これ以上仮想通貨で検証を続ける意味はなさそうです。どの通貨でも良好な結果を得ることができるでしょうし、チャートの動き自体が似ているので同じ結果になっているという可能性も見えてきています。

次は傾向が仮想通貨とは大きく異なるチャートで検証をしてみたいです。FXであれば全然違う特徴を持つチャートがたくさんありそうです。どのようなチャートでもこの方法が有効なのかどうか実験するのが楽しみです。