運用日記 9月20日　アルトコイン参戦　UNI調査

2020年9月20日 21:22

今日からはアルトコインに参戦するため、Binanceも始めてみました。

ただ、マーケットを見ていると、現物市場の出来高は以前と比べ少なくなっていて、よくよく見ると先物市場が非常に大きくなっていました。

Binanceは現物市場というイメージは既に変わっていたんですね。

そして、凄いことにアルトコインの取引手数料も0.036%でここはBitmex等の取引所と大違いです。これは有利に取引出来るかもしれません。

ただ、今回は別アプローチでアルトコインの予測をしたいと思います。今までは説明変数を沢山入れてモデルを強化していましたが、アルトコインはトレンドが出やすそうなので、移動平均線を中心としたグリッドサーチをしたいと考えています。

この前のインタビュー動画[インタビュー編：　兼業システムトレーダーのためのビギナーズガイド - Kory Hoang Part 1/2]でKoryさんがずっと移動平均について話していて、一見シンプルに思えますが、確かにアルファはあるのかなって思いました。

インタビューを聞いていて実際使っている指標は移動平均線かRSIだけな気がしたので、まずはここから調査しようと思います。

いつも日記に運用結果だけ書いてても正直単調なので、今回は少し調査を共有したいと思います。

前提条件

調査対象銘柄：BinanceのUNIUSDTの先物
調査対象期間：2020年9月18日07:00～2020年9月20日05:04
サンプル数：2765個(1分足)
予測ホライズン：5分

調査方法

n分間移動平均線の乖離率とn期間RSIの2つの指標からアルファを探索していきます。ただ、集計してもサンプル数が足りない可能性があるので、参考程度にしてほしいです。

移動平均線とRSIの定義

from ta.momentum import RSIIndicator

lags = [5, 10, 15, 30, 60, 90, 180, 240]

uniusdt["target"] = uniusdt["close"].pct_change(5).shift(-5)

for lag in lags:
   uniusdt["MA_{}".format(lag)] = uniusdt["close"].rolling(lag).mean()
   if lag >= 10:
       rsi = RSIIndicator(close=uniusdt["close"], n=lag, fillna=True)
       uniusdt["RSI_{}".format(lag)] = rsi.rsi()