やってみたいこと。思いつきベース(2022/11/20)
実現したいこと
FXの自動トレードを、MT4/5と、無料のCloudNoteと、GithubActionなどのCI/CD環境で構築してみる。もちろん、自動トレードの実行には機械学習を取り込む
技術的なこと（１日調べてみた）
無料のCloud環境(Cloud Run)
最初はGoogle Compute Engineで構築を考えていたが、これではずっとインスタンスを保持することになる
結局、Dockerで運用してCI/CDを考えるなら、今回はCloud Runを採用
これなら、必要なときのみ実行されるので、無料枠内で抑えることができそう
実はこれも気になっているので、余裕があれば試してみる。Dockerで環境作るから行けると思うが。
CI/CD環境(Github Action)
Github Actionで、CI/CDを実現、Github ActionからCloud Runを実行して、Deployできる環境を作る
コンテナ(Docker)
環境は再現性を保つため、Dockerを採用。Github ActionからDockerイメージをCloud RunにDeployする
機械学習
久々に機械学習を使う。基本的にLightGBMや、XGBoostを使う予定だが、なにやら新しいモデルが出ているらしい。そっちも試してみたい。
DeepLearningも捨てがたいが、Cloud Runで、GPUも使えるようだ。ワクワク
自動トレード(MT4/5)
まぁ、この辺はとりあえずMT4/5でも売買するときにしか使わない予定。基本的なエントリータイミングは、機械学習に任せ、TP/SLとトレイリングストップで利確、損切りする想定。そうすることで、MT4/5への依存度を下げる
予測モデルの構築
時系列モデルを使いたいところだが、基本はなんちゃって時系列モデルを採用。指標としては、SMA、RSIなど基本指標を組み合わせて判断する
今回は、１分毎にデータを送り、５分後のエントリー有無でも判断させてみるかな。
MTを動かす環境(ABLENET)
MTを動かすWindows環境は、すでに契約済みのABLENETをそのまま使う。これだけは無料環境ではないが、まぁ、いいでしょう。
外部ドライブ(Google Drive)
そうそう、今回は特に必要ないのだけど、やっておきたいこととして、Google Colaboratoryで作成した学習モデルをGoogle Driveに保存し、そのモデルを使えるように実装する
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