【A級ボッター記念！】 機械学習自動売買ボットの完全解説 〜執行方針, 特徴量エンジニアリングから richmanbtcさん型MLボットの改良方法まで〜
こんにちは、rog_peterです。
2022年5 月次は、目標だったA級ボッター（＞月次100万円）になれました！そこで今回はA級記念としてこれまで自分が学んだ機械学習ボットに関する知見を可能な限りすべて公開したいと思います。
機械学習自動売買ボットとは
寝てるだけでお金が増える、そんなツールが存在したら誰もが欲しがるでしょう。仮想通貨のバブルのたびに話題になる（？）仮想通貨自動売買ボットもそんな夢のツールを目指して作られているものです。
一口に、自動売買ボットといっても、テクニカル指標やその他指標（仮想通貨ならOI、精算、乖離など）の情報を用いたルールベースのボット、マーケットメイク系の高頻度ボット（通称MMボット）、取引所間や通貨間の価格の歪みを狙うアービトラージ（裁定取引）ボットなど様々なボットがあります。（詳細は下記の「アルゴリズム取引の正体」を御覧ください。）
このようなボットの精度をさらに向上させようと、最近急激に進歩している機械学習技術を取り入れた機械学習ボット（通称MLボット）も代表的なボットとして話題になっています。MLボットは、大雑把に言えば過去のデータから機械学習モデルを使って学習して、売買のタイミングを予測し、売買を行うボットのことです。
機械学習をどこに取り入れるかはボットの執行方針によって異なりますが、MLボッターとして最も有名な人の１人であるrichmanbtcさんは、著書の中で15分足のスイングボットでの売買判定に機械学習を使っている例を紹介しています。また、界隈では通称枕本として親しまれている（？）「ファイナンス機械学習」というMLボッターを目指す上でバイブルとなる本も出版されています。
こうした機械学習による自動売買ボットは世界的にも人気を博していて、最近ではPythonでアルゴリズムトレードを行うチュートリアル本（とその翻訳版）も出版されています。
このnoteの構成
このnoteでは機械学習ボットを執行方針と機械学習の大きく2つの観点から解説していきます。機械学習ボットといってもどのような執行方針ベースにするかで機械学習を活かせるかどうかが決まると言っても過言ではありません。
そこで、機械学習を使う上でどのような執行方針が考えられるかを取引頻度とentry/exitという点から説明した後、こうした執行方針からどのような目的変数、特徴量、そしてモデルを作成し、特徴量の工夫と選定を行い、どのように検証（バリデーション）を行っていけばよいかを体系的に解説していきます。
この解説の後、本noteでは以下の情報も特典としてつけています。
改良したrichmanbtcさんのコード（特徴量、モデル、検証方法の改良）と執行方針の改良案
20個以上の独自の特徴量を計算するスクリプト
まだ試していないボットのアイディア集（強い人のポロリなどを含む）
注意事項・免責事項
本noteはrichmanbtcさんのチュートリアルを読んだけどどう改良したか分からない、あるいはどのようにエッジを見つけていけばよいか分からないという方を想定して作成しています。有料部分に掲載する内容には、そのままでボットを運用できるコードはついておりません。また、Pythonコードが含まれているのでPythonを最低限読める方のみ購入をお願い致します。ご自身の判断と責任の上で、ご購入およびご活用ください。
有料部分の共有や転売、転載などは一切これを禁止します。また、プログラムコードを動かすためのサポートは対象外とさせていただきます。一部ポロリも含まれていますが、現在において有効かどうかは確認しておりません。
【追記 2022/06/05】 好評につき値上げさせて頂きました。25000円→27000円
【追記 2022/06/05】 好評につき値上げさせて頂きました。27000円→29000円
【追記 2022/06/08】 好評につき値上げさせて頂きました。29000円→32000円
【追記 2023/01/28】 半年くらいの間に数多くの方にご購入頂き、サポートも頂きました。大好評につき値上げさせて頂きました。32000円→35000円
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