日曜プログラマー

プログラミングが趣味の個人投資家です。 noteでは、プログラミングに関すること、株式…

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プログラミングが趣味の個人投資家です。 noteでは、プログラミングに関すること、株式投資に関することをメインに発信していきます。

2007年1月～2024年5月版 AIの指示通りに株式トレードをやってみた 二値分類 スイングトレード編

今回はバックテストの期間を長くした結果を紹介します前回の記事では、2023年6月から2024年5月までの1年間を対象とした学習済みAIモデルの推論に基づくスイングトレードのバックテストを行った結果を紹介しました。 前回の記事については、下記を参照ください。 個人的には、バックテストの結果が良かったと感じたため、さらに長い期間のバックテストを行うことにしました。 具体的な期間は、2007年1月から2024年5月までとしました。 2007年を起点とした理由は、2008年

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    • 2023年6月～2024年5月版 AIの指示通りに株式トレードをやってみた 二値分類 スイングトレード編

      今回は、スイングトレード編もうないだろうと自分でも思っていたのですが、また、新たな株式トレードのアイデアが浮かんできました。 今回の記事では、前回の記事で使用した学習済みAIモデルを使用し、スイングトレードによる株式トレードのアルゴリズムを使用したバックテストの結果を記載します。 今回のバックテストもExcelで行っています。 今回作成したExcelファイルを本記事の最後に添付しましたので、ご興味のある方はダウンロードしてみてください(個別銘柄向けにお試しシートも用意

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      • 2023年6月～2024年5月版 AIの指示通りに株式トレードをやってみた 二値分類編

        月も変わったので、推論とバックテストの対象期間を増やしてみましたこれまで、予測精度が74.0%となる学習済みAIモデルを使用して、推論による日経平均株価の予測と、株式トレードのバックテストを行ってきました。 推論に関する内容は、下記を参照ください。 また、バックテストに関する内容は、下記を参照ください。 上記の推論およびバックテストの対象期間は、2024年2月から4月までの3カ月間でした。 2024年も6月に入りましたので、5月を対象に加えて、改めて推論およびバック

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        • AIの指示通りに株式トレードをやってみた 二値分類 ジャストアイデア編

          AIの指示通りに株式トレードのバックテストを行った結果…前回の記事では、日経平均株価の過去データを使用して、予測精度が74.0%のAIモデルの指示通りに株式トレードのバックテストを行った結果をお伝えしました。 2024年2月から4月の3カ月間で、1株単位での売買と仮定した場合に、1,778円の損失でした。 詳細は、下記の記事を参照ください。 バックテストの結果が不調に終わった要因バックテストの結果が不調に終わった要因は、私が作成したAIモデルに問題があり、予測精度を株

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        2007年1月～2024年5月版 AIの指示通りに株式トレードをやってみた 二値分類 スイングトレード編

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          AIの指示通りに株式トレードをやってみた 二値分類編

          AIの指示通りに株式トレードのバックテストを行いましたようやく予測精度が74.0%となるAIモデルを作成することができたので、その学習済みAIモデルの推論に従って、日経平均株価の過去データを使用した株式トレードのバックテストを行いました。 以下に、その手順を記載します。 過去データを使用したバックテストの手順 過去データを取得する 学習済みAIモデルの推論データを用意する 過去データと推論データに基づいてバックテストを行う 日経平均株価の過去データを使用した株式

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          AIの指示通りに株式トレードをやってみた 二値分類編

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          祝!! 高精度の推論に成功 AIによる推論で明日の日経平均株価を予測する 結果が出てほっとした編

          予測精度74.0%のAIで明日の日経平均株価を予測する学習済みAIモデルを使って何らかのデータや情報、等を導き出す行為を、専門用語では、AIによる推論と表現するそうです。 以前、私は、予測精度が60%強の学習済みAIモデルを使って、明日の日経平均株価が上がるか下がるか(二値分類)を推論させたことがあります。 具体的なやり方、等も含め、詳細は下記の記事を参照ください。 前回の推論では、AIモデルの学習および評価で使用したデータの期間が2024年1月末までだったので、推論

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          祝!! 高精度の推論に成功 AIによる推論で明日の日経平均株価を予測する 結果が出てほっとした編

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          残念無念＿|￣|○ 予測精度の向上失敗 AIを使って日経平均株価の予測に挑戦 8層Affine構造のAIモデルで検証編

          AffineのOutShapeパラメータを見直すことで予測精度を74.0%まで向上させることに成功前回は、これまで使用してきた4層Affine構造のAIモデルに対して、各AffineのOutShapeパラメータの見直しを行いました。 この結果、翌営業日の日経平均株価が上がるか下がるか(二値分類)を予測するAIモデルの予測精度(Accuracy)を74.0%まで向上させることに成功しました。 詳細は、下記の記事を参照ください。 現在、予測精度の目標値をできれば80%(せ

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          残念無念＿|￣|○ 予測精度の向上失敗 AIを使って日経平均株価の予測に挑戦 8層Affine構造のAIモデルで検証編

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          またまた予測精度の向上に成功!! AIを使って日経平均株価の予測に挑戦 AffineのOutShapeパラメータをチューニング編

          AIモデルによる翌営業日の日経平均株価が上がるか下がるかの予測精度が70%を超えましたこれまで、高い精度で翌営業日の日経平均株価が上がるか下がるか(二値分類)を予測するAIモデルの作成を続けてきました。 いろいろありましたが、日経平均株価にVIX指数を組み合わせることで、遂に予測精度が71.6%となるAIモデルを作成することができました。 詳細は、下記の記事を参照ください。 予測精度が70%越えを果たしたAIモデルを作成することができ、私もひとまず達成感を味わっていま

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          またまた予測精度の向上に成功!! AIを使って日経平均株価の予測に挑戦 AffineのOutShapeパラメータをチューニング編

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          恐怖指数で予測精度70%越えを達成!! AIを使って日経平均株価の予測に挑戦 そろそろ限界?編

          前回ようやく翌営業日の日経平均株価が上がるか下がるか(二値分類)の予測精度が65%を超えましたこれまで、翌営業日の日経平均株価が上がるか下がるか(二値分類)をAIモデルに予測させるために、アレコレやってきました。 そして、前回行ったアメリカの株価指数との組み合わせでAIモデルを学習させた結果、予測精度が65.6%となり、過去最高記録を更新することができました。 今回は、イギリスや中国の株価指数や為替、等も加えてAIモデルを学習させた場合の結果を確認しました。 用意した

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          恐怖指数で予測精度70%越えを達成!! AIを使って日経平均株価の予測に挑戦 そろそろ限界?編

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          恥ずかしながら知りませんでした 為替データがバラバラな件

          衝撃の事実を知りましたある日、AIモデルの学習向けに為替データをダウンロードするPythonプログラムを作成していました。 ダウンロードした為替データが正しいかどうかを確認するため、インターネットで過去の為替データを検索したのですが、その時に初めて衝撃の事実を知りました。 衝撃の事実 各ウェブサイトで掲載されている為替データがバラバラである 私は、恥ずかしながら知りませんでした。 各ウェブサイトの為替データを比較しました2024年4月19日のドル円為替データについ

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          恥ずかしながら知りませんでした 為替データがバラバラな件

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          意外!! 二値分類の予測精度が向上 AIを使って日経平均株価の予測に挑戦 アメリカがくしゃみをすると日本が風邪をひく編

          説明変数にダウ、S&P500, ナスダックの指標を追加Pythonプログラムをバージョンアップし、説明変数にダウ、S&P500, ナスダックの指標を追加しました。 詳細は、下記の記事を参照ください。 そこで、早速、日経平均株価の二値分類を行うAIモデルの学習および評価への影響を確認することにしました。 ダウ、S&P500, ナスダックの指標がAIモデルの学習および評価に与える影響を確認ダウ、S&P500, ナスダックの指標が日経平均株価の二値分類を行うAIモデルの学習

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          意外!! 二値分類の予測精度が向上 AIを使って日経平均株価の予測に挑戦 アメリカがくしゃみをすると日本が風邪をひく編

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          AIによる推論で明日の日経平均株価を予測する はじめての推論実行編

          AIによる推論で明日の日経平均株価を予測するAIモデルに対する過学習の問題が解決できない状況が続いています。 一方で、AIモデルによる日経平均株価の予測精度(Accuracy)は60%強まで実現できています。 このあたりで、一度、学習済みAIモデルを使って明日の日経平均株価の予測を行ってみたいと思います。 学習済みAIモデルを使って何らかのデータや情報、等を導き出す行為を、専門用語では、AIによる推論と表現するようです。 Neural Network Console

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          二値分類の過学習対策 AIを使って日経平均株価の予測に挑戦 一目均衡表の遅行スパン問題検討編

          一目均衡表の遅行スパンに関する取扱いについて前回の記事にて、一目均衡表の遅行スパンの影響により、日経平均株価の予測を行うことができない問題点が明らかになりました。 詳細は、下記の記事を参照ください。 今回は、一目均衡表の遅行スパンをどう扱えば良いのかについて検討していきたいと思います。 とりあえず、私が思いついたのが下記の2通りです。 一目均衡表の遅行スパンに対する取扱い案 学習データおよび評価データから全ての遅行スパンを削除する 遅行スパンのデータが欠落してい

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          二値分類の過学習対策 AIを使って日経平均株価の予測に挑戦 一目均衡表の遅行スパン問題検討編

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          二値分類の過学習対策 AIを使って日経平均株価の予測に挑戦 学習データマシマシ編 Part 2

          日経平均株価が上がるか下がるかを予測する二値分類を行うAIモデルの作成を再開しばしの間、AIモデル用の学習データおよび評価データを作成するPythonプログラムのコーディングを行っていました。 そのPythonプログラムもとりあえず完成しましたので、日経平均株価が上がるか下がるかを予測する二値分類を行うAIモデルの作成を再開します。 2層Affine構造のAIモデルを使用して学習および評価を実施様々な学習データおよび評価データを簡単に用意できるPythonプログラムを作

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          二値分類の過学習対策 AIを使って日経平均株価の予測に挑戦 学習データマシマシ編 Part 2

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          やっぱりPython AIモデル用の学習データ作成プログラムをバージョンアップした編

          これまではExcelを使用してAIモデル用の学習データおよび評価データを作成していました。 しかし、手作業による煩雑さから徐々にやる気が低下してしまいました。 そこで、気を取り直して、PythonによるAIモデル用の学習データ作成プログラムを作りました。 詳細は、下記の記事を参照ください。 今回の記事の内容は、前回作成したPythonプログラムのカスタマイズに関するものです。 カスタマイズの内容 今後の要素追加を考慮し、拡張性を向上させました 新規要素として一

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          やっぱりPython AIモデル用の学習データ作成プログラムをバージョンアップした編

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          信じた私がバカでした Pythonで株価をダウンロードする際はご注意ください編

          Pythonプログラムに一目均衡表を加えようとデバッグしていた時でした以前の記事で、Neural Network Console向けAIモデル用の学習データおよび評価データを作成するPythonプログラムを公開しました。 上記のPythonプログラムがサポートしているのは、ローソク足データ、SMA, ボリンジャーバンド、MACDです。 このPythonプログラムに一目均衡表を加えようとデバッグしていた時でした。 私は、SBI証券のHYPER SBI 2という株式トレー

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          信じた私がバカでした Pythonで株価をダウンロードする際はご注意ください編

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