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第8回 AIシステムトレード開発  

近況


コロナの影響はじわじわと押し寄せており、
昨日はMEGAドンキーに行ったのであるが、結構人が多くて
マスクをしていても、どこも混雑していて、
ときどき、ここでコロナ出たら、一巻の終わりやんか・・・って、状況によく出くわす。

別に街に出たところで、何もいいこともないのであるが、
やはり性格的には、不要不急の外出をしなくては、いけない性質(たち)なんだと思う。

そうして、どこかでコロナに感染してしまう・・・
(世の中の人々の大半が、そうなんだと思うが)


本題


今日の本題であるが、やはりAIというのは、
学習データの与え方や、ネットワークの組み方など
いわゆる、調教の部分に難しさを感じている。

自分の手足以上に、ペットを飼いならすかのごとく
どんな餌を与えて、どんな環境で飼育したら、
言うことを聞いてくれるのか、なかなか難しいように思う。

本屋に行って、それこそPythonを使ってAIの本は
山ほど見つかるのであるが、どのような構成でモデリングしたらよいのか
その部分については、あまり開示されていないように思う。

とりあえず、この週末に検討したこととしては
1)教師データを増やすこと
 これまで日足で5000データほど与えていたが、PFデータでは時間圧縮がされるため、これを15分足にしてみた。

 データはOANDAのメタトレードのものをCSV保存して使っている。

2)ハイパーパラメータの工夫
 BATCHサイズや、時間軸のステップ長さなど、まだまだ調整する必要がある。
 これらの変更と調整の部分で、ソースコードを関数式に変更した。
 パラメータ調整自体が、最適化問題になるため、この部分は別途でループを回す必要がある。
 MT4であれば、遺伝的最適化法があるが、AIの場合は外付けで最適化問題を解く必要がある。

3)最適化法
 大学院時代にやっていた共役勾配法が、こんな時に役に立ってくるとは・・・
 「ハイパーサーミアの加温条件最適化の研究」という、修士論文であるが、25年も前に
AIがまだ無名な時代に学んだことがある。
 会社に入ってからは、実験計画法という形で、条件最適化をやっていて、この知識も融合すれば
鬼に金棒の気がする。
 結局AIの知識って、プログラミングだけの話と思っていたが、
統計解析や品質工学やモデル解析など、いろんなことが絡んでくるねえ・・・
 会社に入って、熱解析シミュレーションや構造最適化をやっていたので、
そういう知識を生かせるのかもしれない。





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