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ホールド時間が長いのが嫌だったのですが、 一つのBOTポートフォリオとして採用することにし、更にはこ... ホールド時間が長いのが嫌だったのですが、 一つのBOTポートフォリオとして採用することにし、更にはこれをML化することしました。 ML(機械学習)モデル 雑な私は線形回帰では全区間のデータを使って適当にパラメーターをいじっています。 scikitlearnを使えばすぐに出てきそうですが、自分で数字を変化させて挙動をみることにより、なんとなくの効く指標を確かめています。 MLをするときはこれも雑で、TEST区間は作らずにVALIDATION区間を多めにとって判断してます。early stopping を使って学習させ、TRAINING区間とVALIDATION区間の成績がほとんど差異がなければOKという雑な判断で使っています。 で、上のモデルをML化すると下の様になりました。 線形回帰とは異なる特徴量もいれて、何となくMLっぽい特徴量構成とすると結構伸びてくれました。Validation区間