情報係数と投資指標
イントロ情報係数（Information Coefficient）や決定係数を参考として暗号資産トレードの投資指標の選考を行っている記事が散見されます（主にnoteでの著者の皆さま）。同じようにしてJupyter Notebookを使用した散布図の描画し、その結果から投資指標を選択してみました。試験的にこの投資指標を暗号資産のトレードに適用してみた結果を考察します（概ね既知の内容です、 IC を計算しているJupyter Notebookはそのまま流用できます）。 まずbitbank.cc APIから得られる分足のOHLCVデータから1分後のリターンに対する投資指標の相関を計算して、情報係数（Information Coefficient） 0.382 を得ました（投資指標については後述）。情報係数については『シストレのススメ 3.5.投資指標の探索要領』やこちらの記事で解説されていますが
ディープラーニングでFXシステムトレード - Qiita
FXシストレプログラムのディープラーニング版を作ろうとして、 偶然で最強のアルゴが誕生した（機械学習でFXシステムトレード） - Ryoの開発日記 に、 [TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita のTensorFlowコードを移植しようとしたけど、結構面倒で挫折したので、前に書いた 簡単なディープラーニングのサンプルコード (2入力1出力/2クラス分類) with Keras (Chainerは挫折) - Ryoの開発日記 のKerasによるDNNのコードをGoogleのやつに合わせて移植してみた。 3000 epoch回した感じだと、最終的に近い収益が得られたが、安定して上がっている感じにはならなかった（＝頑強性が低い。最後の数か月でどかっと上がっている）。 ので、30000 epoch回した結果を見てみる。 学習時間は10
フーリエ解析でシステムトレード
☆株価の波をフーリエ解析し、分析結果をトレードシグナルに用いたシステムトレードを行います。 これは、株価データに限らないすべての事象で適用可能です。(為替、先物等) ☆新着情報☆ ・今日のトレード結果（ブログ）→フーリエ解析トレード手法開発中 ・日経平均株価フーリエ解析結果（ブログ）→今日の日経平均フーリエ解析結果 ☆フーリエ分析によるトレード手法☆ フーリエ解析とは何か？ 時系列の現象を数学的に周期関数を使って表すために行う解析のことです 整数倍(n)の周期を持つsinとcos関数の合成により、関数"x(t)"が表現可能 x(t):時系列データの関数/(時系列で変化する株価や為替等) フーリエ解析では、上記式の "an" と "bn" を求めます an:余弦波フーリエ係数 bn:正弦波フーリエ係数 フーリエ解析により株価の波の特性把握 株価の波の周期成分とその大きさを分析 ・フーリエ解析
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