プロジェクトの目的

本プロジェクトでは、機械学習技術を活用してFX取引の予測モデルを開発し、実運用に耐えうる高度な取引システムを構築することを目指します。以下に、プロジェクトの全体計画を示します。

プロジェクト計画概要図

フェーズ1: 準備と基礎構築

1.1 高品質なFXデータの収集と前処理

• データソースの選定基準:信頼できるデータプロバイダーや金融機関から取得できるデータを使用する
• データクレンジングと前処理の具体的な手法:
  • 不正なデータの除去
  • 欠損値の補完
  • データの正規化
  • 特徴量の抽出

1.2 適切な評価指標の定義

• 主要な評価指標:
  • シャープレシオ
  • Sortino比
  • 最大ドローダウン
  • 年率化リターン
• 評価指標の重み付け方法:
  • シャープレシオに重きを置き、Sortino比と最大ドローダウンを補助指標として使用

1.3 基本的な予測モデルの開発とベースラインパフォーマンスの確立

• 初期モデルのアーキテクチャ:線形回帰モデル
• 学習手法:最小二乗法
• ベースラインパフォーマンスの測定方法:
  • シャープレシオの計算
  • Sortino比の計算
  • 最大ドローダウンの計算

フェーズ2: 多様なモデルの開発

• 異なる目的関数に基づく複数のモデルの開発
  • 方向性精度最大化モデル
  • 利益最大化モデル
  • ドローダウン最小化モデル
  • 情報係数最大化モデル
• 各モデルの最適化とクロスバリデーションによる堅牢性の確認
• モデル間の性能比較とベンチマーク

フェーズ3: アンサンブル手法の実装

• 基本的なアンサンブル手法の実装
  • 単純平均アンサンブル
  • 加重平均アンサンブル
  • スタッキングアンサンブル
• 市場状況に応じた動的ウェイト調整メカニズムの開発
• 遺伝的アルゴリズムによるアンサンブルモデルの最適化

フェーズ4: システム統合とテスト

• 取引システムとの統合
• リスク管理システムの実装
• 包括的なバックテストの実施

フェーズ5: 本番環境への展開と監視

• 段階的な本番展開
• パフォーマンス監視システムの構築
• 継続的な改善とメンテナンス