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機械学習を用いた高頻度取引bot(HFT MLbot)作成マニュアル(データ収集&分析・モデル作成&稼働コード&BFS-X用ロジック全部付属)

※本noteは予告なしに価格変更、販売終了を行うことがあります点をご了承ください。
既にサポート等は終了しております。
コード等もそのまま動がなくなっている可能性がある旨をご理解ください。

※2020/01/24更新情報 2020/01/25の夕方にコードを配布するため、特典その8の返金機能をOFFにしました。ONの時に購入した方のnoteの設定は変わりません。
2020/01/25更新情報 Mac環境でunzipコマンドで解凍ができないという事象が発生しております。該当ファイル(BFS-X用コード)のファイル名を変えて再アップロードしました。
また、対処法を記載しております。
2020/01/28更新情報 Mac環境で__init__.pyを解凍する際にパスワードを何度も求められて解凍できない事象が発生しています。対処法を記載しておきましたのでご確認よろしくお願い致します。
2020/01/29更新情報 Mac環境で解凍できない問題の対処のため、__init__.pyにコメントアウトを追加してデータをアップロードしなおしました。



はじめに

おはようございます。

Twitterのフォロワーの方はご存知だと思いますが、2019年12月から執筆していたnoteを販売します。

前回販売した「聖杯」noteも多くの方からご好評でうれしい限りです。

今回販売するnoteは前回のnoteとは比べ物にならない労力と熱意をかけていて中身もそれに比例したものになっています。

というのも、BTCの取引を引退して今取り組んでいる事業の方に専念するため「今までの知識と経験をできるだけ詰め込んだnote」で有終の美を飾ろうとしています。

内容は、「bot初心者でも機械学習を用いた高頻度取引botが作成して運用できるようにするための教材」です。
稼働するためのコードも特典として付属していますし、相場で勝てるようにするためにはどうすればよいのかということを根本から説明してます。
※稼働コードの対応取引所はbitflyerですが、考え方自体はどの取引所でも使えるものです。

購入者が付属しているモデルをそのまま運用すれば恐らく、エッジは消失しますし環境的(マシンスペック・ネットワーク位置・回線速度)に強い人だけが得をすることになると思います。

そんなことではnoteを販売する意味がないので、ご自身で考えたアイデアをモデルに組み込む方法や勝てるアイデアを思いつくために必要なことを初心者の方でもわかるようにできる限り易しく解説しています。

本当に「購入した人が自走して利益が出せるようにするにはどうすればよいか」ということを考えまくって作成しました。
ただ、全部人に聞かないと手が動かせない「努力したくない」「努力できない」人は購入してもありもののモデルでそのまま動かす。といった結果が見えています。

そういう方は購入を見送ってくださって構いません。

常識はずれの努力を必要としているわけではありません。
私個人的な意見としては企業勤めしていたときにくらべると相当に楽だと感じています。

自走できる、つまりこのnoteを購入した人が今後も継続的に勝てるようになるためにはどうすればよいのかということを考え抜いて中身を詰め込みました。

今回は今までのnoteでありがちだった次のような問題を改善します。

「エッジが消えていて改良しようにもパラメータをいじるくらいしかできない」
「そもそも勝てる戦略ってなにかわからない」
「アイデアをどうやって出せばいいのかわからない」
「自分のアイデアをどう組み込めばいいのかわからない」

機械学習とはなにか?からはじまりデータの収集、仮説立案方法、前処理・特徴量作成、モデル学習、評価、仕掛けの検討など私が考えられる限りの説明をしています。
経験が不要な基本的な知識部分は必要最小限にとどめ、「どういう風に仮説をたてるのか、どういう戦略が勝てる戦略になりえるのか」といった部分を意識しています。

書いた本人が言っても説得力がないかもしれませんが、本noteは「勝てないbotを作り続けている人に対する最高の教材」だと思っています。

2017年からBTC取引を始め、2019年5月に勤めていた会社を退職して独立してからも続けてきた私の経験を詰め込みました。

このnoteに含まれる内容

このnoteの有料部分には以下の内容が含まれます。

・機械学習とはなにか?からはじまりデータの収集、仮説立案方法、前処理、特徴量作成、モデル学習、評価、仕掛けの検討、など私が考えられる限りの勝つために必要な説明
・LightGBMを用いた短期リターン予測を行う機械学習モデル
・機械学習モデルを作成するために必要なデータ収集プログラム(bitflyerの約定履歴、板情報、約定履歴からOHLCデータ作成、約定履歴から出来高バー作成)
・自身で相場分析、データ前処理、特徴量作成、モデル作成、モデル評価、簡単なバックテストを行うためのjupyter notebookコード

※ 返金機能をONにするため、プログラムについては後日(2020/01/25以降)配布させていただきます。
そのタイミングで特典である返金機能をOFFにします。

教材はPDFにして50ページを超える分量があります。

それに加えて、データ収集を行うスクリプトやデータ分析・モデル構築を行うプログラムコード

上記に加えて、購入者の方が勝てるようになるのをサポートするために特典を用意しました。

【特典その1】そのまま稼働可能なフレームワーク

学習を行わせたモデルだけではなく、出来高バーの作成や特徴量の作成などが可能なプログラムコードをお付けします。

初心者の方はpythonの勉強をしつつ、このコードを見て学習しながらご自身の考えたロジックなどを乗せることが可能です。

※サンプルとして機械学習モデルもついていますが、そのまま動かすとエッジが消失することが十分に考えられます。教材として、勝つために必要な考え方やアイデアの出し方なども説明しておりますので、是非ともご自身でも考えたアイデアを導入したbotを作成して運用することをおすすめします。

【特典その2】ファイナンス機械学習で登場する出来高バーやトリプルバリア法、メタラベリング法を実装して機械学習モデルを作成するプログラム

書籍「ファイナンス機械学習」に登場する出来高バー並びにトリプルバリア法、メタラベリング法を実装して機械学習モデルを作成するjupyte notebookコードを付属します。
本編で登場するのは回帰モデルなのですが、こちらは分類モデルです。

どちらも見ることで、さらにモデル作成の幅が広がると思います。

【特典その3】価格を予測しないで勝つ方法として具体的な戦略の説明

本教材では短期間のリターン予測を行い、利益を上げるための方法を説明していきますがそうではないbotの戦略について説明します。
実際のコードはつけていませんが、過去(もしかしたら今も)利益を上げていた戦略です。
また、その戦略を考え付くために必要なステップについても記載してます。
リターン予測でしか勝てないと思っている人にはためになる考え方だと思います。

私は今まで結構な数の有料noteを購入してきましたが、自分と同じ戦略をとっているnoteが数多くありました。

つまり、勝っている人は割りと同じようなことをやっているんだと思います。

【特典その4】私が高頻度で今まで試したことや考えた仮説

2017年からBTC取引を始め、2019年5月に外資系コンサルを退職して独立してからも続けてきた私の試したことや考えたこととその結果を覚えている限り書きました。

当時はうまくいかなかったが今はうまくいったり、その逆もしかり。
皆さんが戦略を立てるときのアイデアの一端を担えると幸いです。

【特典その5】板情報を見て特徴的な発注量の動きを確認するnotebook

強いbotterなどの動きを確認するために使っていたnotebookです。
厳密な動きが分かるわけではないですが私自身やっていてアイデアを思いついたり、為になったと感じています。

【特典その6】くもすけさん作のbitflyer用自動売買フレームワークBFS-X用ロジックファイルとパラメータファイル(BFS-X Ver4.5.1までの稼働確認ができています)

以下のnoteで販売しているBFS-Xで使えるロジックファイルとパラメータファイルをお付けします。

本編についているのサンプルコードよりも作りこまれたフレームワークで機能拡張やロジックの仕組みを変更する柔軟性、そしてコード(ロジック部分)の可読性が段違いです。

※BFS-Xの更新に伴い、そのままでは利用出来なくなっていると思います。現行仕様に応じて適宜修正してお使いください。普通に出来ると思います。

【特典その7】初心者の方が理解を深めるために役立つリファレンス

noteに書いてあることを実践するためのスキルが身についていなかったり、どういうものから着想を得たりしたのかと思う方もいると思います。
そこで、私がbot作成に当たって利用した資料の中から特に有益だったと思えるものをジャンル別に載せています。
本noteと併せて学習することでさらに理解が深まります。


【注意事項・免責事項】

・プログラムコードを動かすための環境構築やサポートは本noteの対象外です。(プログラムコードの実行方法など最低限のことは本noteに記載しております。)→jupyter notebookの実行環境や、LightGBMのインストール等最低限のことが行える方がご購入下さい。
・本noteやプログラムコードの利用により被る損失や被害について、筆者は一切の責任を負うことはできません。ご承知おきください。
・本noteは購入するだけで利益になることを保証する類の商品ではありません。

bot初心者でも自分で考えたアイデアを機械学習モデルに取り込んで高頻度取引botが作成して運用できるようにするための教材を公開します

本noteは機械学習とは何か?からはじまり、勝つために非常に有益な様々な情報を詰め込んだPDFに実際の稼働コード、その他に必要なコードや戦略などが詰め込まれた超大作です。

本noteを買って内容をキチンと理解すればご自身で機械学習モデルが作れますし、ほかにも勝てる戦略はリターン予測だけでないということが分かると思います。

販売価格について

正直言うと、かなり労力をかけたし内容的にも濃いし5万円noteを分割して10万円とか15万円分購入した人に販売しようかなって思ってました。

そっちの方が、サンクコスト効果が見込めて購入者がきちんと読み込んで実践してくれるだろうしとの考えもありましたから。

ただ、今後レバが2倍になったりとかしていく現状でこのnoteでさらに市場からお金を抜く(微量ですが)のは結局購入者の方に益がないなって考え直しました。

49,800円で販売します。

2020/01/23 45,800円→46,800円値上げしました。
2020/01/23 46,800円→47,800円値上げしました。
2020/01/23 47,800円→48,800円値上げしました。
2020/01/23 48,800円→49,800円値上げしました。

これ以下にすることは恐らくないです。
意図的に「努力したくないけど儲けたい勢」に響かないように書いてるので売れ行き的にはあまり良くないかもしれませんが、それでもいいです。
販売期間は特に決めていませんが、キリの良いところで販売をやめるかもしれません。

仲のいい友人が止めてもbtc-fxをやりたいって言ってきた場合にこの値段で売っても恥ずかしくない内容だと思っています。

大部分がPDFとなっているので残り文字数が少ないと思いますが、PDF自体が50ページ以上の分量ありますので安心してください。

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5,355字 / 8ファイル

¥ 49,800

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