どうもこんにちは、あんどう(@t_andou)です。
突然ですが、スズメって可愛いですよね
僕の実家の庭にはよくスズメが来ます。どうやら屋根に住みついているようです。
母「スズメを撮りたい」
スズメ好きの母の影響なのか、僕も小さいころからスズメが好きだったのですが、そんな母が最近「庭に来ているスズメの写真を撮りたい」と言い出しました。
しかし、スズメは警戒心が強いらしく、スマホなどで撮影しても小さくしか写りません。ですので、ズームして撮影することが必須となります。
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以前、日経平均の値動きをディープラーニングで予想するという記事を書きましたが、その記事の反応として「FXでやってほしい」というものを多く見かけましたので今回はディープラーニングでFXの値動き予想を試してみました。
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最近、機械学習の知識を活かしてFXの自動取引を出来るように勉強中しています。
MT4というツール内のEA(エキスパートアドバイザー)という機能を使うことで自動売買ができるらしいので、今回はMT4関連のKindle本で読んだものをメモしておきます。
注意
今回紹介している本は全て、2017/2/11時点でKindleUnlimited(=月額制の読み放題サービス)対象のものです。
ですので、「値段相応の価値があるか」という視点では見ていません。
また、今後も読み放題の対象かどうかはわかりませんのでご了承ください。
『 メタトレーダー (MT4) 超入門 』- 様々なテクニカル分析ができるFX用の無料チャートソフトMT4を30分で設定し、今すぐトレードに役立てる全手順20 -
MT4自体のセットアップ方法・使い方が簡単に解説してあります。
タイトルにも書いてあるように、設定をしながら進めても30分で終わるくらいの量でした。
内容の薄さ
内容の薄さ
良くも悪くも内容が薄いです。
レビューに書いてありましたが
よくパソコンの周辺機器などに入っている『かんたんセットアップマニュアル』的な内容
まさにこの感想がピッタリでした。
「これからMT4を使いたいけど、まだダウンロードすらしていない」という人はこれを片手に進めると良いかもしれません。
説明書を読まずにゲームを始めるタイプの人には必要なさそうです。
こちらの本はインジケーターやEA(エキスパートアドバイザー)という自動売買をする際に使うプログラムの作り方が載っています。レビューもかなり良いですね。
どんなことが出来るのかが凄くよくまとめられてます。
また、移動平均やボリンジャーバンドだけでなく、独自に作成した指標を使った自動売買のサンプルソースなども載っています。
具体的なFXのテクニック・手法に関してはほぼ書かれていません。
レビューを見るとプログラミング初心者には難しいようです。(自動売買をするなら多少のプログラミングは避けられないとは思いますが)
どんな機能があるのかを把握しやすいのでこの本は一度は目を通しておいた方が良さそうです。
今回一番のおすすめ本です。
FXメタトレーダー4 MQLプログラミング (ウィザードブックシリーズ)
前の本と同じような内容ですが、こちらの方が高度な印象を受けます。(内容が重複してそうでしたので読み飛ばしました。)
自作EAを配布する際の使用制限方法など、先ほどの本には載ってないものも載っています。
先ほどの本と比べると読みづらく、FXのテクニックや手法に関しては特に書かれていません。
また、サンプルソースで間違ってるところがあるらしいです。(レビューより)
内容も重複している印象ですし、前の本の方が読みやすいですので、不足分をこの本で補う程度で良さそうです。(検索で十分かもしれません)
FXメタトレーダー入門―最先端システムトレードソフト使いこなし術 (現代の錬金術師シリーズ 56)
こちらもサッと目を通しましたが、上記の二つを読んだ後では不要に感じました。
ブレイクアウト手法のサンプルソースが載っています。
いろいろな条件でのバックテストの検証結果を書かれています。
すごく多くの手法を検証されています。
エントリー条件やパラメータなども記載されているので参考になりそうです。
全体的に読みづらくソースコードが一部しか載っていないため、そのままコピペで動作確認はできません。
また、バックテストの期間が2013年の1月1日から6か月間だけと限定的ですので、最近では全く違う結果になりそうですね。
「つづく」で終わっているのが残念。
色んな条件で検証されてますので、条件と結果を見比べるのは面白いです。
参考にしつつ色々と検証してみたいと思います。
幾つかのMT4関連書籍に目を通しましたが新MT4対応 FXメタトレーダープログラミング入門だけあれば十分そうでした。あとは検索しつつ検証していくという程度で良さそうです。
今回読んだ本の中では各種テクニックや複数条件を組み合わせた自動売買に関してはどの本にも書かれていないので、その辺りで躓きそうですね。
システムトレードに役立ちそうなKindle本を自分のメモ用にまとめておきます。
こちらも2017/2/11時点ではKindleUnlimitedの対象ですが、今後どうなるかはわかりませんのでご了承ください。
トレードシステムはどう作ればよいのか (ウィザードブックシリーズ)
トレーディングシステムの開発と検証と最適化 ──オーバーフィッティングの健全な解決方法を求めて
トレードシステムの法則 ――検証での喜びが実際の運用で悲劇にならないための方法 (ウィザードブックシリーズ)
勝利の売買システム ──トレードステーションから学ぶ実践的売買プログラミング
Photo via Visual Hunt
少し前のことですが、AlphaGoという囲碁の人工知能プログラムがイ・セドル九段に勝利したことで話題になりました。*1
また、一部のゲームにおいて「DQN(Deep Q-network)」が人間よりも上手くプレイするようになったというニュースも話題になっていましたね。*2
今回はこれらの事例で使われている「深層強化学習」という仕組みを使って、FXのシステムトレードができないかと思い、調べてみました。
注意:強化学習もFXも勉強し始めたばかりなので、色々間違っている箇所があるかもしれません。ご指摘いただけると幸いです。
こんにちは、あんどう(@t_andou)です。
先日、Lineの一大イベントLine Developer Day 2016が開催されました。
今年の4月ごろにLineやFacebookからメッセンジャ−APIが公開され、流行しているチャットBotですが、僕もLineを利用したチャットBotのご相談を受けていることもあって、今回のイベントでLine Bot API(正式名称はLine Messaging API)の情報を収集できたら良いなと思い、参加しました。
イベントの内容に関しては大した文章を書けないので、公開されている発表資料と会場の様子をメモ程度にまとめます。
今回は福岡から会場まで足を運んだのですが、どこからでも視聴できるようにライブ配信されており、さらに後からでも見れるように発表の資料や動画も公開されていました(´・ω・`) スバラシィ...
動画:LINE DevDay 2016 A-1 & A-2 - LINE LIVE
動画:A1のオープニングと一緒になっています。
動画:LINE DevDay 2016 A-3 - LINE LIVE
動画:LINE DevDay 2016 A-4 - LINE LIVE
動画:LINE DevDay 2016 A-5 - LINE LIVE
動画:LINE DevDay 2016 A-6 - LINE LIVE
動画:LINE DevDay 2016 A-7 - LINE LIVE
動画:LINE DevDay 2016 A-8 - LINE LIVE
動画:LINE DevDay 2016 A-9 - LINE LIVE
動画:LINE DevDay 2016 B-1 - LINE LIVE
動画:LINE DevDay 2016 B-2 - LINE LIVE
動画:LINE DevDay 2016 B-3 - LINE LIVE
動画;LINE DevDay 2016 B-4 - LINE LIVE
動画:LINE DevDay 2016 B-5 - LINE LIVE
動画:LINE DevDay 2016 B-6 - LINE LIVE
動画:LINE DevDay 2016 B-7 - LINE LIVE
動画:LINE DevDay 2016 A-10 - LINE LIVE
右にある機械でQRコードを読み取って、出てきた画面を奥のお姉さんに見せると受付完了。
ヒカリエでランチに使えるギフトカードを2000円分いただきました。太っ腹。
僕のブルーライトカットのメガネでも防げないほど青かったです。
スポットライトがかっこいいですね。(発表資料は下にまとめてます)
ヒカリエから出て、路地裏の中華屋に行きました。(ギフトカードは使いませんでした)
可愛いお菓子がたくさんありました。
飲み物も無料。
終了後、アンケートに答えることでノベルティをいただきました。
中身はこんな感じ。
断熱タンブラーと
使い道謎の固定具?
Lineビーコンの開発に使えるビーコン端末が入っていました。これは嬉しい。
(端末登録に必要なIDとPASSは電池を外したところに書いてありました。)
タンブラーを置いたり、ペンを置いたりするもの…?
ウェルカム感が盛大で楽しかったです。
こんにちは、あんどう(@t_andou)です。
前回から、少ないデータで効率よく学習させるfinetuningの記事を翻訳していますが、今回は全3回中の第2回です。
前回は学習に使うデータの準備を行いました。
今回は小さな畳み込みニューラルネットワークを1から作って、前回準備したデータを学習させてみます。