記事「ニューラルネットワークが簡単に（第47回）：連続行動空間」についてのディスカッション

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この記事では、エージェントのタスクの範囲を拡大します。訓練の過程には、どのような取引戦略にも不可欠な資金管理とリスク管理の側面も含まれます。

前回の記事では、取引方向を決定するためだけにエージェントを訓練しました。エージェントの行動範囲は4つの選択肢に限られていました。

• 買う 
• 売る 
• 維持/待機
• すべてのポジションを閉じる

ここには資本とリスク管理の機能は見られません。すべての取引で最小ロットを使用しました。これは訓練アプローチを評価するには十分ですが、取引戦略を構築するには十分ではありません。収益性の高い取引戦略には、絶対に資金管理アルゴリズムが必要です。

さらに、安定した取引戦略を立てるためには、リスクを管理する必要があります。このブロックも私たちのデザインにはありません。EAは、新しい取引ローソク足ごとに市場の状況を評価し、取引操作を決定します。しかし、今後予定されているすべてのバーでは、口座にとってリスクが伴います。バー内での値動きが、残高に悪影響を及ぼす可能性があります。そのため、ストップロスの利用が常に推奨されています。このシンプルなアプローチにより、取引ごとのリスクを抑えることができます。

約3000回のパスの後、訓練セットで利益を生み出せるモデルを得ることができました。5ヶ月の訓練期間中、モデルは334件の取引をおこない、そのうちの84％以上が黒字でした。その結果、当初資本金の33％の利益を得ました。同時に、残高の減少幅は1%未満、資産では7.6%だでした。プロフィットファクターは26を超え、リカバリーファクターは3.16に達しました。下のグラフは、残高が増加傾向にあることを示しています。残高の線はほとんど常に資産の線より下にあります。これはポジションが正しい方向に開かれていることを示しています。同時に、保証金に対する負担は約20％です。これはかなり高い数字ですが、累積利益を上回るものではありません。

残念なことに、EAの成果は訓練セット以外では控えめであることが判明しました。

作者: Dmitriy Gizlyk