Signals:機械学習を利用した暗号通貨トレード戦略とは

暗号通貨トレーダーがデータサイエンスの力を使って最大の利益を得られるようにすることを目標とするSignalsは現在セールを開催中だ。
Signals:暗号通貨トレーダーのための遊び場

Signalsはデータ科学者および開発者を初心者または、プロの暗号通貨トレーダと誰もが簡単に使用できる新たなプラットフォームで結びつける。プラットフォームはアルゴリズム取引のパワーを活用し、感情ではなくデータの洞察に基づいて24時間いつでも取引することを可能にする。

Signalsでの機械学習とは?

機械学習技術は、以下の様に利用することができる。

  • 単一層または深いニューラルネットワークを使用して、非構造化データから完全に指標を学習。
  • メディアやソーシャルネットワークのセンチメント分析に自然言語処理メソッドを使用する場合と同様に、高度な機械学習テクニックを使用してインジケータを作成。

Signalsではどのように機械学習を活用するのか?

1.戦略最適化

機械学習を使用しないで手動で戦略を定義することを決めたとしても、機械学習と密接に関連しているコンピュータ科学と統計の方法が役立つ。

あなたの戦略では、各指標にいくつかのパラメータがある。ランダムなパラメータセットを使用するか、すべての可能なパラメータをグリッド検索し、履歴データに最もよく似たパラメータを使用することができるだろう。問題は、最初のアプローチは決してうまくいかず、後者のアプローチは、いくつかのパラメータ以上のものがあれば計算上実行できなくなるということである。

この問題は最適化と呼ばれ、十分に研究されている。Signalsでは、パラメータ最適化のための遺伝的アルゴリズムを実装し、将来的にベイジアン最適化などの他の方法を実装する予定だ。

2.Signals Extraction

Signals抽出では、ビットコインの価格チャートなどの時系列データが使用される。ユーザはインジケータマーケットプレイスからインジケータ(フィーチャ)を選択し、時系列から抽出したアウトプットを機械学習アルゴリズムに送る。次に、機械学習アルゴリズムは、データから学習し、指標間の非線形関係を見出し、目に見えないデータの目標値を予測する。

Signals Extractionはどのように機能するのか

時系列の前処理は、音声、加速度計の信号処理、天気予報など、トレーディング以外の多くの分野で必要とされている。

取引では、技術分析指標が一般的で、これらの指標は数百種類あり、時系列処理の長年の研究、および長年のデイトレーダーの経験に基づいて構築されている。ほとんどのトレーディングソフトウェアでそれらが実装されていることがわかるだろう。

トレーダーは、主にこれらの指標を使ってシグナルを売買することを示しています。Signalsでは、機械学習アルゴリズムの機能として技術指標を使用する機会を提供する。

この機能はSignals Extractionと呼ばれ、 ユーザーはモデルで使用したいインジケータの組み合わせを選択し、機械学習の手法を使って最も収益性の高いパターンを見つけることが可能だ。Signals Extractionが履歴データ(1月から5月とする)で実行されると、Signalsプラットフォームは、過去の見えないデータ(6月から8月まで)でのパフォーマンスを評価し、利益をもたらす。

ここでは、さまざまな指標のサブセットを使用して複数の機械学習アルゴリズムを試し、実世界でお金を稼ぐために目に見えない履歴データでうまく機能するアルゴリズムのみを使用できる。

Signalsはあなたに暗号通貨トレードの遊び場を与え、私たち専門家はデータフローを扱うので、フィーチャ/アルゴリズムを誤って実装し、それらに完全に無意味なパラメータを与えたり、過去を予測するような間違いをすることはない。

現在Signalsはセールを開催中だ。彼らは2017年11月に、プレセールでハードキャップを達成し、およそ500,000ドル以上を調達している。セールは4月8日まで継続する。

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