AIデイトレ検証システムを作るにあたって、最初に決める必要があったのが「どの銘柄を監視するか」でした。
上場銘柄は数多くありますが、その中には出来高が少ないもの、値動きが重すぎるもの、板が薄いもの、急騰・急落が激しすぎるものなど、さまざまな性質の銘柄があります。
それらをすべて毎回チェックしていたら、AIに判断させる前に時間がなくなってしまいます。
そこでまず、AIへ渡す前の段階として、監視銘柄の候補をある程度しぼることにしました。
ここで意識したのは、言葉の使い方です。
「買う銘柄を選ぶ」という表現にしてしまうと、どうしても売買判断そのものに近くなります。
でも今回作っているのは、あくまで検証システムです。
目指しているのは、次のような流れです。
- 値動きや出来高があり、デイトレードの検証対象として見やすい銘柄を集める
- その中からシグナルをもとにさらに候補をしぼる
- 最後にAIへ渡す候補を選び、判断を記録する
この違いは地味ですが、けっこう大事だと思っています。
最初に参考にした材料は、売買代金や出来高のランキングです。
理由は単純で、デイトレードの検証にはある程度の流動性が必要だからです。
値動きがあっても出来高が少なすぎる銘柄は、実際には売買しにくく、検証データとしても扱いにくくなります。
ただし、ランキング上位だからといって、そのまま全部を候補にするわけではありません。
ETFやREITなど、今回の検証目的とは少し違うものは除外対象にしました。
候補に入れる基準として意識したのは、次の4点です。
- 活発に売買されていること
- デイトレードの検証対象として見やすいこと
- 特殊な商品ではなく、個別株として扱いやすいこと
- 候補数が多すぎず、少なすぎないこと
最初から細かく作り込みすぎると、なぜその銘柄が選ばれたのかが分かりにくくなります。
なので初期段階では、なるべくシンプルにしました。
最初は50件前後の監視リストを想定していました。
ところが実際に使っていく中で、もう少し広めに見た方がよさそうだと感じ、80件前提の共通監視ユニバースへ寄せていきました。
ここでいう「ユニバース」とは、AIやシグナル判定に渡す前の監視対象の母集団のようなものです。
毎回ゼロから全銘柄を見るのではなく、次のように段階を分けました。
- まず監視対象リストを作る
- その中から、その日の値動きやシグナルで候補をしぼる
- 最後にAIへ渡す候補を選ぶ
この段階分けをしておくと、あとから検証しやすくなります。
AIの判断結果がよくなかったとき、どこに原因がありそうかを切り分けられることは大事です。
- そもそも監視リストの作り方が合っていなかったのか
- シグナルの拾い方が合っていなかったのか
- AIに渡す候補のしぼり方が合っていなかったのか
- AIの判断そのものを見直すべきなのか
全部を一つの処理にまとめてしまうと、結果が悪かったときに何を直せばいいのかが分かりません。
今回のシステムでは、以下の各フェーズをできるだけ分けて記録する方針にしています。
- 監視銘柄の選定
- シグナル判定
- AI候補抽出
- AI判断
- 仮想売買
- 後追い評価
もちろん、この監視リストも完成形ではありません。
実際に動かしてみると、思ったより値動きが少ない銘柄が入っていたり、逆に動きが激しすぎて扱いにくい銘柄が見つかったりします。
そういった結果を見ながら、少しずつ条件を調整していく予定です。
大事なのは、最初から完璧な選定ルールを作ることではなく、あとから見直せる形で記録を残しておくことだと思っています。
- どの条件で候補に入ったのか
- なぜ除外されたのか
- その後、実際に値動きはあったのか
- AIに渡す候補として適切だったのか
こういう記録が積み重なることで、次の改善につながります。
AIデイトレ検証システムといっても、AIだけが主役ではありません。
AIに何を見せるか。
どの銘柄を候補にするか。
どの情報を除外するか。
この前段階の設計で、AIの判断結果もかなり変わってきます。
まずは検証しやすい監視対象を作り、そこからシグナルでしぼってAI判断へつなげる。
今回はその入口となる、監視する銘柄をどう選ぶかについてまとめました。
次回は、監視リストの中からAIに渡す候補データをどう整理していったかを書きます。
※この記事は、個人開発している株価・デイトレード検証システムの作業記録です。
特定の銘柄の売買を推奨・勧誘するものではありません。
掲載内容は投資助言ではなく、実際の投資判断はご自身の責任でお願いします。
また、実注文機能について触れる場合も、検証・安全設計の考察として記載しています。