GARCHモデル、マルコフ連鎖モンテカルロ法モデル、推定確率分布

ここに投稿し始めたのは、身近なところに Meta Trader、シストレなどの使用者がいないからです。
つまり、プログラミングしてもそのものを評価していただける方がいないのです。

ノーベル賞受賞者などが発案されたGARCHモデルで最初開発しだしたのですが、推定確率分布が当たらないのです。それで、マルコフ連鎖モンテカルロ法モデルで推定確率分布を求めてみました。いろいろ調整してみたら当たり始めたのです。ノーベル賞級のモデルよりも最近はやりの教師あり学習が現状の為替分布に勝ってしまったのです。理由がわからないのです。

この推定確率分布の確度が上がれば、いい加減な取引手法でも利益を出せるのです。未来を見ているようなものですからね。ストップロスの入れるタイミングで値が変わりロスを出したことが数回ありましたが、ここ一ヶ月は負けなしです。一般的にホームページで掲載されているMeta Trader、シストレなどの利益と比べると、指数関数的に良いのです。理由がわからないのです。公表させていないシステムとのパフォーマンス比較値がわからないのです。

どなたか、このプログラムのパフォーマンスを評価していただけないでしょうか？

もしこのパフォーマンスが本当であれば、まずMeta Trader、シストレには戻れないでしょう。オープンソースなので、中身もわかります。python や R にも移植可能と思います。推論エンジンはマルコフ連鎖モンテカルロ法モデルですので、それらの言語対応のオープンソースがあります。

よろしくお願いします。

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デートレーダのマルチモニター

これほどの奇怪な代物はない。一人の人間がそこから得られる複数の情報を頭でまとめ、操作する。器用にそれができても、集中力がもたないだろう。

今は、大型モニターを使える。画面が気にくわないのであれば、証券会社に修正依頼をする。API 開示を受けソフト屋にでも、カスタマイズを依頼する。Web であれば HTML などのユーザーでもコードを可読可能なこともある。カスタマイズも簡単。

私だったら、タブレットで表示・操作できるようにして、のんびり公園ででも取引するが。もちろん、自分が操作しやすいツールを自分で作ってだが。

簡単な為替値解析方法

マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)応用為替取引プログラムを作る前にこんなことをやってみた。

ある期間（一年間だったと思う）の終り値を R 言語でヒストグラムを表示してみた。期間を変えて、同様のことをやってみた。
腹抱えて笑ってしまった。基本的には正規分布なのだが、FM 変調の周波数スペクトルに近似している。大きな山の両脇に、同じような形の小山がある。それが入れ子になっている。期間を変えてもだ。
簡単だから、R 言語でやってほしい。

つまり、為替値はフラクタル状に分布している。つまり、確率分布を推定し、その確率の低い値の時に取引を始め、確率の高い状態で指値などの手締めを行えばよい。

マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC)応用為替取引プログラムはただそれだけをやって事実上この一ヶ月は無敗。古典的な取引手法は一切使っていない。

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