モデルの学習

• 学習データの作成

  • ドル円、秒足
  • ターゲットラベルの付与
  • 特徴量の作成

• データセット

  • Train 24週〜、Val 10週、Forward 5週〜
  • 期間違いで、複数15パターンなどを用意
  • チャンクサイズ 2.5日分
  • バッチサイズ 512
    • シャッフルあり
  • 週ファイル シャッフルなしの時系列

• モデル

  • 回帰ニューラルネットワーク
    • 3層のMLP（Multi-Layer Perceptron）
    • Leaky ReLU
    • Dropout
    • Leaky ReLU 向けの He 初期化 + 出力層のみ微小ランダムバイアス初期化

• 手法とパラメーター

  • Robust Scaler
  • ターゲットラベルへのExtra runup値の加算
  • Huber Loss損失関数 カスタマイズした重み付け
  • オプティマイザー AdamW weight_decay設定あり
  • 学習率 カスタマイズ設定

学習と評価

• Train

  • エポック 〜60
  • Seed 複数

• Val評価

  • 単体モデル、複数アンサンブル
    • Pred出力の順位付け有り無しの確認
    • 前後エポックの確認
    • Avg X pips/tradeの確認
    • トレード数、Total pips、TP率、ばらつきの確認

• 最適化

  • 遺伝的アルゴリズムによる閾値の探索
    • アンサンブルのパターン
    • ポジションサイズ

• Forward評価

  • 単体モデル、複数アンサンブル
    • Pred出力の順位付け有り無しの確認
    • Avg X pips/tradeの確認
    • トレード数、Total pips、TP率、ばらつきの確認

モデルのローリング更新

• 毎週末、その週のデータを追加して、モデルを作成
• 単体モデル評価、アンサンブルへの追加で評価
• 採用可否と、モデルの追加