MLbotとは
📝機械学習の📝仮想通貨Botへの応用. 取引頻度で📝高頻度botにも📝スイングbotにも両方いける.
- 📝richmanbtc mlbotでバズった.
- 大きな資金を運用するのに向いている(Atomic arb/mmbotはスケールしない).
機械学習コンペ
- Numerai: 株トレード.
Kaggle
- kaggle: G-Research Crypto Forecasting
- Optiver Realized Volatility Prediction | Kaggle
- マーケットメイカーのOptiver主催コンペ.
- 過去の値動きからボラティリティ予測.
- Optiver Realized Volatility Prediction 簡単なコンペ詳細とEDA - Qiita
ライブラリ
- https://github.com/jmrichardson/tuneta
- talibとかを使ってtarget関数を機械学習で最適化.
Topics
mlbotについては📝richmanbtc mlbotの話題が大きすぎるものの, それだけではない. なぜならば機械学習を利用してxを予測するのがmlbotなのだから. 他のTopicsも集めていく. おそらくネットで転がっているものにエッジはないがインサイトは得ることは可能.
仮想通貨のMLbotで稼ぐってどうやるの(2022年版)
https://twitter.com/richwomanbtc/status/1528003378949013504
💡将来のマーケットの買い注文と売り注文を予測する
運用日記: 10月の損益+おまけ:マーケットメイク戦略アイデア編｜カナヲ定量分析｜note
そこで考えたのが、将来のマーケットの買い注文と売り注文を予測すれば良いのではないかということです。これは、要するに例えば、今後1分で買い注文が10BTC、売り注文が5BTC発注されることが分かっているなら、取る戦略は非常に明確で、自身の発注量をxとした時に、板から5-xBTC分だけ離れた所に注文を置けば良いということになります
📝マーケットメイクにおける戦略アイデア. magito mmbotでいうところのeffective spreadの予測を将来の注文量を予測してそこから板のデプスから逆算する.
💡機械学習をファイナンスに活用することでマーケットマイクロストラクチャーを深く理解できる
📚ファイナンス機械学習のロペスさんの動画より.
機械学習をファイナンスに活用することでマーケットマイクロストラクチャーを深く理解できる. 逆に言えば, 機械学習で誰にもみつからないようなアルファを発掘できると過度に期待しすぎないほうがいいとも言っている. 機械学習は理解のための手段のひとつ.
💡AIを活用することで質の高いアルファをサーベイする
利益1億円を達成したAI投資の概要 - これからの「お金」の話をしよう
安定した運用を行うためには、利益の源泉となる何か（これをエッジと呼びます）を自分自身で見つけ出す必要があります。ここで役立つのがAIによる質の高いサーベイです。 AIを使って複雑なモデルを組むのではなく、世の中に溢れる様々な事象を構造化することでこれまで認知されていなかった収益の機会が発見できる可能性があります。
これらのサーベイ手法の主目的はリターンを直接予測することではなく市場構造に対する解釈の取り掛かりを作ること
💡複雑な機械学習モデリングよりも事象の情報の構造化とサンプリングにエッジはある
機械学習で予測する際は, 情報を集めて(サンプリング)それを元にモデルを作る(モデリング).
この際, 難しいモデルを組むよりも, 収集が難しい(データ化が難しい)ような情報を集めるほうがエッジが埋まっている可能性は高い.
複雑なモデルではなく, サンプリング, ホワイトアルファの発掘.
References
- ML botterにオススメなLightGBMのとっておきパラメータ紹介｜j26｜note
- 機械学習を用いたロジック（の説明書だけ公開）｜くもすけ｜note
- Pythonで機械学習を使った暗号資産のシステムトレードに入門する | GMOインターネットグループ
- pythonで仮想通貨⑤ 暗号通貨自動売買MLbotのエッジを探す。【イーサリアム(ETH-USDT) ロジスティック回帰】
- 仮想通貨MLBot つくってみた い ② テンプレートコード - joda!!
2024
- まだMLボットで消耗してるの？｜UKI｜note
- MLBotを作る際に気をつけるべき事｜あいかわ ひびき(Hibiki Aikawa), 2024/12
- S級CEX ML Botterへの道｜UKI, 2024/12
- 冬の時期につくるのがいい. 2年以上かかる覚悟で.
- 消えたエッジの話 仮想通貨botter Advent Calendar 2024 22日目 #bot - Qiita, 2024/12
Books
- 📚ファイナンス機械学習 - マルコス・ロペス・デ・プラド(2019), みんな読んでいる書籍.
📚Machine Learning For Algorithmic Trading - Stefan Jansen(2020)
Packtで評判がいいかつ年末セールでなぜか持ってた. この本はセールがかかる.
カナヲさんのnoteが超絶すごい.
- カナヲ定量分析｜note
- machine learning for tradingの始め方｜カナヲ定量分析｜note
- Machine Learning For Algorithmic Trading 解説リンクまとめ｜カナヲ定量分析｜note
サンプルコードあり
- https://github.com/Connie-Wild/ChannelBreakoutBot
- READMEのおわりにhyperoptをつかったパラメータチューニング