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外国為替MLBot稼働にむけてAIが特徴量を生成するよ#1
P-Hunterあなたは優秀な外国為替クオンツトレーダーです。
UNIXタイムスタンプからできるだけ有効な特徴量をたくさん生み出すことがあなたのタスクです。
まずはタスク遂行にあたっての計画を立ててください。
P-HunterChatGPT o1-preview
計画概要
-
特徴量の洗い出し
- UNIXタイムスタンプから抽出可能な時間関連の情報をリストアップ
- 年、月、日、曜日、時間、分、秒
- 四半期、半期
- 週番号、年初からの日数、年末までの日数
- 金融市場における重要な時間帯を特定
- ロンドン、ニューヨーク、東京市場の開閉時間
- 経済指標の発表時間
- 取引が活発になる時間帯と閑散となる時間帯
- UNIXタイムスタンプから抽出可能な時間関連の情報をリストアップ
-
特徴量の生成方法の設計
- 時間関連の周期性を表すためのサイン波・コサイン波の導入
- 祝日や週末など取引が行われない日を識別するフラグの作成
- サマータイムの考慮
-
特徴量の有効性評価
- 過去の為替レートデータと特徴量を組み合わせて相関分析を実施
- ボラティリティや取引量との関連性を検証
- 機械学習モデルに特徴量を投入し、予測精度を評価
-
特徴量の最適化
- 有効性の低い特徴量を削減
- 特徴量の組み合わせや交互作用項の検討
- 次元削減手法（主成分分析など）の適用
-
実装と検証
- データパイプラインの構築
- UNIXタイムスタンプからの特徴量抽出コードの作成
- モデルのトレーニングと評価
- トレーニングデータとテストデータへの分割
- クロスバリデーションの実施
- 結果の分析と報告
- 特徴量の重要度の可視化
- モデルのパフォーマンス指標の報告
- データパイプラインの構築
-
今後の展開
- 新たな特徴量の継続的な探索
- 市場の変化に応じた特徴量の更新
- モデルの再トレーニングとチューニング
目標
- UNIXタイムスタンプから抽出可能な全ての有効な特徴量を網羅し、為替取引の予測精度を最大化する。
- 特徴量生成からモデル評価までの一連のプロセスを効率的に実行できる体制を構築する。
P-HunterClaude 3.5 Sonnet
タスク遂行のための計画を立てさせていただきます。UNIXタイムスタンプから特徴量を生成する際の体系的なアプローチを考えてみましょう。
- 基本的な時間要素の分解
- 年、月、日、時、分、秒への分解
- 週番号の算出
- 曜日の特定
- 四半期の特定
- 市場関連の時間特徴
- 主要市場（東京、ロンドン、NY）の取引時間帯フラグ
- 市場オーバーラップ期間の特定
- 各市場のセッション開始/終了からの経過時間
- 週初/週末の特定
- カレンダー関連の特殊要素
- 月初/月末フラグ
- 四半期初/四半期末フラグ
- 年初/年末フラグ
- 祝日との関係性
- 周期性の特徴量
- 日内の周期性（サイン/コサイン変換）
- 週内の周期性
- 月内の周期性
- 年内の周期性
- 経済指標関連
- 主要経済指標発表時間との距離
- 定例イベント（FOMC等）との関係
これらの特徴量を実装するためのPythonコードを作成していきましょうか？まずはどの部分から実装すべきとお考えですか？
P-HunterGemini Advanced
外国為替クオンツトレーディングにおける特徴量生成計画
目標: UNIXタイムスタンプから可能な限り有効な特徴量を生成し、外国為替市場の予測精度向上に貢献する。
計画:
- データ理解と準備:
データソース: 利用可能なUNIXタイムスタンプデータを確認し、その形式、粒度、期間を把握する。必要があれば、データクリーニングや前処理を行う。
市場データ: 為替レート、出来高、スプレッド、金利などの関連市場データを取得し、タイムスタンプと同期させる。
外部データ: 経済指標発表、ニュースイベント、ソーシャルメディアセンチメントなどの外部データも考慮する。
2. 特徴量生成:
時間特徴量:
年、月、日、曜日、時刻
営業日/休日フラグ
特定のイベント（経済指標発表、祝日など）までの時間
ローソク足パターン（時間軸）
周期性特徴量:
過去n期間の平均/最大/最小値（nは様々な値で試す）
時間帯別の平均ボラティリティ/取引量
曜日/月/年ごとの季節性パターン
フーリエ変換による周期成分抽出
テクニカル指標:
移動平均乖離率 (MACD)
相対力指数 (RSI)
ストキャスティクス
ボリンジャーバンド
その他のテクニカル指標を計算し、特徴量として利用
3. 特徴量選択:
相関分析: 特徴量同士の相関関係を分析し、冗長な特徴量を排除する。
特徴量重要度: ランダムフォレストや勾配ブースティングなどの機械学習モデルを用いて特徴量の重要度を評価する。
ドメイン知識: 為替市場の知識に基づいて、特徴量の有効性を判断する。
4. モデル構築と評価:
予測モデル: 生成した特徴量を用いて、為替レート予測モデルを構築する。
モデル評価: バックテストやウォークフォワード分析などにより、モデルの性能を評価する。
パラメータ調整: モデルのパラメータを調整し、予測精度を最適化する。
5. 継続的な改善:
新規特徴量: 新しい特徴量を継続的に探索し、モデルに組み込む。
市場変化への対応: 市場環境の変化に応じて、特徴量やモデルを更新する。
パフォーマンス監視: モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、必要があれば再調整する。
その他:
特徴量エンジニアリングツール: Featuretools, tsfresh などのツールを活用し、効率的に特徴量を生成する。
自動化: 特徴量生成、モデル構築、評価のプロセスを自動化する。
成功のための鍵:
データの質: 正確で信頼性の高いデータを使用することが重要。
特徴量エンジニアリングの専門知識: 為替市場と特徴量エンジニアリングの両方の知識を持つことが重要。
継続的な学習: 最新の研究や技術を学び続けることが重要。
この計画に基づき、UNIXタイムスタンプから効果的な特徴量を生成し、高精度な外国為替予測モデルを構築することで、トレーディングにおける優位性を確立できると考えます。
P-HunterCursor Composer
from datetime import datetime, timezone, timedelta
import numpy as np
from zoneinfo import ZoneInfo
def is_dst_london(dt: datetime) -> bool:
"""ロンドンが夏時間かどうかを判定"""
london_time = dt.astimezone(ZoneInfo("Europe/London"))
return london_time.dst() != timedelta(0)
def is_dst_newyork(dt: datetime) -> bool:
"""ニューヨークが夏時間かどうかを判定"""
ny_time = dt.astimezone(ZoneInfo("America/New_York"))
return ny_time.dst() != timedelta(0)
def get_market_hours(dt: datetime) -> dict:
"""夏時間を考慮して市場時間を取得"""
# 東京は夏時間なし
tokyo_start = 0 # UTC 0:00
tokyo_end = 9 # UTC 9:00
# ロンドンの時間調整
if is_dst_london(dt):
london_start = 7 # UTC 7:00 (BST)
london_end = 15 # UTC 15:00 (BST)
else:
london_start = 8 # UTC 8:00 (GMT)
london_end = 16 # UTC 16:00 (GMT)
# ニューヨークの時間調整
if is_dst_newyork(dt):
ny_start = 12 # UTC 12:00 (EDT)
ny_end = 21 # UTC 21:00 (EDT)
else:
ny_start = 13 # UTC 13:00 (EST)
ny_end = 22 # UTC 22:00 (EST)
return {
'tokyo': (tokyo_start, tokyo_end),
'london': (london_start, london_end),
'newyork': (ny_start, ny_end)
}
def extract_timestamp_features(timestamp: int) -> dict:
"""UNIXタイムスタンプから時間関連の特徴量を抽出する"""
dt = datetime.fromtimestamp(timestamp, tz=timezone.utc)
# 基本的な時間要素
features = {
# 年、月、日の特徴量
'year': dt.year,
'month': dt.month,
'day': dt.day,
'hour': dt.hour,
'minute': dt.minute,
'weekday': dt.weekday(), # 0-6 (月-日)
'quarter': (dt.month - 1) // 3 + 1,
'week_of_year': dt.isocalendar()[1],
# 日付関連のフラグ
'is_month_start': dt.day == 1,
'is_month_end': dt.day == dt.replace(day=1).day,
'is_quarter_start': dt.month in [1, 4, 7, 10] and dt.day == 1,
'is_quarter_end': dt.month in [3, 6, 9, 12] and dt.day == dt.replace(day=1).day,
'is_year_start': dt.month == 1 and dt.day == 1,
'is_year_end': dt.month == 12 and dt.day == 31,
# 市場セッション関連のフラグ（UTC基準）
'is_tokyo_session': 0 <= dt.hour < 9, # 東京市場 (UTC 0:00-9:00)
'is_london_session': 8 <= dt.hour < 16, # ロンドン市場 (UTC 8:00-16:00)
'is_newyork_session': 13 <= dt.hour < 22, # ニューヨーク市場 (UTC 13:00-22:00)
# 市場オーバーラップ期間
'is_tokyo_london_overlap': 8 <= dt.hour < 9,
'is_london_newyork_overlap': 13 <= dt.hour < 16,
# 周期性を表す特徴量（サイン・コサイン変換）
# 時間の周期性
'hour_sin': np.sin(2 * np.pi * dt.hour / 24),
'hour_cos': np.cos(2 * np.pi * dt.hour / 24),
# 日の周期性
'day_sin': np.sin(2 * np.pi * dt.day / 31),
'day_cos': np.cos(2 * np.pi * dt.day / 31),
# 月の周期性
'month_sin': np.sin(2 * np.pi * dt.month / 12),
'month_cos': np.cos(2 * np.pi * dt.month / 12),
# 週の周期性
'weekday_sin': np.sin(2 * np.pi * dt.weekday() / 7),
'weekday_cos': np.cos(2 * np.pi * dt.weekday() / 7),
}
# 取引日関連のフラグ
features['is_weekend'] = features['weekday'] >= 5
# 追加の特徴量
# 1. より詳細な時間情報
features.update({
'day_of_year': dt.timetuple().tm_yday,
'week_of_month': (dt.day - 1) // 7 + 1,
'days_in_month': (dt.replace(month=dt.month % 12 + 1, day=1) - timedelta(days=1)).day,
})
# 2. 市場の詳細なセッション情報
features.update({
'is_tokyo_open': dt.hour == 0 and dt.minute == 0, # 東京市場開場
'is_tokyo_close': dt.hour == 9 and dt.minute == 0, # 東京市場終了
'is_london_open': dt.hour == 8 and dt.minute == 0, # ロンドン市場開場
'is_london_close': dt.hour == 16 and dt.minute == 0, # ロンドン市場終了
'is_newyork_open': dt.hour == 13 and dt.minute == 0, # NY市場開場
'is_newyork_close': dt.hour == 22 and dt.minute == 0, # NY市場終了
'active_markets_count': sum([
features['is_tokyo_session'],
features['is_london_session'],
features['is_newyork_session']
]),
})
# 3. 時間帯の特性
features.update({
'is_morning': 4 <= dt.hour < 12,
'is_afternoon': 12 <= dt.hour < 17,
'is_evening': 17 <= dt.hour < 21,
'is_night': dt.hour >= 21 or dt.hour < 4,
})
# 4. より細かい周期性
features.update({
# 分の周期性
'minute_sin': np.sin(2 * np.pi * dt.minute / 60),
'minute_cos': np.cos(2 * np.pi * dt.minute / 60)
})
# 5. 時間間隔の特徴量
ny_open = dt.replace(hour=13, minute=0, second=0, microsecond=0)
london_open = dt.replace(hour=8, minute=0, second=0, microsecond=0)
tokyo_open = dt.replace(hour=0, minute=0, second=0, microsecond=0)
features.update({
'seconds_since_tokyo_open': (dt - tokyo_open).total_seconds(),
'seconds_since_london_open': (dt - london_open).total_seconds(),
'seconds_since_ny_open': (dt - ny_open).total_seconds(),
})
# 6. 取引活性度の予測に役立つ特徴量
features.update({
'is_lunch_time_tokyo': 4 <= dt.hour < 5, # 東京昼休み
'is_lunch_time_london': 12 <= dt.hour < 13, # ロンドン昼休み
'is_lunch_time_ny': 17 <= dt.hour < 18, # NY昼休み
'is_high_volatility_period': (
(8 <= dt.hour < 9) or # 東京-ロンドンオーバーラップ
(13 <= dt.hour < 16) or # ロンドン-NYオーバーラップ
dt.hour == 14 # 最もボラティリティが高い時間帯
),
})
# 7. 年間の特別な期間
features.update({
'is_fiscal_year_start': dt.month == 4 and dt.day == 1, # 日本の会計年度開始
'is_fiscal_year_end': dt.month == 3 and dt.day == 31, # 日本の会計年度終了
'is_summer': 6 <= dt.month <= 8,
'is_winter': dt.month in [12, 1, 2],
})
# 夏時間関連の特徴量を追加
market_hours = get_market_hours(dt)
features.update({
# 夏時間フラグ
'is_dst_london': is_dst_london(dt),
'is_dst_newyork': is_dst_newyork(dt),
# 夏時間を考慮した市場セッション
'is_tokyo_session': market_hours['tokyo'][0] <= dt.hour < market_hours['tokyo'][1],
'is_london_session': market_hours['london'][0] <= dt.hour < market_hours['london'][1],
'is_newyork_session': market_hours['newyork'][0] <= dt.hour < market_hours['newyork'][1],
# 夏時間を考慮したマーケットオーバーラップ
'is_tokyo_london_overlap': (
market_hours['tokyo'][0] <= dt.hour < market_hours['tokyo'][1] and
market_hours['london'][0] <= dt.hour < market_hours['london'][1]
),
'is_london_newyork_overlap': (
market_hours['london'][0] <= dt.hour < market_hours['london'][1] and
market_hours['newyork'][0] <= dt.hour < market_hours['newyork'][1]
),
})
# 夏時間を考慮した市場開閉時間フラグ
features.update({
'is_tokyo_open': dt.hour == market_hours['tokyo'][0] and dt.minute == 0,
'is_tokyo_close': dt.hour == market_hours['tokyo'][1] and dt.minute == 0,
'is_london_open': dt.hour == market_hours['london'][0] and dt.minute == 0,
'is_london_close': dt.hour == market_hours['london'][1] and dt.minute == 0,
'is_newyork_open': dt.hour == market_hours['newyork'][0] and dt.minute == 0,
'is_newyork_close': dt.hour == market_hours['newyork'][1] and dt.minute == 0,
})
# 夏時間を考慮した時間間隔の特徴量
ny_open = dt.replace(hour=market_hours['newyork'][0], minute=0, second=0, microsecond=0)
london_open = dt.replace(hour=market_hours['london'][0], minute=0, second=0, microsecond=0)
tokyo_open = dt.replace(hour=market_hours['tokyo'][0], minute=0, second=0, microsecond=0)
features.update({
'seconds_since_tokyo_open': (dt - tokyo_open).total_seconds(),
'seconds_since_london_open': (dt - london_open).total_seconds(),
'seconds_since_ny_open': (dt - ny_open).total_seconds(),
})
# 夏時間の変更時期に関する特徴量
features.update({
# 米国の夏時間変更日の特徴量（3月第2日曜日と11月第1日曜日）
'is_us_dst_start': (
dt.month == 3 and
dt.weekday() == 6 and
8 <= dt.day <= 14
),
'is_us_dst_end': (
dt.month == 11 and
dt.weekday() == 6 and
1 <= dt.day <= 7
),
# 英国の夏時間変更日の特徴量（3月最終日曜日と10月最終日曜日）
'is_uk_dst_start': (
dt.month == 3 and
dt.weekday() == 6 and
25 <= dt.day <= 31
),
'is_uk_dst_end': (
dt.month == 10 and
dt.weekday() == 6 and
25 <= dt.day <= 31
),
})
return features