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\author{大谷 和樹}
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\happyou{17}
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\title{\LARGE{高頻度データに対する多目的効用最大化のための\\ストラテジーの自動チューニング\\}}

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\maketitle	
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\section{はじめに}
経済活動の活発化に伴い，金融市場の規模は非常に大きいものとなっており，様々な角度から金融市場の研究が進んでいる．
しかし，金融市場は複雑な要因が絡み合っているため全容を明らかにすることは困難である．
過去の研究の多くは複数ルールは適用していたとしても，効率的にルールを選ぶ方法は組み込まれていない．
本研究では，複数ルールの中から効率的に最適なルールを選ぶ手法の開発を目的とする．

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\section{高頻度データ収集}
取引プラットフォーム（MetaTrader 5）ではリアルタイムのTickデータを取得することができる．
取得したデータはテクニカル分析の分析対象に用いることができ，過去のデータからテクニカル指標を算出することによって市場の傾向を把握する．

テクニカル指標には様々なものが存在しており，有効な指標の選択はデータの性質や分析対象によって異なることや，複数のテクニカル指標の組み合わせも考慮する必要があると考えられる．
また，テクニカル指標のパラメータを最適化し，そのパラメータを用いた売買ルールを使用することでより精度の高い予測を行う研究もある\cite{1}．

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\section{直交表にもとづくロバスト設計}
対象の実際の特性が，設計時に想定したモデルと多少違っても制御性を損なわないような設計をロバスト設計と呼ぶ．
パラメータ設計の基本的な考え方は，ばらつきの原因となる誤差因子を制御するのではなく，設計に有効な制御因子と誤差因子の交互作用を見つけることで誤差因子の影響を減衰させようとするものである．

また，直交表を用いた要因計画は実験計画法の中の一つであり，直交表を用いることで試行回数を大幅に減少させることができる．
これらを組み合わせた，直交表を用いた最適化手法に設計要因の変動を考慮できる機能を組み込み，目的関数の変動が少ないロバスト性に優れた最適解を探索できる手法についての研究がある\cite{2}．

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\section{提案手法}

リアルタイムのTickデータからヒストリカルデータを作成し，各インジケーターのパラメーターの最適化を行い， 直交表と最適化したパラメータを用いてルールのバックテストを行う．
直交表とバックテストによって得られた評価指標から各インジケーターの主効果を計算し，それをもとに全ての組み合わせでの評価指標の予測値を求める．

その後，得られた予測値をもちいてデータ包絡分析を行い，各ルールごとの効率値を算出する．
最後に結果を比較して最適なルールを選択し，実際に自動売買に利用する．

\section{実験結果ならびに考察}
実際に提案手法のシステムを13時間動かした際の取引結果を図1に示す．
\vspace{-3mm}
\begin{figure}[h]
\begin{center}
\fbox{\includegraphics[scale=0.2]{./Figure/result}}
\vspace{-2mm}
\caption{取引結果}
\vspace{-4mm}
\end{center}
\end{figure}

13時間の間の取引回数は16回，勝率は75\%で収支は+3570円であった．
また，図1よりインジケーターの売買タイミングでオーダーが行われていることが確認できた．
これより，提案手法がより効果的に最適なルールを選択できていると推測できた．
\section{おわりに}
リアルタイムのヒストリカルデータから各インジケーターの最適化とルールのバックテストを行い，その結果からより最適なルールを選んで自動売買を行うシステムを作成した．今後の課題として，インジケーターの種類を増やすこと，増やした場合にデータ包絡分析にかかる時間を短縮することが挙げられる．



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\bibliographystyle{junsrt2}
\addcontentsline{toc}{chapter}{参考文献}
\begin{thebibliography}{99}

\bibitem{1}平林明憲, ``遺伝的アルゴリズムによる外国為替取引手法の最適化", 人工知能学会全国大会論文集 第22回全国大会, pp. 282-285, 一般社団法人人工知能学会, 2008.
\bibitem{2}川岸裕之, 工藤一彦, ``直交表による大域的最適解探索手法の開発”, 日本機械学会論文集C編, Vol. 72, No. 720, pp. 2344-2351, 2006.

\end{thebibliography}
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\end{document}
