AnyTrading - FXトレードを強化学習で実行⑫ 参照するデータ数を変更(100→200)

AnyTradingで参照すべき直前のデータ数を変更して、投資成績の変化を確認してみます。

参照する直前データ数を変更

参照すべき直前のデータ数を変更するには gym.make するときの window_size で指定します。

前回は 30 から 100 に変更してかなり成績が向上したので、今回はさらに 200 まで参照データ数を引き上げて検証してみます。

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import os, gym
import gym_anytrading
import matplotlib.pyplot as plt
from gym_anytrading.envs import TradingEnv, ForexEnv, StocksEnv, Actions, Positions
from gym_anytrading.datasets import FOREX_EURUSD_1H_ASK, STOCKS_GOOGL
from stable_baselines.common.vec_env import DummyVecEnv
from stable_baselines import PPO2
from stable_baselines import ACKTR
from stable_baselines.bench import Monitor
from stable_baselines.common import set_global_seeds

# ログフォルダの生成
log_dir = './logs/'
os.makedirs(log_dir, exist_ok=True)

# 2020年1月1日最初のインデックス
idx1 = 6677691
# 2020年5月31日最後のインデックス
idx2 = 6824172
# 2020年1月1日最初から2020年5月31日最後のデータ数
span = 6824172 - 6677691

# 環境の生成
env = gym.make('forex-v0', frame_bound=(idx1 - span, idx1), window_size=200)
env = Monitor(env, log_dir, allow_early_resets=True)

# シードの指定
env.seed(0)
set_global_seeds(0)

# ベクトル化環境の生成
env = DummyVecEnv([lambda: env])

# モデルの生成
model = PPO2('MlpPolicy', env, verbose=1)
#model = ACKTR('MlpPolicy', env, verbose=1)

# モデルの読み込み
# model = PPO2.load('trading_model')

# モデルの学習
model.learn(total_timesteps=128000)

# モデルの保存
model.save('trading_model')

# モデルのテスト
env = gym.make('forex-v0', frame_bound=(idx1, idx2), window_size=200)
env.seed(0)
state = env.reset()
while True:
    # 行動の取得
    action, _ = model.predict(state)
    # 1ステップ実行
    state, reward, done, info = env.step(action)
    # エピソード完了
    if done:
        print('info:', info)
        break
# グラフのプロット
plt.cla()
env.render_all()
plt.show()

24行目 と 48行目 で、参照する直前のデータを 100 から 200 に変更しています。

FXトレードを実行

上記コードを実行すると次のような結果になります。

[コンソール出力]

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info: {'total_reward': -45900.000000015425,
       'total_profit': 0.8990281692592879,
       'position': 0}


実行結果


参照データ数を 30→100→200 と変化させたときの成績遷移は以下の通りです。

  • トータル報酬　-68300　→　23400　→　-45900
  • トータル収益　0.907　→　0.992　→　0.899

今回は、トータル報酬とトータル収益ともに大幅に成績が悪化してしまいました。

単純に直前の参照データ数を上げても成績が上がるというわけではなさそうです。。。