AnyTrading - FXトレードを強化学習で実行⑯ 2012年で学習し2013年で検証

今回は、2012年のデータで学習を行い、2013年のデータで検証してみます。

2012年で学習し2013年で検証

パラメータとしては、前回同様に学習アルゴリズム PPO2 で参照すべき直前データを 100 としています。

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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)

# 2012年1月最初のインデックス
idx1 = 3797084
# 2013年1月最初のインデックス
idx2 = 4164404
# 2012年1月最初から2012年12月最後のデータ数
span = idx2 - idx1

# 環境の生成
env = gym.make('forex-v0', frame_bound=(idx1, idx2), window_size=100)
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=(idx2, idx2 + span), window_size=100)
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()```

<h2> <span class="label label-success">FXトレードを実行</span> </h2>

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]

info: {‘total_reward’: 176799.99999998786,
‘total_profit’: 0.9825622859611607,
‘position’: 1}


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![実行結果](/img/zoo/trade16.png)

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2012年のデータで学習し、2013年のデータで検証した投資成績は次の通りです。

- トータル報酬　-10,000　→　85,399　→　176,799
- トータル収益　0.7218　→　0.9991　→　0.9825

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これまでの３回の検証の中で、トータル報酬は最もよい投資成績となりました。

2011年、2012年、2013年と順次比較をしてきましたが、現状２勝１敗という結果になっています。