【FX】ChatGPTにFXトレード戦略を改良してもらう

ChatGPTを使って、自分が考案したFXトレード戦略をブラッシュアップしてもらうことが可能です。

まずは検証するFXトレード戦略を伝え、一定期間の時系列データを渡します。

次にその時系列データでFXトレードをシミュレートしてもらい、その結果を表示してもらいます。

その結果が芳しくなければ、損益をプラスにするようにFXトレード戦略を改良してもらうようにChatGPTに伝えます。

ChatGPTは対象のFXトレード戦略のシミュレーション結果から、収支がマイナスになった原因を特定します。

そのうえで、どのように改良すればよいのかを提案したのちに実際にFXトレード戦略を改良してくれます。

渡した通貨ペアの時系列データで再びシミュレーションを行い、その結果をもとに問題があれば再度修正をする、という作業を繰り返してくれます。

# 改良案の戦略実装：リスクリワード比、損切りと利確ポイントの設定、トレンドフィルタリングを組み込み

risk_reward_ratio = 2 # リスクリワード比を1:2に設定
stop_loss_atr_multiplier = 1 # 損切りはATRの1倍
take_profit_atr_multiplier = stop_loss_atr_multiplier * risk_reward_ratio # 利確は損切りの2倍

# 長期移動平均線 (50日移動平均線)
df['SMA_50'] = df['Close'].rolling(window=5).mean() # 短期間なので50の代わりに5日間に設定

position = 0
balance = initial_balance
trade_log_risk_reward = []

for i in range(1, len(df)):
# 長期移動平均線を基にトレンドフィルタを適用
if df['Close'].iloc[i] > df['SMA_50'].iloc[i]: # 上昇トレンドにあるとみなす
# ATRに基づく損切りと利確ポイントを計算
atr_value = df['ATR'].iloc[i]
stop_loss = atr_value * stop_loss_atr_multiplier
take_profit = atr_value * take_profit_atr_multiplier

# 買いエントリー
if df["High"].iloc[i] > df["High"].iloc[i-1] and position == 0:
entry_price = df["High"].iloc[i]
position = balance / entry_price
balance = 0
trade_log_risk_reward.append((df["Date"].iloc[i], "Buy", entry_price, stop_loss, take_profit))

# 売りエグジット（損切りまたは利確）
elif position > 0:
current_price = df['Close'].iloc[i]
# 利確条件
if current_price >= entry_price + take_profit:
balance = position * (entry_price + take_profit)
trade_log_risk_reward.append((df["Date"].iloc[i], "Sell", current_price, "Take Profit"))
position = 0
# 損切り条件
elif current_price <= entry_price - stop_loss:
balance = position * (entry_price - stop_loss)
trade_log_risk_reward.append((df["Date"].iloc[i], "Sell", current_price, "Stop Loss"))
position = 0

# 改良された取引履歴を出力
trade_log_risk_reward

ChatGPTより

このようにFXトレード戦略を改良してくれます。

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