俺にも執筆活動させろボケ

boatのbacktestにoptunaを使う。

モチベーション

オッズの予想をLightGBMでかましてそれを確率とみなす(1/odds(行列))

確率*締切前オッズ=期待値

期待値の高めの買っても全然儲からないのでインジケーターを作って

フィルターを採用パラメーターを探るのにoptuna使ってみる。

 

backtestの関数を書いて

paramsの辞書を渡し、トータル金額を返す。

最後にマイナスにしておく(最小化するので)。

 

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簡単

本当に汎用性が高くて素晴らしいフレームワークだなあ。

boat機械学習してるのにインジケーターシコシコ作ってる俺もどうかと思うが。