Optuna 的貝葉斯優化交易回測

大家好，我是無能。雖然每次手動更改參數都很有趣，但我對交易回測很感興趣，於是發現了貝葉斯優化並嘗試了一下。此外，我的數學系朋友告訴我，它可以被視覺化為SVM，所以我也記錄下來了。徹底解說支持向量機(SVM)的理論與實作我太沉迷了，回過神來才發現整個暑假四天都消失了（翻白眼）。

從結果來看

條件* 相同期間* 相同技術指標* 參數調優嘗試8000次* 僅做多

5分鐘K線

1小時K線

4小時K線

真是驚人的暴利啊！！

現實層面

技術指標在某種程度上是事後諸葛，也可以說是因為K線變動才達到那些數值。
然而，即使在大幅下跌的市場中，它也能避免建立買入倉位，只在特定局面建立多頭倉位，這表明某些指標可能還是有用的。
儘管市場下跌，它仍能妥善保存資金，並在大局中建立倉位，這讓我印象深刻。順帶一提，或許有人看到這個會覺得「Bot果然最強！」，但北海道大學的論文指出，技術指標在受基本面驅動的市場中沒有意義，結果其實並沒有太大差異。
相對地，投機家維克多·尼德霍夫的弟弟在1990年代活躍於華爾街擔任交易員時，就已將演算法交易視為有效工具並加以採用。從那時起，20多年過去了，現在推動市場的，或許是那些彷彿比人類更有意志的電子設備，正在主宰著這個世界。那麼。
期待下次再見。