情報開発と利活用

令和維新

2004年4月から企業を離れ、コンサルタントや情報起業を試行しながら、失われた２０年を取り戻し、日本再生をめざす私の歩みをみて一人でも多くの後継者が出てくれることを祈りつつ友達から紹介されたこのホームページの更新を続け、これまでの活動の記録と今やビッグデータ、AI,、IOT,ブロックチェーン、仮想通貨の時代になってしまいましたが、私の現状認識と関連技術を紹介していきたい。

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2024.07.24

（2）ChatGPTが生成した戦略による実世界の実験（A Real-World Experiment with ChatGPT-Generated Strategies）

テーマ：仮想通貨(3066)

カテゴリ：人工知能

The Underdog: ChatGPT-Generated Strategy
負け犬 :ChatGPT 生成戦略

ChatGPT generating a trading strategy by itself( ChatGPT は自分で取引戦略を生成 )

The core strategy here is generated by ChatGPT. Based on it’s recommendations, we’ve designed a strategy that trades TQQQ, offering a leveled playing field against our ‘high-stakes’ control.
ここでのコア戦略は、 ChatGPT によって生成されます。その推奨事項に基づいて、 TQQQ を取引する戦略を設計し、「ハイステークス」コントロールに対して公平な競争条件を提供します。

The Optimized Portfolios
最適化されたポートフォリオ

The optimization process generates several optimized portfolios( 最適化プロセスでは、最適化されたポートフォリオをいくつか生成 )

The statistics for the optimized portfolio we selected （選択最適化ポートフォリオの統計）

Optimized Portfolio 1 — One and Done Optimization
最適化されたポートフォリオ 1 — 1 回限りの最適化

This strategy takes the original ChatGPT-generated approach and optimizes it once, based on historical data. The objective is to assess whether a one-time optimization can improve performance.
この戦略は、 ChatGPT が生成したオリジナルのアプローチを採用し、過去のデータに基づいて一度最適化します。目的は、 1 回限りの最適化によって成績が向上するかどうかを評価することです。

Optimized Portfolio 2 — Expanding Window Optimization
最適化されたポートフォリオ 2 — ウィンドウ最適化の拡張

Here, we take the portfolio from One and Done Optimization and continually optimize it based on an expanding window. Periodically, we’ll re-optimize the portfolio keeping the same start date but expanding the end date. The goal is to see if incorporating more historical
data over time can lead to better results.
ここでは、1回限りの最適化からポートフォリオを取得し、拡大するウィンドウに基づいて継続的に最適化します。定期的に、同じ開始日を維持しながらポートフォリオを再最適化し、終了日を拡大します。目標は、時間の経過とともにより多くの履歴データを組み込むことで、より良い結果が得られるかどうかを確認することです。

Optimized Portfolio 3— Sliding Window Optimization
最適化されたポートフォリオ 3 — スライディングウィンドウの最適化

This strategy also involves continual　optimization of the portfolio from One and Done Optimization, but the window of　past data slides forward in time, disregarding older data. This will test if　focusing on more recent data offers an advantage.
この戦略には、 1回限りの最適化からのポートフォリオの継続的な最適化も含まれますが、過去のデータのウィンドウは時間的にスライドし、古いデータは無視されます。これにより、より新しいデータに焦点を当てることが利点をもたらすかどうかが試されます。

Evaluation — How will we compare out results?
評価 — 結果をどのように比較するか ?

At the end of the experiment, we’ll be　comparing our portfolios on several key metrics including percent change,　sharpe ratio, and the maximum drawdown.
実験の最後には、変化率、シャープレシオ、最大ドローダウンなど、いくつかの主要な指標でポートフォリオを比較します。

Initial Impressions: The Backtest Results
第一印象 : バックテスト結果

Even though the purpose of this experiment　is to see how well the ChatGPT-generated portfolios do, it wouldn’t be fun if　we didn’t have some initial guesses! First, let’s see how each of these　portfolios perform during backtests.
この実験の目的は、 ChatGPT が生成したポートフォリオがどれだけうまく機能するかを確認することですが、最初の推測がなければ面白くありません。まず、これらの各ポートフォリオがバックテスト中にどのような成績となるかを見てみましょう。

Unoptimized ChatGPT Portfolio vs SPY
最適化されていない ChatGPT ポートフォリオ対 SPY

The ChatGPT-generated　portfolio underperformed compared to Buy and Hold of SPY （ ChatGPT が生成したポートフォリオは、 SPY の購入保持と比較して低い成績）

The Unoptimized portfolio is profitable,　but significantly underperforms Buy and Hold for SPY. With this one example, we　can see that ChatGPT isn’t a Wall Street Pro. Nevertheless, let’s see how the　optimized versions fare.
最適化されていないポートフォリオは収益性がありますが、 SPY のバイアンドホールドを大幅に下回っています。この一例を挙げると、 ChatGPT はウォール街のプロではないことがわかります。それでも、最適化されたバージョンがどのように機能するかを見てみましょう。