価格予測モデルの欠陥を直し、資金1万ドルで再スタートしました

しばらく損失が続いていたので、ポジションサイズや損切りルールなどのリスク管理を細かく調整してきましたが、なかなか改善しませんでした。原因を掘り下げたところ、リスク管理より手前の「価格予測モデル」自体に構造的な欠陥があることが分かりました。今回はその欠陥と修正内容、そして資金1万USDTでの再スタートについて書きます。

見つかった3つの欠陥

1. 相関特徴量が空だった

FreqAIには、BTCやETHなど基軸銘柄の値動きを他銘柄の予測に使う「相関特徴量」という仕組みがあるのですが、これが未設定のままでした。そのため予測モデルは、個別銘柄が単独で下げているのか、市場全体が同時に崩れているのかを区別できず、複数銘柄が同時に急落する場面で軒並み損失を出していました。

2. 予測目標が実際の売買ルールとズレていた

これまでは「2時間後の平均リターン」を予測する回帰モデルでした。しかし実際の勝敗は「利確ライン(+3%)と損切りライン(-3%)のどちらに先に触れるか」で決まります。予測している対象と、実際にお金が動く条件が一致していませんでした。

3. 乱数シードを固定していなかった

モデルの学習で使う乱数シードを固定していなかったため、再学習のたびに性能がかなり違うモデルができていました。バックテストで検証したところ、たまたま「ほとんど何も予測しないモデル」が選ばれてしまい、6ヶ月間まったく取引が発生しない回もありました。運が悪ければ何もしないモデルが本番で動いていた、ということです。

対応した修正

• BTC/ETHの相関特徴量を有効化し、市場全体の地合いを予測に反映
• 予測目標を「回帰」から「利確/損切りどちらが先に来るかを直接分類するモデル」に変更(閾値は実測データから±1%に較正)
• 乱数シードを固定し、学習結果のばらつきを解消

1万USDTで再スタート

保有ポジションを精算し、取引履歴をリセットしたうえで、シミュレーション上の初期資本を1万USDTに設定して再始動しました。ここまでの結果は、約定13件・勝率69.2%・実現損益+19.74USDT(すべてdry-run上の数値)です。件数はまだ少ないので、これだけで「直った」と結論づけるのは早いですが、少なくとも以前のような一方的な負けが続く状態ではなくなっています。

なお現在は、地合い判定システムが「弱気地合いが継続中」と判断し、新規エントリーを一時停止しています。これは相場が崩れているときに無理に取引を増やさないための設計通りの動作で、システムが止まっているわけではありません。

注記: このbotは現在dry-run（ペーパートレード）で稼働しており、実際の資金は一切動いていません。本記事の損益・取引はすべてシミュレーション上の数値です。取引ダッシュボードはこちら