機械学習モデルが爆損したときにやること

Presented in the following event:

https://increments.connpass.com/event/300470/

This is also part of the Advent Calendar Makedeko 2023:

https://qiita.com/advent-calendar/2023/market-api

- 機械学習モデルを使っても爆損は起こりうる
- 爆損しても失うのはお金だけにしておこう
- MLOpsを意識してコードを書いておこう
- コードの外で何が起きたのか生成AIに聞いてみよう

Transcript

1. 機械学習モデルが 爆損したときにやること
2. 日本株システムトレードは黄金時代 データ シグナル作成 自動売買 2023年は日経平均、TOPIXともに絶好調 2024年は新NISAも始まり更なる盛り上がりが期待できる
3. 日本株システムトレードは黄金時代 データ シグナル作成 自動売買 2023年は日経平均、TOPIXともに絶好調 2024年は新NISAも始まり更なる盛り上がりが期待できる AI・機械学習
4. 爆損は必ず起こる 株価の値動きは市場参加者の様々な思惑 に影響を受ける 突発的なニュースで大きく株価が変動することがある → 市場はしばしば機械学習モデルの想定を超える → 爆損は不可避. だからこそ爆損したときの対応が大事 爆損を未来の爆益につなげよう
5. 爆損したときにやること(1): 気持ちの整理 まずは、深呼吸して落ち着くこと 損失は、連鎖したがる性質を持つ （最悪例：お金を失う -> 家族を失う -> 健康を失う -> 命を失う） 今失ったもののせいで、今まだ我々の人生にあるものを失ってはいけない 我々の人生には、まだ我々がコントロールできることが必ずあるはず “Don't lose what you have to what you have lost.” (Dr. Lucy Hone, ニュージーランドの心理学者 . 専門はレジリエンス)
6. 爆損したときにやること(2): 機械学習 ← 生データ取得 ← 前処理・整形 ← 特徴量作成 ← モデル推論 ← 発注処理 ← レポーティング そもそもMLOpsを意識してコードを書いておく • データの問題か？モデルの問題か？ —> レイヤーごとの結果を確認 • モデルの予測で不自然なところはないか？ —> SHAP plotを確認 Feature 1 Feature 2 Feature 3 Feature 4 Feature 5 Feature 6 Other Features 取引銘柄ごとにSHAP waterfall chartを保存 あとは、Liveのbacktestの結果と実運用が合ってる か？
7. 爆損したときにやること(3): AI データやモデルに何も異常がなくとも、 世の中の異常によって爆損を被ることがある 爆損（爆益）をもらたした銘柄やその日の出来事について、 Bing AIに聞いてみる
8. 最後に：爆損は爆益の母 まとめ • 機械学習モデルを使っても爆損は起こりうる • 爆損しても失うのはお金だけにしておこう • MLOpsを意識してコードを書いておこう • コードの外で何が起きたのか生成 AIに聞いてみよう Disclaimer ⚠Not a financial advice ⚠当スライドのアニメ絵はDALL-Eによって生成されています 当スライドは12/01にマケデコAdvent Calendar 2023に公開されます