Optiver 2023 勉強会(データの基礎的な解析+1st Solution)

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May 23, 24

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マケデコのOptiver2023勉強会で勉強した記録です。

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Optiver 2023 勉強会 データの基礎的な解析+1st Solution マケデコ勉強会 2024/05/23

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自己紹介 - Yuichiro Nishimoto - Twitter: @nishimt_general Kaggle: nishimoto Zenn: nishimoto - 普段はインターネット系企業でML系エンジニア - 株は一般的な取引の知識程度 2

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目次 ● コンペ概要 ● データの基礎解析 ● HYDさんの解法について ● 3 ○ 概要 ○ Magic features(特徴量) ○ 学習モデルの比較 補足

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目次 ● コンペ概要 ● データの基礎解析 ● HYDさんの解法について ● 4 ○ 概要 ○ Magic features(特徴量) ○ 学習モデルの比較 補足

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コンペ概要 ● 板情報からNASDAQの株の価格の動きを予測するコンペ ○ MAE(平均絶対誤差)が評価指標 ● データについて ○ 200銘柄×481日×55データ/日 = 523万行 ○ 市場の需給、価格、量に関する特徴量がある(17列) 5

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コンペ概要 ● 評価データの期間は以下の通り 学習データ(96週) 6 Public評価(9週) 未評価(7週) Private 評価(6週) https://www.kaggle.com/competitions/optiver-trading-at-the-close/discussion/459329#2548844

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目次 ● コンペ概要 ● データの基礎解析 ● HYDさんの解法について ● 7 ○ 概要 ○ Magic features(特徴量) ○ 学習モデルの比較 補足

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データの基礎解析 - 目次 1. 検証で使用したベースラインコードについての紹介 2. データについての基礎的な解析 3. ベースラインコード特徴量とTarget値の相関 4. オンライン学習の必要性 8

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1. 検証で使用したベースラインコードについて ● ALEX WANGさんのコードを参考にしていた ○ ○ ○ ○ 9 https://www.kaggle.com/code/peizhengwang/best-public-score 160特徴量 ■ 各売買/需給の価格や量のバランス ■ 各売買/需給の価格や量の過去値や移動平均値 Online learning(追加データでの学習)はなし 学習モデルはLightGBM 今日の検証コードは全部Kaggleにて公開しています。補足参照

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2. データについての基礎的な解析 ● データについて ○ 需給や価格に関する特徴量がある 需給系の特徴量 matched/imbalance_size(需給マッチ/アンマッチ量) imbalance_buy_sell_flag(需給マッチのフラグ) 価格系の特徴量 bid/ask_price, refrence_price, wap(売・買の提示価格 , 参照価格, WAP(加重平 均価格) bid/ask_size(売・買の量) far/near_price(買値と売値がクロスした価格; far priceは成行を除外) ● 欠損値 ○ far/near priceは半数くらいが欠損値 ○ その他列もわずかにNaNがある(0.01%程度) 10

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2. データについての基礎的な解析 ● Targetは以下のように計算 1. wapの1分前の値との変化倍率から「各株のリターン」を算出 (wapなどの価格系は正規化済み) 2. stock_idごとの重みを元に「重み付け平均リターン」を算出 (重み付けはOptiverが時価総額を元に?決めてる) 3. 「各株のリターン」から「重み付け平均リターン」を引き算してtargetを算出 11

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2. データについての基礎的な解析 - target値の分布 ● 値の分布をみたところ、裾が広すぎる。。 12 平均値 -0.0476 標準偏差 9.4529 最小値 -385.2898 25%値 -4.5598 中央値 -0.0602 75%値 4.4096 最大値 446.0704

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3. ベースラインコード特徴量とTarget値の相関 ● ALEX WANGさんのNotebookを元に特徴量を作成 ● 全期間での相関係数を算出 ○ Kaggle Notebookに詳細なコード有 13

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3. ベースラインコード特徴量とTarget値の相関 ・ピアソン/スピアマン相関係数の高い/低いもの5つを表示 ・最大は0.10を超えるなどかなり相関が高い x_y_imb = (x - y) / (x+y) size_imbalance = bid_size / ask_size liquidity_imbalance = (bid_size - ask_size) / (bid_size + ask_size) 14 market_urgency = (ask_price - bid_price) * liquidity_imbalance

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3. ベースラインコード特徴量とTarget値の相関 散布図は以下の通り(xが各指標, yがtarget) 15

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3. ベースラインコード特徴量とTarget値の相関 散布図は以下の通り(xが各指標, yがtarget) 16

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4. オンライン学習の必要性 ・今回、コンペ上位の方の多くがオンライン学習(予測用に配布された新たな データから再学習すること)を採用していた → なお、再学習の期間は上位陣でもバラバラ ・どうやったらこれに気がつけたか?を考えてみた 17

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4. オンライン学習の必要性 先ほど、相関が高かった変数の相関係数をdate_idごとにplot 18 元々相関が高い変数は多くが特徴が弱くなっている → オンライン学習必要?

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目次 ● コンペ概要 ● データの基礎解析 ● HYDさんの解法について ● 19 ○ 概要 ○ Magic features(特徴量) ○ 学習モデルの比較 補足

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HYDさんの解法概要 ● ● URL: https://www.kaggle.com/competitions/optiver-trading-at-the-close/discussion/487446 300特徴量をCatboost, GRU, Transformerでアンサンブル ○ 重さは0.5, 0.3, 0.2なので、Catboostが強め ● オンライン学習と後処理がスコアアップにつながった ○ ○ 20 オンライン学習は12日ごと(5回)に追加学習 今回は特徴量、各種モデル(Catboost、GRU、Transformer)について深堀りします

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目次 ● コンペ概要 ● データの基礎解析 ● HYDさんの解法について ● 21 ○ 概要 ○ Magic features(特徴量) ○ 学習モデルの比較 補足

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Magic features(特徴量) 🤔 22

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Magic features(特徴量) いくつかの条件でグループ化してその比を特徴量として足している。具体的には以下 ・同一銘柄/秒群間の比率特徴 - 銘柄/日/秒群でグループ → 最初の秒数の値との比率 銘柄/日/秒群でグループ → 移動平均値との比率 ・同一秒/銘柄間の比率特徴 - 23 日/秒でグループ → 平均値との比率 日/秒でグループ → 値のランクの百分位数

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Magic features(特徴量) ①銘柄/日/秒群でグループ → 最初の値との比率 ②銘柄/日/秒群でグループ → 移動平均値との比率 Price値を集計 【値の例(同日・別秒・同銘柄)】 date_id 24 seconds_in_bucket stock_id price 1 0 2 100 1 10 2 200 1 20 2 300 1 310 2 400 1 320 2 500 1 330 2 600 1 510 2 700 1 520 2 800 1 530 2 900

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Magic features(特徴量) ①銘柄/日/秒群でグループ → 最初の値との比率 ②銘柄/日/秒群でグループ → 移動平均値との比率 秒で群分け 0-290: 0 300-470: 1 480-540: 2 【値の例(同日・別秒・同銘柄)】 date_id 25 seconds_in_bucket stock_id price 群の最初の値との比 100 / 100 = 1 100 / 200 = 0.5 .... seconds_in_bucket_group 移動平均(Max 100)との比 Avg(100) / 100 = 1 Avg(100, 200) / 200 = 0.75 Avg(100, 200, 300) / 300 = 0.67 price_group_first_ratio price_group_expanding_mean100 1 0 2 100 0 1.000 1.000 1 10 2 200 0 0.500 0.750 1 20 2 300 0 0.333 0.667 1 310 2 400 1 1.000 1.000 1 320 2 500 1 0.800 0.900 1 330 2 600 1 0.667 0.833 1 510 2 700 2 1.000 1.000 1 520 2 800 2 0.875 0.938 1 530 2 900 2 0.778 0.889

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Magic features(特徴量) ③日/秒でグループ → 平均値との比率 ④日/秒でグループ → 値のランクの百分位数 別銘柄 Price値を集計 stock_id price 【値の例(同日・ 同秒・別銘柄)】 date_id 26 seconds_in_bucket 1 0 2 100 1 0 3 200 1 0 4 300 1 0 5 400 1 0 6 500 1 0 7 600 1 0 8 700 1 0 9 800

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Magic features(特徴量) ③日/秒でグループ → 平均値との比率 ④日/秒でグループ → 値のランクの百分位数 同一秒の平均値との比率 450 / 100 = 4.5 450 / 200 = 2.3 ... 同一秒の値のランクを割合化 8/8 = 1.000 7/8 = 0.875 ... 【値の例(同日・ 同秒・別銘柄)】 date_id 27 seconds_in_bucket stock_id price_seconds_in_bucket_group_mean_ratio price price_seconds_in_bucket_group_rank 1 0 2 100 4.500 1.000 1 0 3 200 2.250 0.875 1 0 4 300 1.500 0.750 1 0 5 400 1.125 0.625 1 0 6 500 0.900 0.500 1 0 7 600 0.750 0.375 1 0 8 700 0.643 0.250 1 0 9 800 0.563 0.125

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Magic features(特徴量) - 検証 ・Solution内ではどの特徴量に対して集計を行ったか明記されていない → ask/bid priceとask/bid sizeについて集計特徴量を追加したところ、評価指 標がCVとPB共に改善 (CV:5.860 => 5.858;PB:5.480 => 5.478) 28

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Magic features(特徴量) - なぜ改善するか? ・各秒群内での特徴や、同秒内の各銘柄の相対的な特徴であると考えられる → 300秒と480秒で区切った理由も語られていないが、各種sizeを見てみると確かに挙 動が違うためこれら秒数を設定したのかも matchedとunmatched sizeの合計の平均値 29 bidとask sizeの合計の平均値

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目次 ● コンペ概要 ● データの基礎解析 ● HYDさんの解法について ● 30 ○ 概要 ○ Magic features(特徴量) ○ 学習モデルの比較 補足

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学習モデルの比較 ・hydさんはCatboost, GRU, Transformerを使用していた ・LightGBMと各種モデルを比較した 特徴(やLightGBMと比較したときの強み /弱み) 31 Catboost ・LightGBMと同様の勾配ブースティング系のツール 👍 カテゴリカル変数に強い 👍 精度がよい(こともある) 👎 メモリ使用量が多い、学習や推論が遅い GRU ・時系列予測でたまに使われる (自分の実装ではメモリが不足したので検証対象外) Transformer ・系列予測でたまに使われる( KaggleだとRNAの反応値予測 にTransoformerが使用 されていた) 👍 他の系列の特徴量も加味した予測を行ってくれる 👎 メモリ使用量が多い

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学習モデルの比較 - GRUとTransformerについて補足 ・GRUは各銘柄の55タイムポイントを同時に入力に使用 => 最終タイムポイントだけ予測に利用 ・Transformerは同タイムポイントの200銘柄を同時に入力に使用 => 200銘柄の出力を同時予測 GRUに時系列情報の学習、Transformerに銘柄間の情報を学習させることが目的だったとのこと(参考) y1 y2 y3 ... y55 y1 ... y2 y3 ... y200 ... s55 Transformer GRU t1 32 t2 t3 ... t55 s1 s2 s3 理論的な説明はアイシアさんがわかりやすいです(GRU、Transformer)

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学習モデルの比較(精度比較) CV(後半2割データ) Private LightGBM 5.858 5.478 Catboost 5.865 5.483 Transformer 5.923 5.613 LightGBM+Transofrmer (8:2でアンサンブル) - 5.482 自分の実装ではLightGBMに勝てるモデルは作れなかった。。 以下、使用感について軽くまとめています 33

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使ってみた感想(1)Catboost - Catboostは後述のニューラルネットと比較すると使いやすかったが、LightGBMと比 較すると精度は落ちていた - 今回自分がカテゴリカル変数に設定したものは以下 - - 34 stock_id(銘柄番号) dow(曜日) seconds(秒) minute(分) imbalance_buy_sell_flag(需給のアンマッチが売買どちら側で起きているか) imbalance_buy_sell_flag_shift_1/3/5/10(上記変数の1/3/5/10行前の状態) 予測に有効なカテゴリカル変数があれば精度改善する(かも)

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使ってみた感想(2)ニューラルネット系モデル - - 35 GRU/Transformerは検討することが多い/エンジニアリング的にも大変 今回具体的に試行錯誤したものは以下 検討するもの 今回の対応 正規化 z-score化を採用した NaN値の扱い 全体平均値で埋めた その日の平均値で埋めるなどいろいろ工夫できそう ハイパーパラメータ GRUのhidden size、Transformerいくつ重ねるか、など 勾配ブースティングより経験が少なく試行錯誤の手間は大きい 勾配ブースティングはNaN値の扱いに長けている印象なので、今回のコンペでは あまりNNが使われなかった(かも)

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使ってみた感想(2)ニューラルネット系モデル - GRUは予測する秒によって入力が異なる点も気になった - 例 x日の0秒目はx-1日の10秒〜x日の0秒が入力 x日の550秒目はx日の0-550秒が入力 - エンジニアリング的な難しさも増す - 36 実際回したところ、GRUはメモリ不足で詰まり、Transformerは実行時間で苦労し た。 TransformerがLGBの5-7倍くらいの実行時間 実運用でも予測が間に合わないなどの可能性もある

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Thank you!

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補足:コード 全コードKaggleにおいてあります 38 基礎解析(EDA) https://www.kaggle.com/code/nishimoto/opt23-makedeco-eda LightGBM https://www.kaggle.com/code/nishimoto/opt23-makedeco-lgb-add-data Catboost https://www.kaggle.com/code/nishimoto/opt23-makedeco-cat-add-data Transformer(学習) https://www.kaggle.com/code/nishimoto/opt23-makedeco-transformer?script VersionId=175668233 Transformer(推論) https://www.kaggle.com/code/nishimoto/opt23-makedeco-transformer?script VersionId=177204998