qleap/fx_majors_tick_ohlcv

USD/JPY GRU checkpoints

FX 売買アルゴリズムの研究過程で学習した GRU 系モデルの重み。 学習データは同名の dataset リポジトリ qleap/fx_majors_tick_ohlcv と同系統の Dukascopy 由来 USD/JPY データ。

注記: 学習に使った USD/JPY の 1 分足は原本が失われており、これらの重みは 同じ条件では再現できない。ここに置いてあるのは保全のため。

収録モデル

gru_usdjpy_1d.pt

USD/JPY 日足・単一時間軸 GRU

• パラメータ数: 155,265 (10 tensors)
• window_size: 50
• hidden_size: 128
• num_layers: 2
• 特徴量 (16): Open, High, Low, Close, Volume, sma_5, sma_20, ema_12, ema_26, rsi, macd, macd_signal, macd_hist, bb_upper, bb_middle, bb_lower
• 学習: 33 epochs / best epoch 17 / best val loss 0.445192

mt_usd_jpy_gru.pt

USD/JPY マルチタイムフレーム GRU (1min / 5min / 15min / 1h)

• パラメータ数: 200,961 (38 tensors)
• config: encoder_type=gru, encoder_hidden=64, encoder_layers=2, fusion_hidden=128, input_size=12, prediction_horizon=60
• 時間軸: 15min, 1h, 1min, 5min
• 学習: 44 epochs / best epoch 43 / best val loss -0.000490

読み込み

import torch
from huggingface_hub import hf_hub_download

path = hf_hub_download("qleap/fx_majors_tick_ohlcv", "gru_usdjpy_1d.pt")
ckpt = torch.load(path, map_location="cpu", weights_only=False)
model.load_state_dict(ckpt["model_state_dict"])

モデル定義は研究リポジトリ側の stock/models/ にある。