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AIによるFX取引分析

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専業トレーダー。トレードの世界大会で優勝。取引を公開するメルマガ「バカラ村のFXトレード日報!」も好評。

"FXトレード"の世界大会で優勝した専業トレーダーが
サラリーマンにおすすめのワザを伝授! トレンドが
できている通貨ペアで、短期トレードを仕掛けよう!

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バカラ村さん

専業トレーダー。トレードの世界大会で優勝。取引を公開するメルマガ「バカラ村のFXトレード日報!」も好評。

「まずはいろいろな通貨ペアのチャートを見比べて、4時間足でトレンドがハッキリ出ている通貨ペアを探してみましょう。 トレードの基本はトレンド方向への順張り。 4時間足のトレンドが上昇なら買い、下落なら売りのチャンスを探します」

つまり、4時間足のチャートを見て上昇トレンドのときは、「 買い」から入るチャンスを探して、利益を確定する際は「売り」 で決済する。反対に、4時間足のチャートで下落トレンドのときは 、「売り」から入るチャンスを探して、利益確定は「買い」 で決済をすればいいというわけだ。

ここで注意しないといけないのは、4時間足を見て「下がってる! 」と思っても、すぐには発注しないこと。5分足や15分足などの 短い時間軸のチャートに切り替えて、 エントリーするタイミングを計るのが重要だ。

短い足のチャートで『買われすぎ』の水準まで上がっているときに売るんです。 下落トレンド中の高値で売っていく『戻り売り』です」

4時間足チャートを見てトレンドができている通貨ペアを選ぶ


拡大画像表示

「『買われすぎ』や『売られすぎ』を教えてくれるのは、MACD(マックディー)やRSIなどの『オシレーター系』と呼ばれるテクニカル分析。上がっていたMACDが下がり始めたら『戻り高値』をつけたと考えて売っていくんです。このとき損切りは必ず入れてください。元金10万円、1万通貨で取引するなら 損切りは50pips (ピップス。為替の最小単位のことで、 米ドル/円なら1pipは1銭、50pipsは50銭)以内。 直近の高値・安値などを目安にして発注後に『逆指値注文』 を入れておきます」

「逆指値注文」とは、 自分の考えと逆行したときに損失を限定するのに便利な注文方法で 、「指定した価格以上に上がれば買い」「 指定した価格以下に下がれば売り」という注文ができる。例えば、 米ドル/円で円安になると考えて1米ドル=110円のときに米ド ルを買った場合、想定と反対に円高の方向に進んだ場合に備えて1 09円50銭のところに「逆指値注文」を入れておけば、損失を5 0銭に限定できるのだ。

初心者に必要なのは経験。FXを始めて3日で退場なんてことにならないよう、着実に損切りしながら経験を積んでください。 チャート重視かファンダメンタルズ重視か、短期か長期か、順張りか逆張りか──FXにはいろいろな手法があります。どんな手法を使うにしても、最初はリスクを抑えながら経験を積み重ねて、結果の出たやり方を繰り返し、自分にぴったりの手法を見つけてください」

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今回は、発売中の ダイヤモンド・ザイ9月号 の特集「FXで副業生活」から、バカラ村さんの投資方法を抜粋して紹介した。同特集ではバカラ村さんを含む、著名なFXトレーダー17人の投資方法を公開しているので、これからFXを始めてみたい人はもちろん、FXであまり勝てずにいる人も、ぜひ参考にしてみてほしい。

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なぜ「AIによる株式投資」は普及していないのか?

A review of AIによるFX取引分析 machine learning experiments in equity investment decision-making: why most published research findings do not live up to their promise in real life | SpringerLink
https://link.springer.com/article/10.1007/s41060-021-00245-5

テクノロジーの進歩はオンラインの決済サービスやネットバンキングの登場といった影響を金融業界に及ぼしており、金融(Finance)と技術(Technology)を組み合わせたフィンテックという言葉も使われています。こうした分野ではAIによるセキュリティシステム、マネーロンダリング対策、クライアントの身元確認などが行われていますが、利益を求めて株式や為替などの金融商品を取引するトレーディングにおけるAIの普及はそれほど進んでいません。

ケンブリッジ大学の臨床神経心理学教授であるBarbara Sahakian氏らは、「単純なアルゴリズムはトレーダーによって一般的に使用されていますが、機械学習やAIは投資の意思決定において一般的ではありません。しかし、機械学習は膨大なデータセットを分析してパターンを見つけ出すことに基づいており、金融市場は膨大な量のデータを生成するため、両者は明らかに合致するように見えます」と指摘しています。

以上に加えて、今回レビューした研究のどれもがEUの金融市場規制であるMIFID IIや企業倫理といった点を考慮に入れておらず、AIによる運用が倫理的な問題を引き起こす可能性も指摘されています。実験では現実の株式市場になんの影響も及ぼしていませんが、使用されたAIは倫理的な取引を行うことを保証する設計を欠いており、現実世界で運用された場合は倫理的な問題が生じかねないとのこと。

AIによるFXのファンダメンタルズ分析

イムちゃん

こんにちはー。管理人のピヨ猫でーす。

テクニカル分析とは?

ファンダメンタルズ分析とは?

なぜAIによるFX予想にファンダメンタルズ分析を用いるか?

経済指標データの取得元

YJFX! は毎日、各国の経済指標を公表しているので、ここから集めるのが効率が良かったです。
なお、経済指標はFRBや日銀や総務省などの公的機関が随時公開しています。

経済指標データの取得結果

経済指標

10年分の各国の経済指標500強を取得しました。

取得した経済指標

  • run_load_index.sh
  • main_load_Index.php
  • IndexLoader.php
  • FXIndexDao.php

データセット

入力データ

経済指標

日別の経済指標データを10年分

出力データ

訓練データとテストデータ

AIによるFX取引分析
No 訓練データ テストデータ
1 2009年
2012年~
2010年~2011年
2 2009年~2011年
2014年~
2012年~2013年
3 2009年~2013年
2016年~
2014年~2015年
4 2009年~2015年
2018年~
2016年~2017年
5 2008年~2017年 2018年~2019年

学習モデル

多層パーセプトロン

単純な多層パーセプトロンで学習しました。

学習曲線


もう少し誤差が減って欲しいところですが、ちゃんと収束しています。
久しぶりに真面な学習曲線を見ました。テクニカル分析をしていた時は何をどうしても、明らかにダメそうな学習曲線だったので・・・、ちょっと嬉しい。



あれ?だいぶ合っている様に見える・・・。

  • 金額は数円レベルでずれているから、このままでは使えないけど
  • トレンドが合っている。
  • というかむしろ、トレンドを先読みしている様に見える

学習結果
学習結果
学習結果

経済指標の変化から予想したAI為替レート予想と実際の為替レートがある程度連動しているので、経済指標が為替レートに影響を及ぼしているのは間違いなさそうです。
テクニカル分析の記事で市場はランダムウォークと述べましたが、実際には経済指標を色濃く反映している様に見えます。
また、上述した野村証券のファンダメンタルズ分析の解説にも「 ファンダメンタルズは投資家にはなかなか伝わりにくいものです。 」とある様に、経済指標の変動は投資家には中々伝わらず、少し遅れて実際の為替レートに反映されている様に見えます。
従って経済指標を使い為替レートの変動を予想すれば、投資家に情報が広まるより先に、投資家に情報が広まった後の為替レートを予見することは可能かもしれません。

【2時間で完成】為替(FX)を予想する深層学習AIをPythonで無料作成

pandas_datareader._utils.RemoteDataError: Unable to read URL: https://finance.yahoo.com/quote/…….

為替予想の人工知能の仕組み

はじめに今回作成するAIモデルの概要を説明しておきます。
仮想通貨の価格予想をディープランニングで行うで使ったモデルと基本的には一緒です。
過去のドル円の価格データをそのままモデルに流し込んで、最終的な出力として将来の価格予想を得ます。 今回もCPU環境での使用を想定していることもあり、中間層が3つだけ(全て全結合層)のシンプルなモデル(さっきの図では中間層は1つだけ描かれています)を作成します。

今回予測するのは 日足(1日ごと)のドル円の値 です。
過去の1日毎の終値データ(を16個セットで)を深層学習モデルに流し込んで、その翌日の終値を予想させます。

実装の前に必要なもの

必要ライブラリ

学習用の為替データセット

機械学習には、基本的に膨大なデータセットが必要になります。
仮想通貨編では、手動でデータをエクセルにコピペしてきましたが、その辺が原因でエラーが出てしまったという報告もありました。
なので今回はデータの取得もPythonでやってしまいましょう。
pandas-datareaderを使えば日足データならすぐに取得できるので、楽チンです。
(というか、日足データに対して動作するモデルを例として提示したのは、データ取得が簡単だったからという大人の事情があります笑)

AI作成Pythonコード公開

データの取得と学習

なお、どのように学習が進んだのかを示す “train.png”という画像データも同時に生成されているはずです。
この画像の中の二本の曲線(訓練データとバリデーションデータを示す)が二本とも右肩下がりになっていれば安心です(正確には右肩下がりになっていなければ何かが間違っていると疑った方が良いでしょう)。
ちなみに僕がやってみたところ、下のようになっていました。 最後の方はちゃんと学習が進んでいるのか、若干微妙ですね。
まあ細かい検証はまたの機会に譲って、とりあえず先に進みましょう。

将来のドル円の予想

次に先ほど学習したモデルを使って、将来のドル円の値を予想してみましょう。
「将来の」と言いましたが正確に言うと 日足の次の終値(今日もしくは次の営業日) です。
やり方は簡単で、predict.pyを実行するだけです。

学習用のコードを実行した時に保存された為替データと重みファイルを使って予想します。
僕が実行した時は 直近のドル円の終値が108.5円程度の状況下で107.8円といった予想を出してきました。 AIは円高を予想していますが、果たしてどうなる事やらですね。
これを書いてる時は、アメリカの長期金利の上昇が懸念されており一時はドル円が109円にも届いていました。
ここから107円台突入というのは、そこそこ大胆な予想だなという感想です。

深層学習モデルのカスタマイズ方法

さて今までは、僕が取り敢えず作っておいた簡易モデルを動かしているに過ぎませんでした。
モデルを独自にカスタマイズしたいと感じた方もいるでしょう。
そういった方はsimple_model.pyをいじれば OK です。

なお今回のコードには著作権もクソもありません。
なので、良いAIが出来れば各自のブログなどで自由に公開してもらっても結構です(この記事にリンクさえ貼ってもらえれば)。
何かあった時の責任は負えませんが商用利用も自由です。

ついでに自動売買AIボットも動かしてみる

以上が為替価格の予想を行う深層学習AIの作成でした。
ここからは、 これを基に FX 取引所で自動売買を行う方法 もちょろっと解説していきます。

まずPythonコードをターミナルで動かして自動売買を行うにはOANDA japanのアカウントが必要です。
まずは下のリンクから Oandaの口座開設を行ってください。
(2021年現在、デモ口座のみの利用ではAPIの利用が不可になっているので、本番口座開設の必要があります。)

等の感想を持った方もいるでしょう。
しかし残念ながら、OANDA以外の日本人向けの取引所ではREST APIが公開されていないため、あまり現実的ではありません。
詳しくはこちらの記事を参照してください。

取引所APIキー発行

さて口座開設が済んだら、次は API キーを発行しましょう。
注意点としては、以下の2条件に該当しない場合はAPI利用ができません。(2021年3月18日現在)

プロコース選択
・ゴールド会員(前月の取引額が50万USD相当以上)
・口座残高25万円以上

ディープラーニングAI+自動売買のコード

さて、では先ほど学習したAIを使用して取引まで行なってしまうサンプルコードを紹介します。
と言ってもやることは簡単で、 予測値が現在価格よりも上であればドル円をロングし、下であればショートするだけです。
ポジションを閉じるときも自動では行わず、手動でやる必要があります。
あまり複雑な動きはせずに、最低限の部分だけ参考としてお見せできればといった感じですね。

今回は単発の注文を出すことでしたが、if文やfor文、while文とうまいこと組み合わせることで、ずっと相場を監視して取引を行なってくれる bot を作成することができます。
もしカスタマイズした為替botで利益を上げることができたら、こっそり教えてくださいね笑

AIトレードで株取引にイノベーションを起こすAlpaca

Alpaca Head of Japan R&D 北山朝也氏

金融投資の世界では、長期のインベストメントと短期取引のトレードの世界がありますが、われわれがフォーカスするのは短期トレードの世界。
現在リリースしているのは、キャピタリコ(Capitalico)というサービスです。
これは、デイトレーダーのような自分の投資のルールを持っている人が、自分のルールやモデルを設定することで、売買のタイミングを通知してくれるというサービスで、すでにFXトレード向けにリリースしています。

Capitalicoでのインジケータの設定 Capitalicoの投資パターンの設定

北山 一方、“What”(何を売買するか)の情報を提供するアルパカスキャン(AlpacaScan)というサービスを現在米国株向けに公開中です。一般的で有名なインジケーターのサイン、例えばマックディー(MACD)のゴールデンクロス、ボリンジャーバンド、RSI、一目クラウド、赤三兵、包足、ローソク足といった投資家に馴染みのあるローソク足のパターンなどを、すべて実装して、米国の7000あるすべての株を読み込ませて、今どの株を売買すれば良いかを知らせてくれるものです。ここに将来的にはバックテストの結果を入れて本当にどのシグナルがその銘柄にとって価値のあるシグナルなのかをだれでも検証可能にする予定です。 キャピタリコは投資家が自分のノウハウを入力するものですが、アルパカスキャンはAIがこうしたパターンから判断し、「今売買すべき銘柄」を教えてくれるというものです。長期的にはこの2つのサービスをつないで、あるシグナルから自動的な売買が行えるようなことも想定しています。

API連携とビットコイン取引が次のマイルストーン

北山朝也氏

北山 まだ具体的な話はできないのですが、APIが整備されている証券会社をまずは対象に考えています。海外の証券会社はOpen APIのオープン戦略をとっており、その基盤がすでにそろっているところが多い。日本では、売買のためのOpen APIは存在しないのが現状で、ここはもう少し時間をかけてビジネスを作っていきたいと考えております。

北山 ロボアドバイザーはETFの国際分散投資が基本戦略で、これはマーケットのサイズが大きくなると、その分の利益を得ることができます。これは自分で積極的な投資をしないユーザーにとって価値があると思うのですが、我々のサービスはより積極的に自分で投資をしたいという我々が「DIYトレーダー」とよんでいる方々を対象にしています。
また、ヘッジファンドやクオンツの世界では従来から、株取引向けに高額ですが強力なツールがありました。これに匹敵するツールの独自の開発にわれわれはコミットしてきました。クオンツ御用達のKDBという高速DBに匹敵する我々がMarketStore(マーケットストア)と呼んでいるデータストレージを、PostgreSQLのコントリビューターの弊社CTO原田や、金融DBのグリーンプラムのCTOだったルーク氏が作った。この基礎技術の高さが将来的に強みになると考えています。

ヘッジファンドのAI活用が高度化する

北山 これは、ユーザーがどのような投資アイデアを我々のサービスを利用してAIにするかにかかっています。キャピタリコはユーザーの投資アイデアをプログラミングなしでAI化できることがメリットで、そういう意味では、予測できるかどうかは、ユーザーのアイデアに依存します。
また、一般論でいうと、もちろん株価の予測にはチャート分析だけではなく、ニュース、ファンダメンタルなど多様な情報を扱うことができるほうがよい。将来的には、このような様々なインプットをディープラーニングで扱えるようにしていくことを考えています。 たとえばニュース解析です。ここは機械学習の強みが出てきて、例えばグーグルが囲碁の人工知能ソフト「Alpha Go」で買った時にAI銘柄が上がったとか、関連株が上がるとかがわかりやすい例ですが、もっと微細なニュースを解析してマーケットセンチメントの変化を予測することが出来るでしょう。

北山 ヘッジファンドが膨大な資金で本格的に参入していると思いますが、そこに関する具体的な情報は、シークレットソースなのでなかなか出てこないでしょうね。 ただ投資分野でのAIの活用は、Alpha Goのようなものとは違ったものになると思います。
Alpha Goはひとつの勝敗が決まるゲームの中で一種の強化学習です。ニューラルネットワークを組んで、最終的に「報酬」がきまっているゲームの中で強いAIを設計していくというものです。これに対して、ヘッジファンドがやろうとしている使い方は、強化学習的なアプローチも行っていますが、AIを活用してインプットする情報に多様性を持たせて、解析を予測につなげるということもやっています。僕の個人的な感じでは、いままで人間の工数では扱うことができなかった情報を活かすという点で、よりAI的なアプローチだと思っています。
たとえば、人工衛星の画像を画像認識で活用するという事例もあります。港湾の船の数から車の動き、例えば店舗の客の出入りまでリアルタイムに解析できれば、ある程度売上も予測できるでしょう。 そうした予測と、市場コンセンサスとの乖離があるものを探す。そうしたこれまでは活用できなかったインプットの多様性に、今後AIは貢献するだろうと言われています。 天才的な数学者に匹敵するモデルをディープラーニングで作るという方向はもちろんあるでしょうが、今まで誰も使わなかったインプット情報を使って市場コンセンサスとの違いを見極めることが出来れば、大きなインパクトになるでしょう。
そうすれば、他を出し抜くことができます。ただそれもいずれ、知れ渡り市場の中で織り込まれていくので、この部分の競争はずっと続いていくと考えています。

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