AIトレードへのアプローチ

まず、システムトレードのフローを整理すると、

データ収集

データ分析

ストラテジー(ルール)作り

バックテスト

トレード

結果の考察

こんな感じでしょうか?

この中でAIが一番活躍できるところは、データ分析からストラテジー作りあたりでしょう。

データ収集はFX会社や証券会社からバックデータをダウンロードすることも可能ですが、

ゆくゆくはリアルタイムデータを全自動取得という事を考えると、APIとスクレイピングを

うまく活用していく方法を考えた方が良いかもしれません。

 

では、どんなプログラムシステムを使うのかという事になると、もちろん IBMのWatsonやGoogleのCloud AutoMLという方法もありますが、トレードに特化したもの、あるいは今後の発展性という事を考えると、Pythonを使いこなしてみたいですね。

 

AIシステムトレード

AIシステムトレードという表現自体、よくよく考えるとおかしいですよね。

AIに裁量トレードを行わせることの方が逆に大変です。

それはさておき、

AIにトレードを行わせて、勝手に利益を上げ続けてくれたらこれは夢のような話です。

 

「既にファンド系の投資はかなりの部分AIに置き換えられている」

という話を聞いたことがあります。

となるともうオートマティックに利益がどんどん積み上っている?

ただ、ここはイコールではないようで、

「AIがトレードするから利益がどんどん積みあがる」ということには、

まだ今一つなっていないようです。

つまりAIトレードと言っても様々なものがあって、良いものあれば悪いものもある、

という事のようですね。

 

「そもそも、AIなんて一般人には遠い存在なのだから関係ない」と考えてしまいがちです。

ではAIを熟知して、プログラミング能力に精通した人(組織)でなければ、

AIトレードシステムなど作ることはできないのでしょうか?

Yesであれば一気に絶望しそうですが、

ある程度の知識と学習意欲さえあれば、何とかなりそうな感じです。

では、どのように始めていけばよいのか・・・・。

 

それは次回に。