ExcelでAIっぽく

Excelに新しいデータ型「地理(Geography)」「株価(Stocks)」が追加されるそうです。

まずはOffice 365ユーザーに提供という事のようですね。

Microsoft Knowledge Graphから関連データを取得、この情報はオンラインで変更された場合、Excel内でも更新可能。

つまり証券コードを入力してデータ型を株価(Stocks)にしておけば、株価を自動更新してくれる、という事のようです。

AIプログラムみたいで使い勝手が良さそうですが、使ってみないと感触がわかりませんね。

ディープラーニングは敷居が高い?

AIを使ってシステムトレードを行う仕組みは理解できた、それでその次は・・・。

デープラーニング、ニューラルネットワーク、ロジステック回帰・・・、どんどん難しくなっていきます。

こうなるとプログラミングの知識に加え、数学的知識も必要となり敷居がかなり高い感じです。

「やっぱり、AIを使ってシステムトレードなんて無理だよね」で終わってしまいそうですが、

必ずしもプログラミングの知識や数学的知識に精通していないとAIシステムトレードができないわけでもない?

pythonのライブラリ、RPAのツールなどを使って、概要だけ押さえておけばAIシステムトレード環境を作ることは何とかできます。

中身がわからなくてもブロックを組み立てるように構築していくことは可能です。

どうしても、難しい言葉ばかり出てきてあきらめてしまいがちですが、形だけ整えてしまえばあとはAIが何とかしてくれる?

こういった表現が正しいのかどうかわかりませんが、AIを使える環境は本当にものすごい勢いで日々進歩しています。

もっと簡単にAIシステムトレードができる環境が整うのも、時間の問題かもしれません。

 

API

Pythonでシステムトレードを行う場合、APIが使えるFX取引会社が必須となるのですが、最近急激にそういった環境が整ってきているように思います。

OANDAというカナダのFX取引会社があるのですが、こちらのAPIは使いやすいですね。(もちろん日本語版です)

通貨ペアもかなり豊富ですし、データも取りやすい、スマホのアプリなども充実しています。

MT4も使える環境が整っているところをみると、もともとユーザーが自由にシステムトレードを行えるような環境を提供することを目的としていたようです。

どんどんこういった会社が増えてきて、システムトレードが手軽にできる環境が整うとと嬉しいですね。

 

日本はキャッシュレス化が進まない

北欧や中国などでもキャッシュレス化がかなり進んでいるようですが、日本ではなかなか進みませんね。

理由はいくつか上げられていますが、大きな理由は日銀にやる気がない?

つまり、キャッシュレス化が進んでしまうと銀行のATM手数料が稼げなくなってしまう!?

日本の銀行の利益の実に13%がATM手数料によるものらしく、これがなくなってしまうと銀行の基盤が揺らぐ、

という事らしいです。

逆行するようにメガバンクはATM手数料を上げる、口座管理料を取るなど提案していますよね。

日本の銀行のあり方ってどうなんでしょうか。

銀行職員をAIによってリストラを進めるという話が出たとたん、就職先の人気企業から一転して、

就職したくない企業に仲間入りしてしまったようですし。

 

こんな理由でどんどん後れを取ってしまう、

非常に残念な気がします。

 

Python

PythonはAIをプログラムする言語として、注目されています。

何が他の言語と違うかと言えば、非常にシンプルでわかりやすいという特徴があります。

手続き的なコードも最小限ですみ、構造がわかりやすいので手直しも楽です。

ライブラリも豊富で、目的から探し出すのも楽ですね。

一度Pythonを使うと他の言語はあまり使いたくなくなってしまいます。

FXトレード会社のヒストリカルデータは、CSVで提供されていることが多いですが、

そのまま取り込めるのも重宝します。

APIなどをうまく使えば、自動で取り込んでいくことも可能なようです。

まだまだ自分も勉強不足なのですが、FXのAIシステムトレードに取り組むうえで、

強力な武器になることは確かなようです。

 

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。

RPA レベル3

RPA(Robotics Process Automation)のレベル3(Cognitive Automation)は、「大量のデータをもとに自己学習を行い、最良の判断をするAIシステム」ということらしいです。

まさに、システムトレードの最終兵器といった感じですが、既に市販されているいくつかのツールでもかなりのところまではできてしまうようですね。

卓越したアイデアやプログラミング能力などなくとも、適切なRPAツールを選択してきちんとしたシラバスさえ描ければ、優秀なトレードシステムができてしまう。もうそんな時代になりつつあるのかもしれません。

時代に乗り遅れないためにも、きちんと学習しなければ。

口座維持手数料

3大メガバンクが口座維持手数料を検討しているという記事が少し前にありました。

以前にシティバンクで月に1,000円程度取っていたのですが、今もSMBC信託銀行は口座維持手数料を月2000円取っています。口座残高などによって免除される仕組みはあるのですが、果たして日本の慣習に馴染むのでしょうか?

発端は、休眠口座の管理の問題のようです。数百円程度の残高で全く取引されていないような口座維持は銀行にとっては問題のようで、マイナス金利で収益率が減っているうえに、住宅ローンや企業の借り入れも低迷、となればこういった部分にも手をつけざるを得ないようです。

特に地銀にとって問題は大きいようですね。まずは新規の紙通帳口座は有料に、というあたりから始まっていくようですが、逆に銀行選びがシビアになっていく可能性も否定できないようにも思います。

引き出しや入金、振り込みの手数料も調べてみるとけっこうまちまちで、有料になる時間帯も少しずつ違います。無料になる条件も各銀行によっていろいろですね。

ここに口座維持手数料が加わるとどうなっていくのか。

個人的にも、ただお金を移動したり預けていたりするだけで、たくさん手数料を取られるのは納得できませんね。

ひょっとしたら電子マネーやLine Payなどの普及のきっかけになるかもしれません。

 

円高の足音

黒田総裁の発言、米国財務長官などのドル安容認発言などを機にドル安が進んでいます。

昨年のドル円は、全般的には108円から116円あたりまでのレンジ相場で、こういった状況がしばらく続くと、その後どちらかへ大きく動く、という事はしばしばあります。まして今回は日米の要人が後押しするような形になってしまっています。

テクニカル的にも108円付近のサポートを破られると、100円付近まで壁がない感じです。

時期的にもこれから3月までは円高傾向が強い時期ですね。

なんだか円高要因ばかり出てきてしまいますが、今週末に発表される米国雇用統計の結果が思いのほか悪い場合には・・・要注意です。