経済戦争拡大?

ドルコリラが昨日急落しました。

日本時間のお昼頃から夕方までの数時間で、20円付近から一時17円台まで、20%近くの急落です。

これはリーマンショックやスイスフランショック、イギリスのEU離脱時並みですね。

流通量があまり多くないので、それ程大きなニュースにはなっていませんが、軒並み新興国通貨や仮想通貨なども下落しています。

今年に入って下落基調が続いていたトルコリラですが、この所米国との関係が急激に悪化したことが急落の原因のようです。

トランプ大統領の関税政策による自国保護主義が、世界経済を牛耳っているような気さえしますね。

今後のトルコリラですが、政治的な不安を高金利で補って為替の安定を担っていただけに、これ以上の高金利が難しい中、トルコリラ売りを防ぐ手段が限られてきます。高スワップが魅力なだけに急落時には買っておきたい気もしますが、まだ様子見の方が良いかもしれません。

この数年、日本では「円高は元凶」みたいな言われ方しかしませんが、自国通貨の売りが止まらない恐怖の方が、よほど怖いような気がします。

 

米中貿易戦争の末路

トランプ大統領は、米中の貿易戦争は最終的には米国が勝つと踏んでいる、というような記事がありました。

もちろん勝算があるから続けているのだとは思いますが、米国にとっては圧倒的に中国からの輸入品目の方が多い、だから最終的に経済的な打撃をより多く受けるのは中国側になる、よって、中国側が先に根を上げるという事のようです。

ただ、中国側には最終兵器があって、大量の米国債の売却、という手段があるようです。

そうなった場合、米ドルの大暴落、という大変な事になりそうですが、そういった事態は本当に起こり得るのでしょうか?

そうなる前に、米国経済界からトランプ大統領に強い圧力がかかりそうな気もしますが・・・。

バイナリーオプションのシステム

バイナリーオプションのシステムは一般的な統計分析とは少し異なります。

つまり、HighかLowかの結果を、1とー1の数列に置き換えてその偏りや連続性を探すといった感じです。

なんだか余計わかりにくくなった感じですが、基本的にはrotoの数字に出やすい数字と出にくい数字があるかを探すのと同じかもしれません。

意外に偏りがあるもので、例えばある時間帯だけHighが毎日続く、といったことは容易に探せるのですが、問題はどこに転換点があるのか。そのあたりを見つけられると、単純なルールでシステムが作れます。

金額的にも少ない金額で始められるので、スクラッチの宝くじを買う感覚で、なんとなくうまく行きそうなルールが見つかったらとりあえず実戦で試してみる、というのもいいかもしれません。

 

このまま円高ドル安?

先々週の前半ぐらいまでは、いい感じでドル高円安が進んでいたのですが、トランプ発言で一気に冷やされてしまい、先週は停滞状態が続きました。

今週も週末に米国雇用統計を控えて、動きずらい展開となりそうですが雇用統計の結果が思いのほか悪かった場合には、このまま円高ドル安に向かってしまう可能性はありますね。

数年前まではFRBの議長の発言が、大きく為替に影響しましたが、最近はトランプ大統領の発言一つで簡単にトレンドが変わってしまいます。トランプ発言をAIシステムに取り込むにはどうしたら良いか?教えて Alexa!(笑)

 

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。