ボラティリティとL&S

先週もボラティリティは狭かったですが、今週に入ってますますボラティリティが狭くなってます。

こういう時はLimitとStopの設定がシビアになります。もちろんエントリーサインも大切ですが。

あと2pip下げていればなんていうことも頻繁に出てくるのですが、そこは設定条件に従わなければならないところがつらいですね。

今週末までは仕方ないですかね。

企業分析ツール

少し前になりますが、大和証券が人工知能(AI)による「企業分析ツール」の試験導入を始めた。という記事がありました。

やはり、というか企業分析の分野が、いまのところAIが力を発揮するのに一番いい環境なように思います。ビッグデータ分析と組み合わせて、どんどん学習を続けて行けばかなり良いところまで行けるんじゃないでしょうか。

スイングトレードなどのファンダメンタルズ分析に生かすのは、なかなか難しいような気もします。ただ、これは一般人レベルの話で、ヘッジファンドなどはどんどん導入しているようですが・・。

大暴落の犯人は?

数日前のNYダウ、日経平均の大暴落の犯人はアルゴリズムトレード、というよう記事を読みました。

トレードの8割がアルゴリズムトレードだと言われている今、確かにそうなのかもしれません。

というより、どういったアルゴリズムが原因になっているのか、その仕組みを分析することはできないのか、という事の方がトレーダーとしては興味がわきます。

ファンダメンタルズシステムトレードを実践しているAIはいくつもあるようで、簡単なものだと「利上げ継続」や「関税引き上げ」といったキーワードに反応して、トレードを行う。PANDASやScikit-learnの仕組みを考えるとなんとなく理解できるような気もします。ただ、あまりループを抜ける機能が考えられていないものが多いようで(ある意味トレンドフォロー)、際限なくとことん売り込んでしまう。

 

という仕組みが大暴落の原因でもあるようです。

これからは、相場を読むという事はアルゴリズムトレードの中身を分析すること?

という時代になってしまったのでしょうか。

スプレッド拡大

夏時間から冬時間に変わったあたりから、朝の寄り付き付近でのポジションが取れません。

7時の開始直後はスプレッドが開いてしまうのは仕方ないとしても、だいたい10分から20分程度経過すると落ち着いてくるのが通常だったのですが、この所30分、40分経過してもスプレッドが開いたままで、正常スプレッドに戻りません。

スプレッドが一定以上の場合、約定しないような設定のため、朝の寄り付きトレードはこの所参加せずに終わってしまっています。

スプレッドの設定を見直すべきか、オーダー時間を変えて再検証するべきか?

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。

 

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。

 

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。