ここ2年ほど機械学習で通貨予測ツールをビットコイン版で作っていました。 つい最近、ドル円 などのフィアット版を対応しました。
ドル円などは AI で 価格は予想できるのか？僕が作った ツールの動きを例に解説したいと思います。
機械学習ツールについて
機械学習での予測は、僕のX（旧Twitter）にて、予測結果をほぼ毎日公開しています。
作成に2年もかかった
僕のXのポストを振り返ってみると、完成までの苦労がわかると思います。
プログラムの中でも、機械学習などのAIの分野は特殊です。プログラム分かるからと言って、簡単に出来ないんてす。まずは、そこから入りました。
転機
転機は、間違いなく、この方の書籍です。ビットコインのbotで成果を出している方の書籍です。
レビュー記事を過去に書いたので、作成に興味ある方はご覧下さい。
あとは雑誌ですね。雑誌にヒントがあり、決定打はこの雑誌で、ほぼ完成に至りました。
特徴量探しに２ヶ月
予測プログラムは２年がかりで完成し、ここからが更に長い。特徴量探しです。機械学習にかける材料のことです。単に、通貨の価格だけを学習させても当たらないのです。価格以外の材料が肝になります。MACDとかRSIとか、移動平均線とか、何をチョイスするかがポイントになります。
特徴量の補足
機械学習では、データから学習や予測を行うために、データの性質を表す特徴量を設計することが重要です。特徴量とは、データの性質を数値的に表したもので、機械学習モデルがデータを理解しやすい形に変換するために利用します。
良い特徴量を設計するには、対象のデータや課題の性質を深く理解し、情報量が高く、冗長性が低いことが重要です。入力次元を削減しつつ、データの本質的な性質を保持できる特徴量設計が求められます。
最近の深層学習では、入力データから直接特徴量を学習する手法が主流ですが、与えるべき教師データを設計することも重要な特徴量設計となります。
特徴量設計では、対象の知識が極めて必須になります。今回でいえば、相場についてです。特徴量次第で機械学習の性能は大きく左右されるため、機械学習においては最も重要な要素の一つと言えます。
特徴量エンジニアリングと言われるほど、１つの分野になるくらい、この作業には時間がかかります。相場を知り尽くしていないと出来ない。ここが、プログラムだけを知っているだけではAIツールは作れないポイントになります。
予測結果の精度
それから数ヶ月後に完成したのですが、予測結果の精度はかなり良くなりました。大きく動いた時に、順張りするというトレードアルゴリズムで、バックテストしてみたらこのようになりました。
予測ツール完成
日足、月足、１分足で予測できるツールが完成しました。時間軸が下がるほど精度が大きく落ちる感じです。日足の予測結果はXで毎日発信しています。
このツールについて
このツールはLINE友達にのみご紹介しています。良かったらご覧ください。
AIで予測出来ないこと
AIは完璧ではないです。予測できない事もたくさんあります。
- ファンダメンタルズ
- 経済指標
- 有事
AIはファンダメンタルズに弱いです。データさえあれば、それを特徴量にして予測材料に組み込む事ができますが、突発的に発生する事象については対処は難しい。
また、経済指標は、そのときの国の景気によって、結果が大きく左右されるので予測と違う動きになりやすいです。
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