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10/22 惨敗いたしました 

結局、AI予想に縛られまくり、
GBPUSDで全損しました。

もうしばらく実弾トレードは辞めます。
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10/20  GBPUSD +19200 

WIN +19200


AI予想   GBPUSD レンジ [1.299593]-[1.2936244]

昨日は朝の重要ミーティングのため、
寄付きでのエントリーができず、昼過ぎに発注する。

10/19 13:00 GBPUSD High \9600

予想レンジよりも下値のため、HIGHでエントリーする。

10/20  6:00      GBPUSD 1.2944

結果 win
ペイアウト \19,200
資産計  \56,252

無題



10/19 AI予想


   GBPUSD レンジ [1.2931774]-[1.2946498]


以上

10/18 今週の予定 

すこしタイトルを修正します。

最近なんですが、AIトレードシステムについては、
とりあえず、いまのAI手法をもう一週間だけ、
様子を見たいと考えています。

前の日記にも書いたのですが、仕事で部門を移動して、
実は今月は一か月かけて、システム案件の勉強をしています。
一応、今月で終了するのですが、それが終わるまで
しばらくはPythonの勉強も含めて、あまり着手できない状況です。

それにコロナの影響もあり、いろんなIT勉強会など
情報収取もしたいのですが、今月いっぱいは精々
書籍をよみあさり、Youtubeを見まくる程度しか動けません。

というわけで、今週は様子見をしています。


10/19 投資戦略
AI予想   GBPUSD レンジ [1.299593]-[1.2936244]

明日の朝 寄付きを見てレンジ上限1.3000ぐらいで、指値で売りを入れる

以上


第4回 AIトレードシステム開発記録 

とにかくポチポチやっている。

パソコンはやはり目が疲れるから駄目だな・・・
究極を言えば目をつぶってブラインドタッチができるのが理想である

この前まで右肩が痛いので、ずっと仮名文字入力を目指していたのであるが、
完全なブラインドタッチを目指すとすると
やはりローマ字入力に軍配が上がるようだ・・・

目の疲れはやはり年齢的なものもある。
パソコンのモニタのブルーライト設定を入れると
少しは楽にはなるが。。。
(とにかく目を守っていくのが最重要な課題である)

思えば、まぶたの裏にパソコンのモニタを映してくれるようなものはないのだろうか?
人間の脳というのは実に不思議で、夢の中では本当にリアルな画像を見ることができる

つまり言い換えると、目なんて開けていなくても、
どこかに脳とつなぐ神経回路があれば、頭の中に映像を伝達することができるということだ・・・

視覚障害の人は、パソコンができないのだろうか?
そんなことはない、視覚障害であっても、世界的に有名なピアニストもいる。
つまり人間の能力というのは、やり方さえ工夫すれば、
いくらでも拡張が可能なのだ。

一つのやり方としては、点字などを使って、
入力された文字を触覚で読み取る方法・・・

もう一つとしては、やはり音声入力や読み上げ機能を使って
耳で情報をコントロールすることだ・・・

インターネットが進んだこの時代で、そろそろテクニカル的に
バリアフリーに取り組んでもらいたいものだ。。。

そろそろ本題に入る


さてAIトレードなるものを試行しようとして、
それこそ、ここ3年はかなり苦労の連続であった。

昨夜もまだ、それが終わったというわけではなく、
仕事を早々に切り上げて、いつもの本屋に行って
ITコーナーの隅々まで書籍を読み通している。

思えば、これを考えた3年前には、ほとんど理解できないことばかりであったが、
苦節3年の血のにじむような努力の甲斐もあって
やっと本屋の90%程度の情報に対して、
人並みにこれがなんであるのかを把握できるようになった。

昨夜は最終のブラッシュアップのために
JavaSciript関係の本と、JavaのSpringFameworkの本を買ってきた。


最近は 掌田津耶乃 さんの本ばかり読んでいる。
(ビギナーにとにかくわかりやすい本なのである。)

残すところは、ruby,PHP,Goぐらいだろうか?
(あっといけない、ASP.NETを忘れていた・・・)

これまでAIといえば、python一択であったが、
最近はPython以外のプログラマがAIに参入しているのが事実だ。

それに加えて、最近ではコーディング不要のAIなんて言うのも
出回ってきて、それこそ主婦や子供でもAIを駆使できる時代は
そんなに遠くはないと感じている。

来月にDeepLearningのG検定を受ける予定だが、
その先にあるE資格について、問題集を買ってきた。
この内容が結構えぐい内容で、これができれば東京大学の
数学科に入学できるぐらいだ・・・
(さすがに今のAI研究の最前線の人たちは、それぐらいの頭脳集団なのかもしれないが)

本当に今の時代はいいなと思う。
自分は遅ばせながら、この年になってITに参入した。
ずいぶん遅かったなと後悔する部分もあるのであるが
考えてみれば、ここまでITが進んだ今だからこそ、
取り組むには絶好のタイミングということもできる。

なぜならば、インターネット動画や書籍もふくめて、
これほどにも情報にあふれている時代であるから・・・

トレード状況


さて、ここでAIシステムをつらつら書こうと思っていた矢先であるが、
とあるネット上にあった記事を試しに、DEEPLEARNINGのトレードを
はじめている。

簡単な日足のデータを突っ込んで、翌日の終値を予想するという物だ。

その結果であるが、度肝を抜かれるぐらいの好成績を得ている。
(まだ1週間ぐらいなので、半信半疑であるが、絶好調なのである)

やり方としては、朝の6時ごろにバッチを走らせると、
とりあえず翌日の予想値を吐き出してくれる。

朝の出勤前に、その予想値との乖離度合いを見て
24hのバイナリオプションのエントリーを入れる。

いまはGBPUSDでやっている。

結果をアップしてみると・・・

どうだろう、最初に二万程度を入れたのであるが、
現在は47000円になった。
(最初の方は要領が分からなかったので、ミストレードも含まれる)

直近では三連荘で100%の勝率であるし、通算での勝率は75%(9勝3敗)である。
(バイナリオプションでは勝率60%でも高い方法だと言われる現状において、
勝率が75%を超えていると言う状況は、本人にも予想できない結果である。)

そんな訳で、今朝の俺は震えている。
この震えは、このブログを始めた当初に、自分が思い込みで感じていたような
甘いものではなくて、本当にAIに対する限りない可能性を示されていることに、
ただただ震えている。

自分として、いまだ何も取り組めていない状態であるが、
すでにトレードシステムは完成してしまっている。。。

そんな半信半疑の状態なのである。



trade.png


第三回 AIトレードシステム開発記録 (10/04) 

FXで頑張ってる人、集まろう! 為替ブログ・テーマ
FXで頑張ってる人、集まろう! 

 このところ、AIのマーケット予測を色々調べてきているが、
時系列データをAIに食べさせるという、
やや無茶ぶりな予想屋が多いことに嘆いている。

勿論だがAIにデータをなんでも突っ込んで、
なんかそれらしい答えを得て、喜ぶ輩が多いのであるが
自分は少なくとも、テクニカルを使って
根拠のある予想を立てないと、
意味がないと考えている。

そんな中で、いまひらめいている案としては、
AIに食わせるデータとしては、POINT&FIGUREが
一番しっくりくると考えている。

Fig94.gif

このチャートの良い点としては、×と〇が交互に並んでいて
時間という概念が無いからである。

よく言うAI学習においては
  • パラメータの特徴を際立たせる
  • 極限まで情報を圧縮する
  • 次元数を減らす
などが一般的に言われていることである。

よく価格の変動率など、微妙な数値の変化を
学習機に突っ込んでAIになんとかさせるとか
無理くりなことを一般的にやりがちであるが
これはハッキリ言って、テクニカル無学者の
なんの知恵も感じない愚かな考えである。

AIの研究者として、AIの特性を理解することと、
FXの研究者として、FXの特性を理解すること

結局、この両方の知識の融合を無くして、
これを成すことは、まったくもってあり得ないのである。


モデル化


さて、言っていても始まらないので、とりあえずは机上で
モデリングするところから始めてみる。

PFの特徴をみると、以下のことがわかる。

  1. ×と〇は常に繰り返されている
  2. ×→〇の変化では、一段下から始まる
  3. 〇→×の変化では、一段上から始まる

この特徴は、全くもって無視しても構わないことになる。

とりあえず下記のP&Fチャートであれば、
×の数をプラス、〇の数をマイナスの数値におきかえると、

このチャートは、下記の数列に等しくなる。

12 , -7 , 7 , -5 , 5 , -3 , 12 , -5 , 5 , -5 , 6 , -6 , 3 , -6 , 2

Fig94.gif


そしてAI的には、次の数字が予想できれば、
トレードのポジションの転換点を知ることができる。

P&Fチャートの優れているところは、
このように数列の羅列の中に、ありとあらゆる値動きが
織り込まれている点だ。


というわけで、先ずはモデルの定義が終わったので、
為替データから上記の数列を出すところから、
コーディングすることとする。

つづく



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