FXにEAやAIは通用するのかという質問について

本日は2024年6月2日(日)です。

とある方から

「FXにおいてEAやAIは通用するのか、どうなのか教えて~」

という質問を頂きましたので、回答したいと思います。

 

結論から言うと、

EAやAIはFXで通用する可能性はあります。。。が、万能ではありません

成功には、いくつかの重要な注意点と理解が必要ですよ。という事でした…

まあ、予感はしていましたけどねw

 

この論文(1)では、FX相場における価格変動の予測にビッグデータ分析とパターン認識アルゴリズムを用いる手法が使われていて、過去データからパターンを学習し、現在の価格変動のパターンとの類似性を予測して取引する情報を提供するといったもの。

結果、この予測モデルは精度100%だったんですが、バックテストでは過去のデータのみを扱っていて、将来の市場を正確に反映している訳ではないというんですね。

 

またこちらの論文(2)を見ても、ディープラーニングを使ってFX相場におけるテクニカル分析を改善し、将来の価格変動をより正確に予測できるかを調査したものがあるんですけど、面白いのがAIベースのルールとテクニカル指標に基づくルールを加味させたオリジナル取引システムを作っちゃったんですよね。

しかもその取引システムは他の手法と比べて、平均20.2%の利益率を達成したと。

中々有用なシステムが作れるんだと思っていたら、結局過去データにおいての利益率だったんですよね~

 

つまり、過去データではかなりいい数字がとれましたよーというデータはあるけど、結局未来に起こる不確実性な相場にはさらなる検証が必要という事ですね。

以下まとめです。

 

FXにおけるEA(Expert Advisor:エキスパートアドバイザー)の効果は、使用するEAの種類、トレーダーのスキル、市場状況などによって大きく異なるというポイント。

一概に「効果がある」「効果がない」と断言することはできない

EAの効果が高いとされるケース

  • 特定のロジックに特化しているEA: 特定のテクニカル指標やパターンに基づいたロジックで動作し、人間の感情に左右されないため、常に一定のルールで取引を実行可能
  • 高速な注文処理: 人間よりもはるかに高速な注文処理が可能で、市場の急変にも対応可能
  • 24時間稼働: 休むことなく市場を監視し、チャンスがあれば常に取引を実行可能
  • 自動売買による時間短縮: 手動取引に比べて、取引に費やす時間を大幅に短縮可能

EAの効果が低いとされるケース

  • 過去のデータに過剰に依存したEA: 過去のデータに基づいて構築されたEAは、市場の変化に適応できない可能性がある
  • 複雑なロジックを持つEA: 複雑なロジックを持つEAは、理解しにくく、トラブルシューティングが困難な場合がある
  • 市場状況の変化に弱いEA: 特定の市場状況でしか効果を発揮しないEAは、市場状況が変わるとパフォーマンスが低下する可能性がある
  • 設定の誤りやトラブル: EAの設定ミスやトラブルにより、意図しない取引を実行してしまう可能性がある

EAを利用する際の注意点

  • EAの開発者や実績を調べる: 信頼できる開発者によって開発されたEAを選ぶ必要がある
  • バックテストとフォワードテストを実施する: 過去のデータと現在のデータで十分なテストを行い、EAのパフォーマンスを確認する
  • リスク管理を徹底する: 損失を最小限に抑えるための適切なリスク管理を行う
  • EAの動作を監視する: EAが正常に動作しているか、定期的に確認する

 

AIに機械学習を繰り返してトレードさせる方法は、可能性としてはあるけど、確実な成功を保証するものではないというポイント

効果があると考えられる理由

  • 膨大なデータ処理: AIは人間よりもはるかに多くのデータを短時間で処理できるため、過去の市場データや経済指標などを分析し、人間の目には見えないパターンを見つけることができる点
  • 高速な判断: AIは瞬時に判断し、取引を実行可能で、市場の急変にも対応し、有利なポジションを獲得できる可能性がある
  • 感情に左右されない: AIは感情に左右されずに、常にロジックに基づいた判断を行えるので、人間の心理的なバイアスによるミスを減らすことができる
  • 継続的な学習: AIは過去の取引結果から学び、常に取引戦略を改善していくことができる

効果が低いと考えられる理由

  • 市場の不確実性: FX市場は常に変動しており、過去のデータが将来の動きを完全に予測できるわけではなく、過去のデータに過剰に依存したAIは、市場の変化に適応できない可能性がある
  • ブラックボックス化: AIの学習過程は複雑で、人間が理解できない場合があり、そのため、AIがどのような判断をしているのか、ブラックボックス化してしまう可能性がある
  • 過剰な最適化: AIは過去のデータに過剰に最適化され、現在の市場状況には合わない戦略を生み出す可能性がある
  • データの質: AIの学習データの質が低い場合、学習結果も正確ではないもで、データの質管理が重要

AIを利用する際の注意点

  • 適切な学習データ: 過去の市場データだけでなく、経済指標やニュース記事など、様々な情報を学習データとして利用することが重要
  • 適切なアルゴリズム: AIの学習方法や取引戦略を適切に選択する必要がある
  • リスク管理: AIは感情に左右されないため、過度なリスクを取ってしまう可能性があり、適切なリスク管理が必要
  • 継続的な監視: AIの取引結果を定期的に確認し、必要に応じて調整する必要がある
じゃあシステムトレードと裁量トレードは結局どっちがいいの?という疑問に関しては、また別の記事にしたいと思います。

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