こんにちは。次世代システム研究室のT.D.Qです。 前回は「TCNを用いてFX予測してみる」をテーマとしてブログを書きました。また、FX予測精度を向上するため、深層機械学習モデルのハイパーパラーメーターのチューニング技術及びツールを調査しました。予測精度の改善にある程度確認できましたが、特徴量選択は本当に良いか、データ準備から予測結果を得るまでより簡単な手法があるか悩みました。最近AIや機械学習ブームの中、AutoML(Automated Machine Learningの略)というワードをよく目にするようになりましたので、AutoMLで時系列データ予測に関する技術を調査しまして、時系列データから特徴量の選択やモデルの選択の処理も自動的に対応できそうなので今回の記事はAutoMLを用いてFX予測の検証を紹介したいと思います。 AutoMLについて AutoMLとは、機械学習プロセスを自動化

東京工業大学(東工大)は、同大の研究グループが、ドル円市場の売買注文のトレーディング・ログをトレーダー個々のレベルで分析し、注文行動時に共通する統計法則を発見したことを発表した。また、それに基づいた市場の数理モデルを構築し、ボルツマン方程式を用いて市場のさまざまな特性を理論的に導出することに成功したことも、あわせて発表した。 この成果は、東工大 科学技術創成研究院 ビッグデータ数理科学研究ユニットの高安美佐子教授、高安秀樹特任教授、金澤輝代士助教、末重拓己氏によるもので、3月27日発行の米物理学会誌「フィジカル・レビュー・レター(電子版)」に掲載された。 金融市場のブラウン運動と物理のブラウン運動の類似性(出所:東工大ニュースリリース) 金融市場の価格変動は昔から確率的にランダムに振舞うことが知られており、金融工学ではランダムウォークモデルを用いて金融派 生商品の値付けなどが盛んに行われて

少ない元手資金から始めて、給料以上に稼げるようになりたいなら、スキャルピングは最適です。「簡単そう」などと、甘い考えは持たないでいただきたいのですが、リスクを取れば、1年で数十～数百%という利回りが可能な世界です。 しかし、スイングトレードで同じ利回りを目指すとなると、１回あたりのトレードで負うリスクがとてつもなく大きくなってしまいます。 スイングトレードで、短期的にものすごく稼ぐ人もいますが、結果だけで判断すべきではありません。なぜなら、リターンに潜んでいたリスクは膨大であり、そのリスクを乗り越えた結果、短期的に稼げたということだからです。 ただし、スキャルピングよりも、スイングトレードのほうがハイリスクなわけではありません。リスクに晒（さら）される時間が、スイングトレードのほうが圧倒的に長いということです。 そのため、初心者ほどメンタルが崩壊してしまう恐れがあります。リスクの大きさでは

FXをやっている人が必ず目にするローソク足チャート。見た目はシンプルですが、実はものすごく奥が深いって知っていましたか？なんとなく理解しているだけでは、トレードに活かす事は難しいし何より非常にもったいないですよ。正しいチャートの見方を身に付けて大事な資金を守りつつ、増やしていこうではありませんか。オススメのエントリー手法まで紹介しているので、是非自身のトレードライフのステップアップに使ってください。 １．ローソク足チャートの見方 チャートにはバーチャート、ラインチャート、ローソク足チャートの３種類がありますが、ここではローソク足チャートに絞って解説をしていきます。ローソク足チャートは比較的ポピュラーで分かりやすく分析がしやすいため、初心者から熟練者まで幅広く使われているからです。 １−１．ローソク足から分かる情報 まずはローソク足チャートの最小単位であるローソク足一本から分かる情報を正しく

FXの超基本から稼げるようになるためのノウハウをまとめています。