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のび太と学ぶ「機械学習」～FX予測プログラムを作成～【第1話】if文作戦 - Qiita
本シリーズでは、「FXの予想プログラム」を作りながら、機械学習・ディープラーニングを解説します。 （注）のび太くんは有名漫画のキャラとは一切関係ありません。 #あらすじ 「のび太と機械学習」は、20歳の大学生、のび太くんが主人公です。 大学生のび太くんは、お小遣い欲しさにFXに興味を持ちます。 そんなのび太くんに、家庭教師のすぐるさんが、機械学習を解説し、FX予測プログラムを一緒に作ります。 残念なことに、FX予測プログラムは、ちょっとしか儲かりませんでした。 ・ ・ ・ のび太くんはその後、学んだ機械学習を生かして、D-mind社を起業し、汎用人工知能を作り上げます。 高齢になったのび太くんは、D-mind社をTMR社に売却し、TMR社の工場で22世紀、汎用人工知能搭載型ロボットが誕生します。 この物語は、そんな汎用人工知能搭載型ロボット誕生につながる、のび太くんの機械学習・勉強記録です
スキャルピングとは|1分足チャートで稼ぐ手法・コツ
FXでも株式でも、トレードの花形といえばスキャルピングやデイトレードではないでしょうか。 取引画面上を次から次へと流れるニュース。目まぐるしく変動する為替レート。それらを見ながらチャンスを待つトレーダー。そして、チャンスと見れば取引を開始します。 スキャルピングの特徴 スキャルピングの特徴を考える場合、比較対象があると分かりやすいです。そこで、デイトレードやスイングトレードなどと比較しながら考えましょう。 スキャルピングをしている割合 最初に、実際にスキャルピングをしている人の割合はどれくらいだろう？というのを確認しましょう。 下は、一般社団法人金融先物取引業協会が2018年に実施したアンケート調査の結果です（有効回答数：1,000）。 FXの投資方針 FXの投資方針を見ますと、およそ半数の人が「値幅による利益重視であり短期間決済」を選択しています。 すなわち、スキャルピング、デイトレード
TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル ～システムのセットアップからトレードまで～ - Qiita
TensorFlowを使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアル ～システムのセットアップからトレードまで～機械学習システムトレードTensorFlowjiji 機械学習ライブラリ「TensorFlow」と、オープンソースのシステムトレードフレームワーク「Jiji」を組み合わせて、機械学習を使った為替(FX)のトレードシステムを作るチュートリアルです。 システムのセットアップからはじめて、機械学習モデルの作成、トレーニング、それを使って実際にトレードを行うところまで、具体例を交えて解説します。 システム構成 次のようなシステムを作ります。 Jijiのバックテスト機能を使ってトレードデータを収集。これをTensorFlowに入力してモデルをトレーニングします。 予測する内容については後述。 訓練したモデルを使って予測結果を返すREST APIを作り、トレード時にJijiから呼び
遺伝的アルゴリズムでFX自動売買 その2 進化する売買AIの実装 - Qiita
前回の記事 pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 今回作るモノ 前回のその1では基本的なAIと全体の仕組みを書いたので今回は複雑な売買AIを定義して、実際に遺伝的アルゴリズムで進化させていきます。 複雑な売買AIを定義 ■ 仕様 現在レート、4時間平均レート、24時間平均レート、過去25営業日の最高値と最安値、過去25営業日の最高値と最安値から何日経過したかで、現在の相場をパターン分けし過去10年の売買データから適切（適切な値は遺伝的アルゴリズムで計算して過去のデータから求める）な注文を行う。 ■ 動作例 通貨:ドル円 現在時刻: 2015年10月1日 10:00:00 現在レート: 120.00円 4時間平均レート: 119.80円 24時間平均レート: 119.40円 過去25営業日の最高値: 121.75円 過去25営業日の最安値: 117.25円 過去
pythonと遺伝的アルゴリズムで作るFX自動売買システム その1 - Qiita
作ったモノ 次の機能を実装してみました 1. 最新の為替レートを取得し続けるプログラム 2. AIを稼働させ自動売買するプログラム 3. 最新のデータを元に新しいAIを遺伝的アルゴリズムで生成するプログラム 4. AIのパフォーマンスを測定して引退と取引通貨単位を管理するプログラム 背景 OANDAが提供している取引用APIが、かなり良い感じだったので実現できました。 特に1通貨単位(1ドル単位)で売買できるため、AI100個動かし取引を重ねても損失は1日数十円に収まります。試験時に売買システムがバグで暴走しても安心です。このAPIが無ければ個人では実現出来なかったので、良い時代になったなーと思います。 http://developer.oanda.com/rest-live/development-guide/ 遺伝的アルゴリズムの特徴 最適化問題の準最適解を短時間で解ける。 最適化問題
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