AIによるFX取引分析
Alpaca AIが日本株個別銘柄の「強気シグナル（買い時）」「弱気シグナル（売り時）」を毎営業日お知らせします。
AIがサイズバランス診断
アルパカロボは、投資対象を時価総額によって分類し、大型株：中型株：小型株をそれぞれ1：1：2の評価額比率で保持することを提案しています。
- 大型株 （時価総額300位以上）
- 中型株 （時価総額300位より小さく、800位以上）
- 小型株 （時価総額800位より小さい）
過去のシミュレーションでは、このサイズバランスで保有することで
平均年間収益率15.6％ ※ と高い収益率を確認できました。
- ※2014年から2020年に実施したAlpaca AIの収益率（バックテスト）の実績です。詳細はこちら AIによるFX取引分析
- ※これは将来の運用成果等を示唆または保証するものではありません。
AlpacaJapan の
AI技術
SBIグループも出資する、注目のAI企業です。
Folio社と協業し開発した「FOLIO ROBO PRO」が金融イノベーションを表彰する「JFIA2021」で大賞を受賞。
40種類以上のマーケットデータを活用し、AIによるリターン予測。金融機関向けにAI技術を提供、深層学習（ディープラーニング）などのAI技術に加えて、ビッグデータ解析や金融向けデータ・ストレージなどの技術に強みがあります。
シンプルな料金体系
口座開設
無料
情報利用料
0円
取引手数料
約定代金の 0.5% ※
（税込0.55%）
アルパカロボの運用サイクル
保有している銘柄の中で弱気シグナルが出るとアラートでお知らせ！
弱気銘柄を売却し、強気シグナルとサイズバランス診断を参考に配分の見直しを検討。
サイズバランス診断とは？
現在のサイズバランス
理想のサイズバランス
中型株の購入がオススメです。
アルパカロボでは、アルパカ証券で取り扱っている銘柄のサイズ分類をもとに AIによるFX取引分析 小型株2 : 中型株1 : 大型株1 の割合で保有することを提案しています。
チャットで質問も可能
AlpacaJapan
アルパカロボは
投資初心者でもはじめやすい
口座開設が
カンタン・無料！
投資のことを
考えたデザイン
経験豊富なIFAにチャットで
リアルタイムに相談できる
よくあるご質問
アルパカロボの基盤となるAlpaca AIは、AlpacaJapan株式会社が機関投資家・大手金融機関と様々なプロジェクトを実施してきた中で培ってきたディープラーニング技術を活用し、21営業日後の終値の「上がる確率／下がる確率」を予測、ランキング形式で出力するものです。「強気」シグナルの銘柄はランキングの上位100銘柄が該当します。
詳しくはAlpacaJapan株式会社が運営するアルパカ証券のホームページをご確認ください。
- ・強気：上位1位から100位まで
- ・やや強気：上位101位から300位まで
- ・ふつう：上位300位より下かつ下位700位より上
- ・やや弱気：下位201位から700位まで
- ・弱気：下位1位から200位まで
アルパカロボ2022年2月度マンスリーレポート公開のお知らせ
新サービス『Fan AIによるFX取引分析 ETFポートフォリオ』開始のお知らせ
アルパカロボは本日より、新サービス『Fan ETFポートフォリオ』の提供を開始いたしました。 『Fan ETFポートフォリオ』は、AlpacaJapanのAIマ…
【アップデート情報】おすすめ銘柄に表示される銘柄について
資産運用お役立ちコラム
AlpacaROBO 2022年2月度マンスリーレポート
セミナー情報
WEB2022.06.20(月) 10:00-11:30
株式投資×AI オンラインセミナー 〜賢い銘柄分析方法とアルパカAIの魅力〜
株式投資×AIオンラインセミナーを開催いたします。 『株式投資を始めてみたけど、もっと詳しく学びたい！』『銘柄選びに苦労している。』 そのような方も多いのではないでしょうか。 本セミナーでは、資産運用のプロであるIFAが、賢い銘柄分析方法や…
AI（人工知能の）の作り方を4つのステップで初心者向けに解説
AIを作るために必要な知識
| 技術 | 必要な知識 |
| 機械学習 | データを分析するために必要な線形代数・確率・統計学・微分・積分の知識。 |
| ディープラーニング | 人間の脳をコンピューターで実現するニューラルネットワークという独自のアルゴリズムの知識。 |
そこで、ここでは初心者がAI（人工知能）を作る4つのステップを紹介します。
AI（人工知能）の基本的な作り方4つのステップ
AIの基本的な作り方
しかし初心者がオリジナルのAI（人工知能）を作成するのは、難易度が高いといえます。そのため、AI（人工知能）のサービスを利用するのをおすすめします。
【ステップ1】AI（人工知能）をどのように活用するか決めておく
なぜなら、どのように活用するかイメージできた状態の方が、作成するモチベーションを高く維持できるからです。
【ステップ2】目的のデータを集める
目的のデータを集める
まっさらな状態からいろいろなデータを読み込み、蓄積し、学習するのです。注意点として、集めるデータは明確で傾向を導きやすいものにしましょう。
【ステップ3】機械学習モデルを作成する
【ステップ4】Webサービスに組み込む
Webサービスに組み込む
とりあえずAI（人工知能）を作ってみたい方は、LINEなどのWebサービスに組み込まれているAI（人工知能）のサービスを利用するといいでしょう。
無料でAI（人工知能）が作れるWebサービス3選
AIが作れるWebサービス
なお、どのサービスもトライアル期間のみ無料で利用できるサービスですので、利用期間にご注意ください。
Watsonを利用したAI（人工知能）の作り方
IBMが提供するプラットフォーム「IBM Cloud」では、アプリケーションを構築・管理・実行することが可能です。
「IBM Cloud ライト・アカウント」ならクレジットカード不要で、30日間無料です。AIアシスタントやテキスト分析、画像分析などなど豊富なAI（人工知能）API/サービス「Watson」を利用できます。
LINEを利用したAI（人工知能）のチャットボットの作り方
上記機能を自由に組み合わせて活用できるのも特徴です。
LINE公式アカウントを作成する
管理画面「LINE Official Account Managerへ」ボタンをクリックします。情報利用に関する同意について画面が表示されますので、「同意」ボタンをクリックします。
応対設定を設定する
あいさつメッセージを設定する
応答メッセージを設定する
チャットボットの情報を確認する
Prediction Oneを利用したAI（人工知能）の予測サービスの作り方
プログラミングをせずにデータ分析が可能なので、初心者でもスムーズに利用できるでしょう。
以下の動画では契約の予測を例にPrediction Oneの使い方は紹介しています。Prediction Oneを使って、データ予測をしてみたい方は、ぜひご参考にしてください。
プログラミングを利用したAI（人工知能）の作り方
プログラミングを利用したAIの作り方
今回は、PythonというAI（人工知能）分野でもっとも利用されるプログラミング言語を利用した作り方を解説します。
Pythonが利用できる環境を準備する
そこで、Pythonと機械学習に必要なライブラリをまとめたAnacondaをインストールすることをおすすめします。Anacondaは、Pythonと機械学習に必要なライブラリを一緒にインストールできるツールです。
Pythonの基礎を学ぶ
Pythonの基礎を学ぶ
次にPythonの基礎知識を学び、プログラミングができるようになりましょう。PythonでAI（人工知能）を作るには、Pythonの基礎知識が不可欠です。
機械学習のライブラリを学ぶ
Pythonには、機械学習やディープラーニングなどのライブラリが豊富に提供されています。Pythonの基礎知識を身に付けたら、次は機械学習のライブラリを学びましょう。
| ライブラリ名 | できること |
| NumPy | 数値計算 |
| SciPy | 科学技術計算 |
| matplotlib | グラフ描画 |
簡単な機械学習アルゴリズムを作成する
簡単な機械学習アルゴリズムを作成
Pythonでは、機械学習アルゴリズムが作成できるライブラリを提供しています。簡単なアルゴリズムでも自分で作成することで、AI（人工知能）の理解がより深められます。
| ライブラリ名 | アルゴリズムの種類 |
| Pyevolve | 遺伝的アルゴリズム |
| Deap | 遺伝的アルゴリズム |
| scikit-learn | ロジスティック回帰 |
Webサービスに組み込む
Webサービスへの組み込みは、Pythonのライブラリを利用してWeb APIなどのWebアプリケーションを作成して行います。
AI（人工知能）を更に活用するプログラミングの勉強方法3選
プログラミングを勉強する方法
どちらの方法でもAI（人工知能）をWebサービスに組み込むには、プログラミング言語の知識が不可欠です。
学習サイトで学ぶ
学習サイトを利用するメリットは、機械学習の基礎を初心者でも学びやすいようわかりやすくなっているところです。
Coursera
機械学習を一から学ぶことができるので、知識に自信がない人でも基礎からしっかり学べるでしょう。実践のテストも用意されているので、理解度の確認に役立ちます。
Chainer Tutorial
Chainer Tutorialは、Chainerというディープランニングフレームワークのオープンソースを使い方を紹介する無料サイトです。機械学習やディープラーニングの基礎について、図を使ってわかりやすく解説してくれています。
KIKAGAKU
KIKAGAKUは株式会社キカガクが運営する動画学習プラットフォームで、一部無料でAI（人工知能）やPythonの基礎知識が学べます。
書籍で学ぶ
書籍で学ぶ
書籍のメリットは、体系的にPythonやAI（人工知能）を学べる点です。動画などでPythonやAI（人工知能）をイメージできた後に書籍を読むと、より理解が深まるでしょう。
人工知能プログラミングのための数学がわかる本
AI（人工知能）をプログラミングで作るために、必要な高校数学・大学数学を基礎からわかりやすく解説してくれる本です。数学を復習したい方に、おすすめの一冊です。
いちばんやさしいPython機械学習の教本
サンプルプログラムに機能を追加する形でデータ収集からPythonへの学習、データ予測など機械学習に必要な一連の知識を学べる本です。
独学プログラマーのためのAIアプリ開発がわかる本
Pythonで機械学習を作るのは自信がないけれど、Pythonで作ったアプリケーションに機械学習を組み込んでみたい方にピッタリの一冊です。
プログラミングスクールで本格的に学ぶ
プログラミングスクールで学ぶ
- AI（人工知能）を作れるようになって、エンジニアへ転職したい
- 将来はAI（人工知能）を使って起業したい
独学でも基礎的な部分までなら学べるのですが、未経験から本格的にAI（人工知能）を作るのは簡単なことではありません。
当社が独自に実施したプログラミング学習の挫折についてのアンケート（298名を対象）では、プログラミング学習を行った人の87.5%が挫折を経験したという調査結果が出ているほどです。
プログラミング学習者の87.5%が挫折を経験したことがある
- AI（人工知能）を学んでどんなキャリアを目指していくのか AIによるFX取引分析
- そのキャリアにあった学習プランを考える
- 学習が続くのか、本当にAI（人工知能）を開発できるのか、などの不安を相談
AI（人工知能）は、今となってはITの最前線に位置する技術です。ぜひしっかり基礎を学んで、AI（人工知能）プログラミングに挑戦してみましょう！
【保存版】誰でもAIで為替予測 ソニーネットワークコミュニケーションズ「PredicitionOne」を使ってFX予想（ツール無料配布します）
張り付けた様子
確認したらファイルを上書き保存して (CSV形式のまま保存してください）
３．PredicitionOneを使って予測モデルを作成（30分）
データが出来ましたので いよいよモデリング AIによるFX取引分析 をしていきます
・予測する項目（1つ選択）として”kakakusa4”を選択
・モデルに使用するのチェック欄は”Macd_4”～"RSI_20"まですべて外してください
４．EA 「 LOG_TIME4H02_forSONYPredictionOne02_02」で作ったデータでPredicitionOneを使って為替予測をする （3分）
チャート時間足を4時間にすることをお忘れなく
ここでMT4自体は閉じてください
ここでエクセルファイル「2SONYPredictionOne予測データTMP」を別窓で開いておきます ２の工程で作ったデータが残っている筈なので AIによるFX取引分析 1行目の項目を残してすべて消しておいてください
ＡＩによるＦＸ自動売買『テキストマイニングＡＩ』USD/JPY 始めました。取引結果を公開！
相場の上げ下げに対して、常に逆のポジションを持っていました。
マイナス決済であろうが、プラス決済であろうが、常に『どてん注文』で
決済後は、ほぼ必ず、直前に持っていたポジションとは逆のポジションを
持ちます。
上の取引履歴からも解りますが、含み損が小さいので、ポジションを
持ち続ければ、含み益になるのに、ほぼ毎日決済してしまうので
タイミングが合わなければ、上の様に連負続きとなってしまいます。
ただ、プラスの利益が乗っている場合のみ、ポジションを毎日決済せず
利益を伸ばすので、平均勝ち単価が高いので、13勝23敗と勝率が極端に
低くても、僅かにプラス決済で取引を終えることができました。
勝率が低くても、まだ損出が出ていないので、止めなくてもよかったのですが
やはり、ほぼ、『どてん注文』というのが、本当にファンダメンタルズによる
ＡＩなのかという疑問が払拭できなかった為です。
※１
プロフィット・ファクター(PF) とは
自動売買のシステムを評価する際の指標の１つです。
期間内の総利益が総損失の何倍かを表す指標で『 総利益÷総損失 』で算出します。
プロフィットファクター(PF)は、1.0が基準で、大きい数値になるほど
利益が出ているシステムで、1.0以下のシステムは、利益より損失のほうが大きい
システムです。
2019年7月12日現在の『テキストマイニングＡＩ』の
プロフィットファクター(PF)は 2.65 です。
これで”ＡＩによるＦＸ自動売買『テキストマイニングＡＩ』USD/JPY 始めました。
取引結果を公開致します。” の記事を終了させて頂きます。
AI fxトレード 自動売買
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