pythonを利用して機械学習によりFX相場を予想することはできますか?ChatGPT

Pythonを使用して機械学習を用いたFX相場の予測を試みることは可能です。機械学習を用いた予測モデルは、過去の相場データや関連する指標などを学習し、将来の相場変動を予測することができます。
一般的なアプローチは、以下の手順になります。

  1. データ収集: 過去のFX相場データや経済指標などの関連データを収集します。これには、オンラインのデータソースや金融データプロバイダからデータをダウンロードしたり、APIを使用してデータを取得したりすることが含まれます。
  2. データ前処理: 収集したデータを適切な形式に整えます。これには欠損値の処理、スケーリング、特徴エンジニアリング、トレンドや季節性の除去などが含まれます。
  3. 学習データとテストデータの分割: データセットを学習データとテストデータに分割します。学習データを使用してモデルをトレーニングし、テストデータを使用してモデルの性能を評価します。
  4. モデルの選択とトレーニング: 適切な機械学習アルゴリズム(回帰、時系列解析、ニューラルネットワークなど)を選択し、選んだアルゴリズムを使用してモデルをトレーニングします。
  5. 予測と評価: トレーニングされたモデルを使用して未知のデータに対する予測を行います。予測の精度やパフォーマンスを評価し、必要に応じてモデルの調整や再トレーニングを行います。

機械学習によるFX相場予測は、過去の相場データや経済指標などからの学習に基づいているため、予測の正確性は様々な要因に左右されます。市場の変動性や予測対象の相場の複雑さなども考慮する必要があります。

また、金融市場は非常に不確実であり、相場の予測は困難な場合があります。

さっそくGOOGLE colabo を利用してFX相場を予想したいとおもいます。グラフで実際の相場の動きと5日後までの予想チャートをつくりたい。サンプルでコードをつくってもらえないですか?

もちろんです。以下に、Google Colabを使用してFX相場の予測チャートを作成するためのサンプルコードを示します。この例では、時系列データの予測に一般的に使用されるLSTM(Long Short-Term Memory)ネットワークを使用します。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense # データの読み込み data = pd.read_csv(‘fx_data.csv’) # 日付列と終値列のみを取得 data = data[[‘Date’, ‘Close’]] # データの正規化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) scaled_data = scaler.fit_transform(data[‘Close’].values.reshape(-1, 1)) # 学習データとテストデータの分割 train_data = scaled_data[:len(data)-5] test_data = scaled_data[len(data)-5:] # データの整形 def create_dataset(dataset, time_steps=1): data_X, data_Y = [], [] for i in range(len(dataset)-time_steps): data_X.append(dataset[i:(i+time_steps), 0]) data_Y.append(dataset[i+time_steps, 0]) return np.array(data_X), np.array(data_Y) time_steps = 5 train_X, train_Y = create_dataset(train_data, time_steps) test_X, test_Y = create_dataset(test_data, time_steps) # LSTMモデルの構築と学習 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(time_steps, 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(1)) model.compile(optimizer=’adam’, loss=’mean_squared_error’) model.fit(train_X, train_Y, epochs=100, batch_size=16) # 予測 predictions = model.predict(test_X) predictions = scaler.inverse_transform(predictions) # 実際の相場と予測チャートのプロット plt.plot(data[‘Close’].values[-10:], label=’Actual’) plt.plot(range(len(data)-5, len(data)), predictions, label=’Predicted’) plt.xlabel(‘Days’) plt.ylabel(‘Close Price’) plt.title(‘Actual vs Predicted FX Prices’) plt.legend() plt.show()
  1. Google Colabを開き、新しいノートブックを作成します。
  2. 以下のコードをセルに貼り付けます。
  3. fx_data.csvという名前のCSVファイルにFX相場の日次データ(日付と終値)を準備し、Colabにアップロードします。データは適切な形式で整理されている必要があります。
  4. セルを実行します。モデルの学習と予測が行われ、実際の相場と予測チャートが表示されます。

為替取得用データを用意する

日足データを取得する方法はいくつかあって列記すると、YAHOOファイナンス、oannda証券、ALPHA VANTAGEである。ここではALFA VANTAGEを利用する。メールアドレスのみで日足データを取得できるAPIが利用できる

fx_data.csvという名前のCSVファイルにFX相場の日次データ(日付と終値)を準備し、Colabにアップロードします。データは適切な形式で整理されている必要があります。 ですが、アップロード方法を大まかに説明してください。

Google ColabにCSVファイルをアップロードする方法を説明します。
ローカルマシンにあるfx_data.csvという名前のCSVファイルを準備します。このファイルにはFX相場の日次データ(日付と終値)が含まれている必要があります。
Google Colabを開きます。
左側のファイルエクスプローラーパネルで、「ファイルのアップロード」アイコンをクリックします。アイコンは、フォルダアイコンの右側に表示されます。
ファイルのアップロードオプションが表示されるので、ローカルマシンのfx_data.csvファイルを選択します。
ファイルがアップロードされると、左側のファイルエクスプローラーパネルにファイルが表示されます。
これで、fx_data.csvファイルがGoogle Colabにアップロードされました。
サンプルコードでは、このCSVファイルを読み込んでデータを処理しています。CSVファイルの形式が正しいことを確認し、データが適切に整理されていることを確認してください。データが適切に整理されていない場合は、必要に応じてデータを事前に整形しておく必要があります。

ここでALFA VANTAGEより日足データを取得することを模索する。

以下ページ内抜粋 CSVファイル取得方法

FX_DAILY

この API は、指定された FX 通貨ペアの毎日の時系列 (タイムスタンプ、始値、高値、安値、終値) を返し、リアルタイムで更新されます。

APIパラメータ

❚ 必須:function

お好みの時系列。この場合、function=FX_DAILY

❚ 必須:from_symbol

外国為替通貨リストの 3 文字の記号。例えば:from_symbol=EUR

❚ 必須:to_symbol

外国為替通貨リストの 3 文字の記号。例えば:to_symbol=USD

❚ オプション:outputsize

デフォルトでは、outputsize=compact. 文字列compactfull次の仕様で受け入れられます。compact毎日の時系列の最新の 100 データ ポイントのみを返します。full完全な日次時系列を返します。各 API 呼び出しのデータ サイズを削減したい場合は、「コンパクト」オプションをお勧めします。

❚ オプション:datatype

デフォルトでは、datatype=json. 文字列jsoncsv次の仕様で受け入れられます:json毎日の時系列を JSON 形式で返します。

上記のCSVファイルダウンロードについて通貨別になっている。EUAUSDを取得できるようになっているようである。ここはそのまま。apikey=demo ここのdemoの部分にAPIキーを入力すればpythonより為替データを取得できるはず。APYキーはサイト目的が研究用なのでいつでも取得できる。

CSVファイルをGoogle Colabにアップロードする

Google Colabで新しいノートブックを開きます。
セルにコードをコピーし、Colabのセルに貼り付けます。
fx_data.csvをアップロードします。Colabの左側のファイルエクスプローラを使用して、ファイルをアップロードできます。アップロードが完了したら、ファイルのパスを適切に指定してください。

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