今回作るものについて

どうも、執筆者のたぬきちです。

今回は最初の一歩として、FX、AIとこの講座で作成するものについて紹介します。

前提の知識

まず、簡単に前提知識をおさらいしておきます。

FXって?

まず、FXについて簡単に説明します。

FXとはForeign eXchangeの略で、異なる通貨の売買のことを言います。

円やドル等の通貨を買ったり売ったりすることですね。

じゃあどうやって利益を出すかと言うと、
例えば、1ドル100円の時に1ドルを買って、1ドル110円の時に1ドルを売るとその差額110-100=10円の利益になります。
これが、FXでの利益のあげ方です。

で、以下のようなよく見るグラフがチャート と呼ばれる為替の値動きを記録した図です。

チャートの例

詳細は別の記事で説明しますが、どのように値が推移したかがこの図からわかります。

AI(ディープラーニング)って?

次にAIについて簡単に紹介します。

AIとは、Artificial Intelligenceの略で、日本語で言えば、人工知能 のことを言います。

ロボットやパソコンなどもAIの一種ですね。

AIにはさまざまな種類がありますが、この記事では、AIの中でもディープラーニング を
使いますので、ディープラーニングを紹介します。

ディープラーニングは一言で言ってしまえば、人間の脳の神経回路網を簡易的に人工的にモデル化したニューラルネットワーク を大きくしたものです。
まず、ニューラルネットワークは図式化すると以下のようなネットワークです。

ニューラルネットワークのイメージ図
ニューラルネットワークのイメージ

ノードとリンクによるネットワークですね。

で、ディープラーニングは以下の図のように層を増やした もののことを言います。

ディープラーニングの例

層を深く(ディープ)したのでディープラーニングと呼ばれます。

上記のようなシンプルなモデルでは、左から入力して、右に結果が出力されます。

簡単にこのモデルの学習の仕方を説明します。
このネットワークに「猫」を学習させる例を見てみます。

まずたくさんの猫の画像とそれ以外の画像を用意します。
そして、各画像に猫であれば猫、それ以外であればそれ以外というふうなデータを作ります。

作ったデータを作って学習させていきます。
まず、画像をネットワークに入れます。そして、左から右に伝搬していきます。

最終的に猫かそれ以外かをネットワークから出力します。

それが間違っていれば、その分だけ修正していきます(誤差逆伝搬といいます)。

上記の操作を何回も繰り返すと、学習していない猫の画像を入れても「猫」と出力してくれるようになります。
これがディープラーニングの基本です。

今回作るもの

まず、今回作るものですが、以下のような物です。

これは、ドル円のチャートです。赤い点が予測値になります。

定期的にチャートと予測値が更新されていくようになっています。

今回はこのアプリを0から作ってみます。

あと、先にいっておくと、予測の精度は低いと思います(笑)。まだ調査していませんが。

ちなみに今回作るAIの仕組みとしては、過去何日かのチャートデータをディープラーニングに入力して次の日(時間)の予想値を出力するようにモデルを作ります。

イメージとしては以下のような感じですね。

このアプリから各自で改良していくことを想定しています。

終わりに

今回はFX、AI、今回作るものについて簡単に紹介しました。

このアプリを作成することで、FX、AI、プログラミング等の基礎知識が身につくと思います。

次回は、今回作成するプログラムに必要な環境の構築を行います。

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