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機械学習でFXを攻略!次のレートを予測するプログラム

プログラミングで投資の分析ができる?
 
機械学習で為替を予想できる?
 
コードはどうしたらいいの?

という悩みを解決できる記事になっています。

なぜなら、私はプログラミング言語Pythonで
投資の分析をしているからです。

結論だけ言うと、

FXのレートを予測するのは可能です。

この記事ではPythonでFXのレートを予測する方法を紹介します。

読み終えていただければ、

機械学習でFXのレートを予測できるようになります。

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プログラミングで投資の分析をするなら必読の一冊!

実例やチャート付きでPythonを学べます。

Pythonのインストール方法から学べるので

これから始める人にもおすすめです。

機械学習でFXを攻略して大勝したい

機械学習でFXを攻略して大勝したい

過去の記事ではPythonの機械学習を使って

株式や仮想通貨の価格予想をしました。

これをFXに活用すれば、稼げるのではないかと

考えたのが始まりです。

別の記事ではFXのデータを取得する方法を紹介しました。

さらに機械学習で予測モデルを作る方法まで紹介しています。

今回はいよいよ機械学習でFXのレートを予測します。

通貨ペアはEURUSD、時間足は15分足にしました。

データ数は993個です。

終値で機械学習を行いますが、小数点以下の桁数が多いと

計算に支障が出るので、整数に直しています。

データの8割を学習に使用してモデルをつくりました。

機械学習部分のコードは前回の記事をご覧ください。

今回は次のレートを予測するコードになります。

前回のコードに続けて書くと使えます。

new_df = fx_df.filter(['close']) 

last_60_days = new_df[-60:].values
#Scale the data to be values between 0 and 1
last_60_days_scaled = scaler.transform(last_60_days)

#Create an empty list
X_test = []
#Append teh past 60 days
X_test.append(last_60_days_scaled)
#Convert the X_test data set to a numpy array
X_test = np.array(X_test)
#Reshape the data
X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1))
#Get the predicted scaled price
pred_price = model.predict(X_test)
#undo the scaling 
pred_price = scaler.inverse_transform(pred_price)
print(pred_price)

機械学習ではじき出された予測レートは1.12448

実際のレートは1.13098(2022.2.15 4:00)なので

誤差は0.6%ですね。

人が予想するよりはるかにいいと思います。

今回は15分足でしたが、

日足など長時間足にすると投資を放置しても

稼げるかもしれません。

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ここまで読んでくださりありがとうございました。^^

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