通貨取引の革命：AI外国為替取引ボットと高度なAI外国為替取引ソフトウェアの台頭 2023年12月05日 – Posted in: Arbitrage Software, cryptoarbitrage software, Forex trading – Tags: ai forex, ai forex trading, ai forex trading bot, gpt forex

Chat GPTの出現により、トレーダーの間でAIを外国為替取引で適用する可能性に対する関心が高まっています。外国為替市場でのAIの実用性とAI外国為替取引ボットの開発について探ってみましょう。

ニューラルネットワークとは、生物学的なニューロンの構造に着想を得た数学モデルで、異なる種類のニューラルネットワークが存在します。

ニューラルネットワークは、アーキテクチャ、タスク、トレーニング方法などのさまざまな基準によって分類できます。以下はいくつかの主要なニューラルネットワークの種類です。

• 全結合ニューラルネットワーク（FCNN）：ある層のすべてのノードが次の層のすべてのノードに接続されています。これは最も基本的なニューラルネットワークのタイプです。
• 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）：画像やビデオといったデータに対して特に効果的で、特徴の空間的な階層性を捉えることができます。
• 再帰型ニューラルネットワーク（RNN）：テキストや時系列データなどのシーケンシャルデータを処理するのに適しており、前の計算ステップからの情報を利用できます。
• Long Short-Term Memory（LSTM）：LSTMはRNNの一種で、長期の依存関係を保持するのに優れており、自然言語処理のタスクなど、長いシーケンスでのコンテキスト理解が重要なアプリケーションでよく使用されます
• Feedforward Neural Networks（前向きニューラルネットワーク）：データはサイクルなしで入力から出力に向かう一方向に移動します。
• Generative Adversarial Networks (GAN): GANは、データを生成するジェネレーターと、偽物と正確なデータを区別しようとするディスクリミネーターの2つのニューラルネットワークから成り立っています。これらのネットワークは互いに競い合い、データ生成と本物との区別を向上させます。
• Autoencoders（オートエンコーダー）：データを圧縮してから再構築するために使用され、次元削減やノイズの除去に役立ちます
• Radial Basis Function Networks (RBFN): RBFNは、ラジアルベース関数を活性化関数として使用し、特定の分類と回帰のタスクに適しています。
• Deep Belief Networks (DBN): DBNは、複数の層から成る未接続の確率的グラフィカルモデルで構成されており、入力データを復元するために順次トレーニングされます。
• Capsule Networks: カプセルネットワークは、画像と視覚データの処理を改善するために、オブジェクト間の空間的な階層性をモデル化しようとする試みです。

ニューラルネットワークを活用したAI外国為替取引ボットの開発 – BJF Trading Groupの経験

当社はかなり昔に、Kohonenニューラルネットワークに基づいた最初のAI外国為替取引ボットを開発しました。Kohonenネットワーク、またはKohonenマップ、自己組織化マップ（SOM）としても知られており、これは教師なし学習の一種です。Kohonenマップの主要な特徴は、複雑で、場合によっては高次元の入力データを、低次元の空間で2次元または3次元ベクトルに変換できる能力です。

Fig 1. – Kohonen neural network

Kohonenニューラルネットワークの重要な特徴には、自己組織化、トレーニング中のニューロン間の競争、近傍の保存、データの可視化、および精緻な入力データ表現のためのラフ調整と微調整の2つの学習フェーズが含まれます。

我々は、ニューラルネットワークの使用が、AI外国為替取引ボットを作成する際に2つの条件下で有益であると結論しました。第一に、ニューラルネットワークは、AI外国為替取引ボットの主要なアルゴリズムが誤った判断を下した場合にトレードをブロックするフィルターとして機能します。第二に、ネットワークは指定された頻度で再訓練されます。通常は2〜3週間ごとです。

GPTの登場により何が変わったか

GPTは、ChatGPTが基づいているように、確かにニューラルネットワークです。これは、さまざまな自然言語処理（NLP）タスクに使用されるTransformerニューラルネットワークの一種です。Transformerは、GPTのように、注意機構に基づいたアーキテクチャのクラスに属し、モデルが効果的なトレーニングのために入力データの異なる部分に動的に焦点を当てることを可能にします。これにより、GPTは文脈と言語の意味的なつながりを考慮してテキストを処理および生成できます。

Fig. 2 – Indeed a neural network

GPTを外国為替取引に適用できますか？

“GPTや他の人工ニューラルネットワークは、外国為替取引や他の金融市場においてデータを分析し、意思決定を支援することができます。これらは、潜在的なトレンドやパターンを特定するために、ニュース、経済レポート、指標、価格チャートなど、多大な金融データを分析するのに役立ちます。ただし、市場の複雑さ、モデルの過剰適合のリスク、専門的な金融データの必要性、潜在的な責任などを考慮する必要があります。

SharpTraderのようなAI外国為替取引ソフトウェアにおけるAIの適用

GPTなどのAIモデルを外国為替取引に使用する場合、通常、大規模な適応と専門的なソフトウェアが必要です。これは、GPTモデルが作成された基本的な機能を超え、金融および機械学習の専門知識を含む、重要な追加開発が必要です。

AI外国為替取引分析システム

BJF Trading Groupでは、特定のブローカーのプログラム設定と取引の結果との関係を識別するためにSharpTraderを使用したデータ分析システムを開発しました。そして、私たちは誇り高く名前をつけることができます。SharpTrader Arbitrage platform 潜在的な依存関係、したがってスリッページを明らかにするのに役立ちます。このモジュールは、各ブローカー内で最適な設定を探して対話するトレーダーの取り組みと、多くのトレーダーに関する情報のフローを分析し、最適なプログラム設定を見つけるためにそれから学習するAIの努力を組み合わせるのに役立ちます。私たちは、内蔵されたAIトレーディング分析ブロックを持つSharpTraderをテストしています。latency arbitrage 戦略。私たちは、このAIモジュールへのクライアントのアクセスを今後の数週間で提供する予定です。

AIコーディングの自動操縦用外国為替戦略

また、私たちはSharpTrader戦略プログラムの内部言語にAIコーディング自動操縦を使用する予定です。AIコーディング自動操縦は、さまざまなコーディングとソフトウェア開発の側面を支援または自動化する高度な人工知能システムです。この概念は、機械学習や自然言語処理を基にしたAIアルゴリズムを使用して、コードを理解し、生成し、最適化することを含みます。以下は、通常の動作方法の詳細な説明です：

• コンテキストと要件の理解: AIコーディング自動操縦システムは、広範なコードとプログラミング文献のデータセットで訓練されています。このトレーニングを使用して、ユーザー入力、プロジェクトのドキュメンテーション、またはコード自体のコメントに基づいて、コンテキスト、コーディング規範、および具体的な要件を理解します。
• コード生成: これらのシステムは、要件に基づいてコードスニペット、関数、またはモジュール全体を生成することができます。これらは自然言語処理を活用して、人間の言語でのリクエストを解釈し、機能的なコードに変換します。たとえば、開発者がAIに「フィボナッチ数列を計算する関数を作成してください」と依頼した場合、AIは対応するコードを生成します。
• コードの自動補完とオートコレクション: メッセージングアプリの予測テキストのように、AIコーディング自動操縦は、開発者が入力するにつれて次のコード行を予測したり、コード構造を自動的に補完したりすることができます。この機能は、開発プロセスを高速化するだけでなく、構文エラーを減少させるのにも役立ちます。
• コードの最適化とリファクタリング: AIシステムは、コードをより効率的で保守可能にするための最適化を提案できます。これには、コードの可読性を向上させるためのリファクタリング、より効率的なアルゴリズムの提案、および潜在的なバグや脆弱性の特定が含まれます。
• フィードバックからの学習: 開発者がこれらのシステムを使用すると、AIはフィードバックとインタラクションから学習し、時間とともに提案とコード生成を向上させます。この適応型学習アプローチにより、AIはユーザー固有のコーディングスタイルと選好により適合するようになります。

• ドキュメンテーションとレポート: AIは、コードに関するドキュメンテーションの生成、複雑なコードセグメントへのコメントの追加、およびコードベースの健康状態やパフォーマンスに関するレポートの作成にも支援できます。