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FAIPS Fusion of Artificial Intelligence and Probability Statistics人工知能と確率統計的手法を融合した
FXトレード支援ソフト

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FAIPSの特徴

 FAIPS(ファイプス)は、為替レートを監視し解析・予測を行い、売買に適したタイミングでポップアップシグナルを表示してFXトレードをサポートすることが主機能です。
 
 一般的にATLASをはじめ株式トレードやFXトレードの売買シグナル、自動売買に用いられる分析処理にはMACD、移動平均線などのテクニカル分析が広く用いられていますが、ビッグデータをもとに指標や値動きからテクニカル分析等を繰り返し、データ分析とパラメータの調整を行い相場の状況を判定しようとするアプローチは、確率統計的手法になります。

 それに対して、人工知能(AI)の技術の1つである機械学習による分析手法は異なるアプローチになります。FAIPSは、現在最も注目されている機械学習・AIの手法であるディープラーニング(深層学習)を活用しており、ニューラルネットワークを用いてビッグデータから学習することによって規則を見出して為替レートの予測を行っています。

 FAIPSは、FXトレードのために株式会社サイバーウィザードが独自に開発した手法によってこれら2つアプローチを高度に融合している点が最大の特徴です。これにより高いパフォーマンスを得ることに成功しました。


 一般的なシストレや自動売買では、サイクルトレードのように 機械的に決められたPipsが動いたらエントリーし、決まったPipsで利確または損切りするという非常にシンプルな戦略をとっているものがありますが、これでは相場の状況に対応しているとは言えません。

 FAIPSではAIによって一瞬一瞬の相場の値動きをみて売買タイミングを判定しています。決済戦略も利確、損切り、撤退のそれぞれに対してテクニカル分析や様々な戦略のバックテストを繰り返して機械学習と統計解析を行い、よりパフォーマンスの高い戦略を採用しています。1つの戦略だけではなく状況によって複数の戦略から適したものが実行されます。

 戦略の一例を挙げると、人が行うトレード手法に上値抵抗線をブレークしたら買いまたは損切りするというようなトレードの仕方がありますが、統計解析の結果でもその手法が有効であることがわかり戦略の1つとして採用しています。

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人工知能と確率統計

確率統計的手法によってトレードの勝率を上げるには、繰り返しバックテストを行い指標やパラメータの値を最適化することが不可欠です。
下図は、ビッグデータのさまざまなケースに対して連続的に変化するある指標の値に関するパフォーマンスを統計的分析を行った場合のデータの分布を表した確率分布を示しています。パフォーマンスとは、その指標の値をシグナルとしてトレードした場合の成功の度合いを表します。この図の方物線は、指標が平均的な値の時(点線で囲まれた範囲)がパフォーマンスが高く、平均より外れた値ではパフォーマンスが低くなる傾向があるということを示しています。つまり、トレードシステムではパラメータの値をこの範囲に固定することで最適化されたことになります。説明のために簡単化していますが、実際には1つの指標だけで分析することはなく複数の指標やパラメータを組み合わせて分析します。

確率統計的手法の限界
確率統計的手法を用いた株価予測や自動売買システムにはさまざまなものがありますが、ある相場ではうまくいっても別の相場では全くダメなことは多々あります。その理由の1つは確率重視だからです。
現実の相場に対処するために上図の分析結果に基づきシステムを構築する場合、当然確率的に高いパフォーマンスが期待される指標の値が点線で囲まれた範囲のときにトレードを行うことになります。この分析結果による最適化が実際の相場への適合度が70%だとすると、この分析手法を用いる限り70%の勝率を超えることは絶対にありません。確率統計的手法では確率的に高い部分だけを重視してそれ以外は切り捨てることになります。
しかし、実際の相場では、上図の
で示した部分のように70%に当てはまらない指標の値が平均から外れていても高いパフォーマンスを得られたり、指標の値が平均値内でもパフォーマンスが低かったりすることがあります。つまり、様々なケースの存在する相場を数式や固定化した数値に当てはめて最適化するには限界があるということです。

確率的には上図ので示したケースの頻度は低いかもしれませんが、もしこれらのケースもカバーできれば全体のパフォーマンスの向上が期待できます。統計的アプローチでも、ある指標で取りこぼした例外的なケースでも様々な指標やルールを組みわせて戦略を立てることである程度パフォーマンスを向上させることは可能です。しかしこの場合の問題点は、様々な相場に有効な特徴や規則を抽出するには非常に手間がかかる点にあります。例外的なケースでうまくいく戦略を見つけたとても、全体のパフォーマンスが悪くなることがほとんどです。人の手で戦略になりそうな指標やルールを1つ1つ見つけてはシミュレーションを繰り返して評価していくという気の遠くなるような作業が必要でした。つまり、既存のシステムがうまくいってないもう1つの理由は、例外的なケースに対応できてないか、対応しようとしても人の手で戦略を立てて評価していく手法では限界があるということです。

人工知能による分析手法
ディープラーニングもビッグデータを使う点では同じですが、機械が学習して特徴を自動的に抽出できる点が大きく違います。
ディープラーニングによる学習によって特徴抽出されると、で示した部分も判定の精度が高くなります。しかも、全体のパフォーマンスも維持しています。
ディープラーニングのすごいところは、人間にはほとんど違いの分からない2つのチャートを見てどちらも買いと判断するような場合でも、ディープラーニングはわずかな特徴の違いを見つけ出し、一方は買い、もう一方は売りと予測しそれが実際に当たっているという処理をするところです。人間にはそれらの特徴は見つけられません。人間が特徴として見つけられないものは、統計的手法で組み込むことは不可能です。
ディープラーニングは人間には認識できないような特徴も見つけ出すということは、たとえば、チャートのダブルボトムとか、三角持合いとかいった次元ではなく、もっと細かいレベルで特徴を抽出していると考えられます。実際のチャートでははっきりとしたダブルボトムを形成するわけではなく、1つ目のボトムと2つ目のボトムの大きさが違ったり様々なタイプがあります。
それらの特徴を区別することで、人間が見てあるタイプのダブルボトムと見えるチャートでは上昇すると予測し、別のタイプでは上昇とは予測されないといった細かな判定が行われていると考えられます。

ディープラーニングが様々な相場で高いパフォーマンスを発揮するには様々なケースを網羅した理想的なデータが必要になります。一通りの特徴的なデータが集まれば高いパフォーマンスが得られますが、学習したデータにないケースではパフォーマンスが落ちます。ただ単にデータ量が多いだけではだめなのです。特に相場の分析では様々な値動きのパターンがあるため、どのようなデータが学習されてないデータであるか、どのようなデータが特徴を抽出するのに適したデータであるか分からないため、理想的なデータを作成するのも困難な作業です。仮にわかったとしてもビッグデータから必要なデータを抽出するのも大変な作業になります。
また、ディープラーニングはシステムが特徴を自動的に抽出するため、結果的にどのような特徴を利用しているのかが分からず、内部状態がブラックボックス化してしまいます。そのため、何が原因でパフォーマンスを発揮できないかがわかりにくく、より精度を上げようとした時全くの手探り状態になり、解決のための手段を見つけるのが難しいという問題があります。実際ディープラーニングのみでシステム構築してもうまくいきませんでした。
一方、統計的手法では目に見える数値や指標の操作によって傾向や挙動がつかめるため、地道な作業は必要ですが戦略を立てることでそこそこのパフォーマンスが得られます。そこでFAIPSではそれぞれの長所を取り入れて融合するというアプローチをとり、高いパフォーマンスを得ることに成功しました。


FAIPSのパフォーマンス

以下は、今年の11月までのデータをディープラーニングで学習したモデルを使ってバックテストを行った直近8か月間の結果です。2単位(2万通貨)でトレードした場合の月単位の利益と勝率を表しています。

利益(円) 勝率(%)
 4月  84,980  81.9
 5月  9,920 73.3
 6月  123,540  76.2
 7月  96,560  75.5
 8月  9,060  74.2
 9月  41,700  76.5
 10月  55,860  80.2
 11月  54,020  74.8
 合計/平均  475,640  76.6


2単位に必要な証拠金は10万円弱なので、10万円を元本にして8か月で約47万円の利益を得たことになります。
参考として利益と勝率を公開していますが、これはあくまで参考値にすぎません。なぜなら、ディープラーニングのパラメータを変えてより最適化した学習モデルを使ってバックテストすることは可能ですが、そのモデルでバックテストを行った結果は上記の条件で50万円越えを達成しています。しかし、50万円越えのモデルで実際に運用した場合、上記の47万円のモデルよりもパフォーマンスが落ちるという現象が発生しています。これは過学習といって過去のデータに最適化しすぎたために起こる現象です。
一般的に、ディープラーニングの学習に使ったデータでバックテストを行った場合、学習の精度が高ければ高いパフォーマンスが出るのは当然ですが、FAIPSの場合は確率統計的手法との融合であるため100%ディープラーニングによる手法ではないもののその傾向は出ています。実践でも学習したデータの値動きと似た値動きが続く限りは、同様のパフォーマンスを期待したいところですが、上記の「人工知能による分析手法」で述べましたように機械学習による手法だけではパフォーマンスが落ちてしまいます。

ではFAIPSでは実際のところ学習していないリアルタイムレートではどうなるかというと、AIが示すエントリーポイントには確かに不利なポイントを出力することがあります。しかし、FAIPSの特徴である統計的手法によるリカバリーによって、バックテストの結果よりは多少落ちますがそれでも高いパフォーマンスを保っています。
実際、下記の数字は体験版で公開しているバージョンによる12月以降の運用結果です。バックテストの平均並の勝率が出ています。各月の運用結果は、公開バージョンがほぼ毎月バージョンアップされていますので、同じバージョンによるものではありません。

ユーロ/円 利益(円) 勝率(%)
 12月  35,040  75.5
 1月  22,720  74.4
 2月  33,760  83.8
 3月  54,140  78.9
 4月  7,420  65.7


1月は、前半は狭いレンジ相場とトレンド相場が短いサイクルで交互に発生(いわゆるレンジ抜けの騙し)していましたので苦戦していましたが、後半はバージョンアップのかいあって持ち直しました。前半から新バージョンを使っていたらもう少しいい結果になっていたと思います。また運用時間帯は1月から午前10時から午前0時頃までとなっています。12月も含めバックテストでは午前3時くらいまでの運用結果でしたが、モニター様の取引時間帯を集計すると午前0時くらいまでが多かったので、1月からは0時くらいまでの集計になっています。時間が短くなったので、若干利益も落ちていると思われます。

2月は、1月の苦戦したデータをもとに学習したせいもあってかトレード回数は1月の半分以下まで激減したのですが、勝率が良かったので利益を積み重ねられました。製品版のリリース時にシグナル発生頻度を調整する機能を追加しましたが、発生頻度「多」の設定を多用した結果です。

3月は、2月同様値動きが小さかったのですが、トレード回数を増やすように調整した効果が現れ、勝率は2月よりは若干落ちましたが高い勝率を維持したままトレード回数が増えたおかげて運用成績の公開以来過去最高益を達成しました。しかしながら、まだトレード回数が少ないというユーザー様からの意見が多いので、このような相場状況が続くようであれば、値動きの小さい状況に合わせてさらにトレード回数を増やすように調整していく予定です。

4月の成績は芳しくありませんでしたが、理由はいくつか考えられます。
4月はトランプ大統領の税制改革、地政学リスク、フランス大統領選等為替に大きく影響するニュースやイベントリスクの影響で、ユーロ円は114円から122円と大きく動きました。突発的に大きく動いたり3月までとは明らかに異なる動きで、FAIPSの現行バージョンはここ数カ月の値動きの小さいレンジ相場に合わせて最適化されていたため、調整が合ってなかったと考えられます。
また、これまでは毎月最新のデータで学習したものをリリースしていましたが、3月の成績が良かったので4月はリリースしなかった影響も考えられます。

米ドル/円対応版のリリースに伴ない、今後は運用成績の公開および調整については米ドル/円対応版が優先となります。米ドル/円対応版は製品購入者様に先行販売致しましたが、さらに調整を繰り返した最新版の運用成績は以下になります。

米ドル/円 利益(円) 勝率(%)
 5月  39,360  72.2
 6月  27,300  71.1
 7月  23,300  69.9
 8月  25,240  75.8


通貨が違うので直接の比較にはなりませんが、3月以降学習データを更新していない従来版の5月の運用成績は11,260円となり、従来版を上回っています。バックテストも従来版を上回っています。値動きの点では、1月頃の米ドル/円は連日値幅が1円越えしておりユーロ/円を上回っていたのですが、最近は以前のようにユーロ/円が上回る動きに戻っています。5月の米ドル/円は1日の値幅が50銭前後の日が多かったのですが、最新版では50銭以下でもトレード回数が増えてパフォーマンスが上がりました。
6月はトレード回数が増えた影響もあり損益の波が大きくなり、トータルではパフォーマンスがやや下がりました。7月も損益の浮き沈みがあり、トータルでややパフォーマンスが下がりました。8月は勝率は良かったのですが、値動きに乏しい日が多くトレード回数が減少したため、利益が伸びませんでした。

米ドル/円への対応と最新版の特徴

ユーザー様からのご要望の多かった米ドル/円に対応しました。米ドル/円対応版は従来のユーロ/円版のノウハウを継承しつつ 米ドル/円用に最適化して新たに一から開発しました。従来のユーロ/円版との違いおよび最新バージョンの特徴は以下になります。

  • 人工知能の精度を高めました
    最初のリリース以来AIの精度を高める方法を研究し試行錯誤してきましたが、精度を高める学習方法を見つけ、従来よりも確度の高い判定を実現しました。
  • シグナルの発生頻度を従来よりも多くしました
    従来のユーロ/円版では1日のトレード回数が1回〜4回ほどまで減少していましたが、米ドル/円対応版では4回〜12回ほどまで増加しました。
    トレード回数が増えたため勝率はやや下がりましたが、バックテストおよび調整を繰り返してのフォワードテストでは従来のユーロ/円版のパフォーマンスを上回っております。
  • 利確の幅を広げました
    従来のユーロ/円版では最低5Pipsから多くても10数pipsの利確でしたが、 値動きが小さいときは3Pipsで利確する場合もあります。また、値動きの大きさに合わせて目標値が拡大し15Pips以上で利確する場合もあります。
  • ロスカットの上限値をユーザーが設定できるようにしました
    従来のユーロ/円版ではレンジ相場である限りは値動きの大きさに合わせてロスカット幅を拡大し、含み損が拡大しても縮小するまで粘る戦略を取ってました。これは今年の4月のようにトレンドの強い相場の時はパフォーマンスが落ちることがあっても、過去数年間の統計上圧倒的にレンジ相場が多く損切を遅らせても戻ってくる場合が多いため全体ではパフォーマンスが上がるという解析結果からこのような戦略を採用していました。しかしながら、ユーザー様の声では損切りを小さくするご要望が多かったためお好みに応じて上限値を指定できるようにしました。

FAIPSのコンセプト

株トレードツールのATLASとFXトレードツールのFAIPSは、売買に適したタイミングでシグナルを表示する機能があるという点では共通していますが、コンセプトは全く異なります。ATLASは最初は数種類のシグナルしかありませんでしたが、ATLASプレミアムではユーザー様のご要望を取り入れて数十種類のシグナルにまで増えました。最大300銘柄のそれぞれの銘柄に対してシグナルが発生しますので、すべてのシグナルを表示させているとかなりの数になります。よって、ユーザー様の好みやトレードスタイルに応じてシグナルを選択し、パラメータを調整しながら使いこなしていくのが前提となっており、また、豊富なシグナルや調整の自由度の高さがATLASの特徴でもあります。
一方、初心者の方にはシグナルやパラメータの意味を理解し、トレードスタイルや銘柄のくせに合わせて調整するのは難しいと感じられるかもしれません。

それに対して、FAIPSは最初から自動売買を念頭にして開発していますので、通貨ペアの値動きに合わせてパラメータが最適化されており、シグナル数も少なくなっています。ツールを利用するための事前準備は必要なく、起動してからも操作することはほとんどありません。よって、初心者も含め誰でも簡単に使用できます。起動後何もしなくても発生したシグナルによる仮想口座での売買履歴が表示されるため、放置したままでも実際にトレードした場合の様子がわかります。

FAIPSの主な機能




全体画面
(註)OSやバージョンによっては実際の画面と異なる箇所がある場合があります。

  • 為替レートを監視し、売買に適したタイミングでシグナルをポップアップ表示します。
          
  • 基本的に短期デイトレードのシグナルになります。レンジ相場に対応しています。
    自動売買を想定して新規売買シグナルだけでなく決済シグナルも表示しており、勝率とともにリターンを含めたパフォーマンスを向上します。
  • 新規売買シグナルは、リーチシグナルと約定シグナルの2段階あります。
    新規リーチシグナル:現在レートより低め(買の場合)の目標を設定します。
    新規約定シグナル:約定すると表示され、ポジションリストに表示されます。
  • 新規リーチシグナルは1種類になりました(従来は3種類ありました)。また、決済約定シグナルにも3種類あります:(利確、損切、撤退)
  • 直近のチャート表示機能があります。
  • 人工知能によって判定された現在の売買指数の表示機能があります。
  • お好みにより、表示シグナルの選択や発生タイミングの調整が可能です。
  • 新規約定すると仮想口座にポジション表示され、決済されると勝率、総利益が表示されます。
  • シグナルの発生をメール送信によってお知らせできます。(ご利用できるのは製品版のみになります。)
  • ポップアップ表示されたシグナルの履歴一覧を表示する機能があります。
  • シグナルの発生頻度を「少、多」に切り替えできます。ただし、「多」にすると勝率が落ちる可能性があります。
  • NEW!対応通貨ペアはEUR/JPNに加え新たにUSD/JPNに対応しました。
  • NEW!ロスカットの上限値をユーザーが設定できるようにしました。
  • NEW!シグナルの発生頻度が従来よりも多くなりました。


FAIPSの価格

\45,800(税込み)


 パッケージ内容
FAIPSツール一式
操作マニュアルPDF
(ツールからアクセス)
準備マニュアル
(テキストファイル)

ダウンロードでのご提供となります。
  上記は1ライセンスの価格です。1ライセンスにつき1台のPCのみインストールできます。これ以外には有料バージョンアップを除いて月額料金等追加費用は発生いたしません。
複数のPCでご利用になりたい場合は、割引価格で追加ライセンスをご提供致します。ご希望の方は、ご購入後お問い合わせください。

  お支払い方法: 銀行振込(ジャパンネット銀行)
 ご購入はこちら

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動作環境について

  • OS:64ビット版Windowsでないと動作しません。Windows 10、Windows 8.1、Windows 7
  • 前提ソフトウェア:.NET Frameworkバージョン4.6以上
    (インストール時に自動チェックしますが、必要に応じてダウンロードサイトをご案内します。)
  • インターネット接続
  • ミドルスペック以上のPCを推奨
    (低スペックのPCでも動作しますが、ラグや致命的でない不具合が発生する可能性があります。
    Atomでは一部不具合が発生することを確認しており非推奨です。全く利用できないわけではありません。)


体験版について

  体験版では、10日間無料で、FAIPS製品版の一部の機能を除いたほとんどの機能をお試しになれます。メリットにご納得された上で、製品版をお求めいただくことができます。

無料体験版はこちら

(註)体験版をご利用になるには、起動時にユーザー登録(無料)していただく必要があります。ユーザー登録は、製品のバージョンアップ、キャンペーンや特典のご案内等をお知らせさせていただくものです。投資助言やデータ等の継続的な提供を行うための会員登録ではありません。ご連絡の取れないメールアドレスで登録すると、仕様変更や不具合対応バージョン等のお知らせをお伝えできないため、お試し期間が短くなったり、正常動作しなくなる場合があります。また、製品のご購入については体験版によるユーザ登録を行わなくても誰でも直接ご購入していただくことができます。


注意事項

  • ポップアップシグナルの発生頻度は相場の値動きの大きさに依存します。1日の値幅が40Pipsにも満たない値動きでは、全く発生しない場合もあります。
  • FAIPSはFXトレードのための補助的な情報を提供しますが、その情報が絶対的に正確であることをすることを保証するものではありません。最終的な投資判断は、お客様ご自身の責任において行ってください。

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