わからない前提で解説
5歳でもなんとなく分かるFX用語！
STEP 01 なんとなく理解しよう！
5歳でもわかる超かんたん解説
機械学習トレードっていうのはね、とっても賢いロボットが、たくさんのお勉強をして、お金の売り買いを覚えることなんだよ。
君が自転車に乗れるようになったとき、最初は転んだりしたけど、何回も練習したら上手になったでしょ？機械学習トレードのロボットも同じで、過去の成功や失敗から学んで、どんどん賢くなっていくんだ。
たとえば、「雨の日の次の日は晴れることが多い」みたいなパターンを、ロボットは何万個も覚えているんだよ。そして新しい情報が来たとき、「あ、これは前に見たパターンに似てる！」って気づいて、上手に売り買いできるようになるんだ。
でもね、ロボットも時々間違えることがあるんだ。世界は毎日変わっていくから、昔のパターンが今も使えるとは限らないんだよ。だから大人の人も、ロボットを信じすぎないように気をつけているんだ。
つまり機械学習トレードは勉強熱心なロボット先生みたいなものだよ！
機械学習トレードは、まるで100万冊の本を読んだ先生がお金の動きを教えてくれるようなものなんだ。このロボット先生は、過去に起きたいろんなパターンを全部覚えていて、「こういうときは上がりやすい」「こういうときは下がりやすい」って予想できるんだよ。でも先生も完璧じゃなくて、新しいことが起きると戸惑うこともある。だから人間がちゃんと見守ってあげる必要があるんだ。
STEP 02 さらに深掘ってマスターしよう！
もっと詳しい本格解説
機械学習トレードは、人工知能（AI）が膨大な市場データを学習し、パターン認識や予測モデルを構築して自動売買を行う最先端の取引手法なんですよ。ディープラーニングやニューラルネットワークといった技術を活用し、人間には見つけられない微細な相関関係を発見できます。
主な手法として、教師あり学習、教師なし学習、強化学習があります。例えば、過去10年分の価格データ、経済指標、ニュース記事、SNSの感情分析まで含めて学習させ、将来の価格変動を予測します。大手ヘッジファンドでは既に主流となっており、運用資産の多くがAI によって管理されているんですよ。
ただし、過学習（オーバーフィッティング）という落とし穴があります。過去データに過度に適応しすぎて、新しい状況に対応できなくなる問題です。また、AIの判断理由が説明できない「ブラックボックス問題」も存在し、規制当局も注視している状況なんです。
関連用語をチェック！
ディープラーニング 人間の脳を模した多層ニューラルネットワークによる学習手法
ニューラルネットワーク 脳の神経回路を模した情報処理モデルで、機械学習の基本構造
ルールベース取引 あらかじめ決めた条件で売買する従来型の自動売買手法
裁量トレード 人間の経験と直感で判断する伝統的な取引スタイル
教師あり学習 正解データを与えて学習させる機械学習の基本的な手法
強化学習 試行錯誤を通じて最適な行動を学習するAIの学習方法
過学習 訓練データに過度に適応して汎用性を失う機械学習の問題
ブラックボックス AIの判断プロセスが人間に理解できない状態のこと
STEP 03 機械学習トレードに関するQ&A
よくある質問と回答
一部のツールは個人でも利用可能です。PythonやTensorFlowを使って自作することもできますし、既製のAI取引サービスも増えています。ただし、本格的なシステムには高額な費用とデータが必要で、大手機関には及びません。
一概には言えませんが、優秀なシステムで
55〜65％程度とされています。ただし、
勝率よりも
損益比率が重要で、勝率が低くても利益を出すモデルもあります。
市場環境の変化で急激に成績が悪化することもあるので注意が必要です。
価格データ、出来高、テクニカル指標が基本です。さらに
経済指標、企業の財務データ、ニュース記事、SNSの投稿、天候データまで使うこともあります。
データの質と量が性能を左右し、ゴミデータを入れると精度が下がります。
本格的に取り組むならPythonの知識は必須です。ただし、ノーコードツールも登場しており、プログラミングなしでも簡単な機械学習トレードは可能になってきています。数学と統計の基礎知識もあると理解が深まります。
個人で始める場合、
月額数千円〜数万円程度のクラウドサービス利用料がかかります。データ購入費用、
VPS費用なども含めると年間10万円以上は必要です。
本格的なシステム構築なら数百万円以上の投資が必要になります。
アルゴリズム取引は
固定ルールで動作しますが、機械学習トレードは
学習により進化します。アルゴリズムは「IF-THEN」の条件分岐ですが、機械学習は
パターン認識と予測を行う点が大きく異なります。
システムトレードは
人間が作ったルールに従いますが、機械学習トレードは
AIが自らルールを発見します。システムトレードは透明性が高い一方、機械学習は
複雑なパターンを扱えるという特徴があります。
今後さらに普及が加速すると予想されます。量子コンピューターの実用化でさらに高度化し、個人投資家向けのサービスも充実していくでしょう。ただし、全員がAIを使う市場では優位性が失われる可能性もあります。
