重要：実運用・投資判断に使用しないでください
この記事は2019年時点のOANDA v20 APIとPython環境で行った技術検証の記録です。現在のAPI仕様、取引条件、認証方法、利用規約、法令、税務を確認したものではありません。
- 収益性や損失回避を保証する内容ではありません
- APIキーをコードへ埋め込まないでください
- バックテスト結果と実取引結果は一致しません
- 実取引前に公式API、デモ口座、注文上限、障害時停止を確認してください
昨年からディープラーニングの勉強に取り組んでおります。独学で少しずつ進めている状況なので実力はまだまだです。
Python関連の開発でDjangoと並行しながらディープラーニングについても勉強がてらにFXの自動売買の仕組みを構築してみたいと思います。
同様の試みは他の方々が既に沢山行われていますが、結果はあまり芳しくないようなのでFXでの儲けは期待していません。うまく行けばラッキー程度でディープラーニングの知見が増えれば良しが前提です。
そのため、このブログではFXの勝敗については一切責任を負いかねますのでご了承ください。
では早速ですが、今回ディープラーニングを駆使したFXの自動売買システムは以下のようなものを作ってみよう考えております。
FX自動売買システムの概要
- OANDA APIよりチャートデータを取得し、DBに登録する
- DBに登録されたチャートデータをもとにディープラーニングで予測モデルを生成する
- 予測モデルと現在のチャートを元に売買判断しトレードを実行
- トレードの内容をDBに登録する
- トレード内容に動きがあった場合はLineBotで通知する
最初から色々考え始めると手が動かないので、とりあえずシンプルな構成でまずは動かすことを目標にして進めてみようと思います。
まだ考えの浅い所も多いと思いますが、勉強がてらですので不都合があれば都度直すつもりでまずは手を動かします。
プロの方から見ると突っ込みどころもあるかもしれませんが、ご容赦ください。
FX自動売買システムの実行環境
| サーバ | GMOクラウドVPS(2GB) |
|---|---|
| OS | CentOS7.2 |
| PG | Python3.6 |
| DB | PostgreSQL9.6 |
| DLライブラリ | tensorflow1.5(レンタルVPSのlinux環境が古いCPUの為) |
| FXトレードAPI | OANDA v20 API |
実行環境は昔から借りていたGMOのクラウドVPSが役目を終えて遊んでいる状況になっていたので、ここをメインに色々試していきます。
CPUが古いようでtensorflowが1.5しか使えず色々不安があります。根本的にCPU・GPUが明らかに貧弱なので、構成は変更するかもしれませんが、いい環境がパッと思いつかなかったので当面はこの構成でいきます。
FXトレードAPI
FXの自動売買はOANDA(v20)のAPIを利用することにしました。
実はあまりFXなどに詳しくなく取引所などにも疎いのですが、FX自動売買系のブログなどを見ている限りではOANDAのMT4を使って取引している方が多いようで、APIのドキュメントも整っていたので、こちらのAPIで取引してみることにしました。
実際にデモ口座を開設して確認してみたところ、デモ口座でもAPIでの発注が出来ましたので当面はデモ口座で試行錯誤を繰り返してみようと思います。
まとめ
今回は構想内容と環境の説明だけですが、次回からは個々の仕組みなどを進めていきたいと思います。
