概要
- Azure Machine Learning を使い、教師あり機械学習によるFx予測をします。
- 機械学習の結果をWebApi経由で入出力できる状態にします。
- Fx自動売買システムで著明なMetaTrader4(MT4)からWebApiで結果を取得し自動売買します。
- 教師用データは証券会社より配布されている１分足のデータを使います。
- データの加工はRで実装します。
- ソースコードはGitHubから取得できます。
- 本アプリケーションの仕様・概要は、 https://docs.com/user142134/9040/jazug-5-azure-mlfx にあります。まずはこちらを御覧ください。
目的など
- 現段階で試験的ではありますが実弾にて運用中です。ドキュメント化を順次進めています。
- 本資料では自動売買の仕組みを構築できるように順次解説します。
- アルゴリズム変更（中級）、閾値変更（初級）、組み換え（中級）などできます。ご利用ください。
- 更新が止まったら、まあ、そういうことです。Fxですから。不就労収益。いいですね。
記事の構成
- その１ 準備編 概要とミドルソフトセットアップ ← いまここ
（以下 順次公開） - その２ Gitからのソース取得と解説
- その３ データプレパレーション（データの準備）- (R)
- その４ 主処理の基本。WebApi作成まで (Azure Machine Learning)
- その５ 自動売買システムとの連携 (MetaTrader4)
- その６ 結果の評価 (Azure Machine Learning)
- その７ 結果を最適化する閾値の自動設定 (Azure Machine Learning)
開発環境・必要なミドルソフト
- 開発に使ったOS
- windows
- 機械学習エンジン
- Azure Machine Learning
- クライアントにインストールは不要ですがAzureサブスクリプションが必要です。無償のお試し版でも動作可能です。
- 機械学習用データの準備(Rの開発環境)
- R studio
- 自動売買実行環境及び自動売買用コード編集環境
- MetaTrader4
システム概要図 
##環境構築
- MT4のインストール
- MT4初心者導入マニュアル http://bit.ly/2f7aPxx
- R・R studioのインストール
- Rの導入 https://cran.ism.ac.jp/
- R studio導入 http://bit.ly/1HlIr0q
- (参考資料)Rの導入とRStudio事始め(改訂版) http://bit.ly/2f7dJlF
- 教師用データの取得(GitHub上にも多少はあります)
- MT4のヒストリカルデータの集め方 http://bit.ly/2f3vQvj
- MT4 ヒストリカルデータ（過去データ）のインポート・設定手順 http://bit.ly/2foZTzc
##資金３倍について
釣りタイトルです。すみません。ただ、少額のテストケースで一度３倍まで資金が伸びたことは事実です。
単純な回帰を使っているので、レンジには強かったのですが、トレンドに転換すると駄目でした。
(2017/1/16)
先日のMIJSミーティングにて、レンジを分類するAIを手前に噛ませる実装をしました。（未結合）
教師データは、グラフから目視で「ここはレンジかな。」とやったので、厳密ではありませんが、レンジ、トレード上下の３分類で57%の正答率。です。結合結果は追って配信します。
##Azule ML を使うメリット
アルゴリズムの変更が簡単にできます。ARIMA,RNNの実装も可能、試験結果の評価、パラメータ設定にも優位性があります。
こちらにつきましては次回以降の記事にて紹介させていただきます。
Azure MLの便利な部品群はこちらに記事にしました。 http://qiita.com/T_Umezaki/items/cfe5d201d926ba53bea5
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