普段はシステムエンジニア、PythonでFXアルゴリズムを研究

Pythonで学ぶFXアルゴリズム開発（研究・学習用）

※本記事で紹介するFXアルゴリズムは、実際の取引で利益を保証するものではなく、あくまで研究・学習目的で作成したサンプルです。金融取引の実践や投資判断には使用しないでください。

普段はシステムエンジニアとして日々の業務に取り組んでいますが、技術的な好奇心から、FXの自動取引アルゴリズムの開発にも挑戦しています。 表向きは研究の一環ですが、どこか裏稼業のような雰囲気で、自分だけの小さな実験を楽しんでいます。

このお盆休みを利用して、Pythonを使い、ついにアルゴリズムのサンプルを完成させることができました。 AIボットは、過去の為替データを学習し、人間の目では見逃してしまう細かな動きのパターンを検知する仕組みです。 実際の取引での利益を保証するものではありませんが、開発の過程で得られる発見や分析は、エンジニアとしての面白さにあふれています。

サンプルコード（移動平均を使った売買判断）

short_window = 5
long_window = 20

data['short_ma'] = data['close'].rolling(window=short_window).mean()
data['long_ma'] = data['close'].rolling(window=long_window).mean()

data['signal'] = 0
data.loc[data['short_ma'] > data['long_ma'], 'signal'] = 1  # 買い
data.loc[data['short_ma'] < data['long_ma'], 'signal'] = -1 # 売り

作り方の流れ

1. 過去の為替データを取得して整形
2. Pythonで指標や基本ルールを計算
3. 売買サインを生成してシミュレーション
4. 結果を確認して改善点を検討

開発中には、AIが予想外の動きを見せる瞬間もありました。 そのたびにデータを分析し、コードを微調整する。この地道な検証作業こそ、裏稼業的な楽しさを感じられる部分です。

お盆休みの集中作業で、アルゴリズムの基本動作や学習モデルのサンプルを完成させることができたのは、大きな達成感でした。 普段の業務とは少し違う領域ですが、この経験はPythonでのアルゴリズム設計やデータ解析の新しい知見にもつながっています。

今回完成したサンプルを基に、今後さらに複雑な学習モデルや条件を追加し、より高度な自動取引の仕組み作りを進める予定です。 普段の仕事では味わえない挑戦ですが、こうした裏稼業のような研究は、技術者としての成長にもつながっています。

FXアルゴリズムの開発は、数字やコードだけでなく、試行錯誤と発見の連続です。 このお盆休みの取り組みで得た学びを、少しずつ次の開発に活かしていくつもりです。