FXにAI（機械学習）を活用するとき、多くの人が悩むのが「分類」と「回帰」のどちらを使うべきかという問題です。
この記事では、それぞれの特徴・難易度・向いているケースを整理し、FXトレードにおける実用的な使い分けを解説します。
そもそも「分類」と「回帰」の違いは？
- 分類（Classification）
→ 「上がる」「下がる」「横ばい」といったカテゴリ（ラベル）を予測する学習。
（例）次の足で価格は上昇か、下降か、それとも変わらないか？ - 回帰（Regression）
→ 「+0.15％」「−0.07％」のように、数値そのものを予測する学習。
（例）次の5分足で価格がどれくらい動くか？
分類学習が向いているケース
分類は「方向性」や「状態」をシンプルに当てたいときに強いです。
- 価格の方向予測
（次の足が「上がる／下がる／横ばい」） - トレンド判定
（上昇トレンド／下降トレンド／レンジ） - ボラティリティ判定
（急変動あり／なし） - 売買シグナル
（Buy／Sell／エントリーしない）
👉 メリット
- 結果がシンプルでトレードに直結しやすい
- 評価指標（正解率、F1スコアなど）がわかりやすい
👉 デメリット
- 「横ばい」が多いとクラス不均衡になりやすい
- 微妙な境界（例：小さな値動き）は予測が難しい
回帰学習が向いているケース
回帰は「大きさ」「変化幅」を知りたいときに有効です。
- 価格の変化幅予測
（次の足で +15pips 動く） - ボラティリティ予測
（次の1時間のATR値を予測） - 損切り・利確の幅設定
（利確を20pips、損切りを10pipsにする根拠付け） - 指標後の反応の強さ予測
（何pips動くか？）
👉 メリット
- 数値が直接出るのでリスク・リワード管理に使いやすい
- 「どれくらい伸びるか」を予測できれば大きな武器になる
👉 デメリット
- ノイズに弱く、予測が中央値に寄りやすい
- 実際のトレード精度につなげにくい
難易度の比較
- 分類学習 → 難易度はやや低め
・方向性だけを当てれば良いため学習が安定しやすい。
・ただし「横ばい」などクラスバランス調整が必要。 - 回帰学習 → 難易度は高め
・為替はランダムノイズが多く、数値を正確に当てるのは非常に難しい。
・中央値に寄りやすく「小さな値動きしか当てられない」ことが多い。
WAN
回帰学習の最大の問題は中央値に寄りやすいだね(‘ω’)
イメージとしては短期のMAのような予測結果になるよ
分類学習：安定した学習が可能で、FX初心者に推奨
回帰学習：高度だが実用化には多くの課題あり
実用的な使い分け
実際のAIトレードでは、分類と回帰のハイブリッドが有効です。
- 分類モデルで方向性を決定
→ 「Buy／Sell／Stay」を予測 - 回帰モデルでリスク管理
→ 「どれくらい動きそうか」を予測し、損切り幅・利確幅・ロットを動的に調整
これにより「方向も精度よく」「リスクも適切に」判断できるようになります。
まとめ
- 分類学習 → 「方向性」「状態」の予測に向いている（難易度は低め）
- 回帰学習 → 「数値の大きさ」「変化幅」の予測に向いている（難易度は高め）
- 最適解はハイブリッド
→ 分類で方向を決め、回帰でリスク・リワードを最適化
AIを使ったFX予測では、どちらか片方だけでは限界があります。
分類と回帰を組み合わせて使うことで、より実践的で安定したトレード戦略を構築できるでしょう。