【AI　FX】FXにおける究極の時系列予測はどっち！？（LSTM vs GRU)

本記事では、FX取引における革新的な時系列予測モデルであるLSTMとGRUについて解説します。主なポイントは以下の通りです：

LSTMとGRUの仕組みと特徴の比較
PythonによるLSTMとGRUモデルの実装方法
MQL5を用いたFX取引戦略への組み込み手法
モデルのパフォーマンス評価と最適な選択方法

これらの先進的なモデルを活用し、より洗練されたFX取引戦略の構築を目指しましょう。

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最もメジャーな時系列モデルLSTMと、その変種GRUの比較！

再帰型ニューラルネットワークの革新：LSTMとGRUの比較
LSTMの仕組み：長期記憶を実現する革新的アーキテクチャ
GRUの特徴：シンプルながら強力な時系列データ処理
1. Pythonで実装するLSTMとGRUモデル
ハイパーパラメータの最適化テクニック
特徴量の重要度分析：SHAPの活用
1. MQL5での活用：LSTMとGRUを用いたFX取引戦略の構築
予測精度の評価：テストデータでの検証
取引パフォーマンス：利益率と勝率の分析
計算効率とリソース使用量の比較
1. 選択の指針：あなたの取引戦略に最適なモデルは？
まとめ
1. オンラインコミュニティ
2. 参考記事

再帰型ニューラルネットワークの革新：LSTMとGRUの比較

再帰型ニューラルネットワーク（RNN）は、時系列データの処理に優れた人工知能モデルです。しかし、従来のRNNには長期的な依存関係を学習することが難しいという課題がありました。

この問題を解決するために登場したのが、長短期記憶（LSTM）とゲート付き回帰ユニット（GRU）です。これらの革新的なモデルは、FX取引における時系列予測に新たな可能性をもたらしています。

LSTMの仕組み：長期記憶を実現する革新的アーキテクチャ

特徴は、長期的な依存関係を効果的に学習できる点にあります。LSTMセルは、通常のRNNユニットよりも複雑な構造を持ち、主に以下の要素で構成されています：

セル状態：長期的な情報を保持
忘却ゲート：不要な情報を削除するか保持するかを決定
入力ゲート：新しい情報をセル状態に追加するかどうかを制御
出力ゲート：セル状態のどの部分を出力として使用するかを決定

これらの要素が協調して働くことで、LSTMは長期的な依存関係を効果的に学習できます。例えば、数百ステップ前の情報が現在の予測に重要である場合でも、LSTMはその情報を効果的に利用することができます。これは、FX取引のような長期的なトレンドが重要な分野で特に有用です。

GRUの特徴：シンプルながら強力な時系列データ処理

GRUは、2014年にChoらによって提案されたLSTMの変種です。LSTMと同様の性能を持ちながら、より単純な構造を特徴としています。GRUの主な特徴は以下の通りです：

LSTMのセル状態と隠れ状態を単一の状態に統合
ゲートの数を3つから2つ（リセットゲートと更新ゲート）に削減
より単純な構造で効率的な計算を実現

この簡略化されたアーキテクチャにより、GRUはLSTMと同等の性能を維持しつつ、計算効率を向上させています。GRUの単純な構造は、特に小規模なデータセットや計算リソースが限られている環境で有利に働きます。

Pythonで実装するLSTMとGRUモデル

PythonはLSTMとGRUモデルの実装に最適な言語の一つです。TensorFlowやKerasなどの強力なライブラリを使用することで、効率的にモデルを構築できます。これらのライブラリの主な利点は以下の通りです：

数行のコードでLSTMやGRUレイヤーを含むモデルを構築可能
低レベルの実装詳細を抽象化
研究者や開発者がモデルのアーキテクチャに集中可能

例えば、Kerasを使用すると、以下のようなシンプルなコードでLSTMモデルを構築できます：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential([
    LSTM(50, activation='relu', input_shape=(time_steps, features)),
    Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

このコードは、50個のユニットを持つLSTMレイヤーと、1つの出力ユニットを持つDenseレイヤーで構成されるモデルを定義しています。

ハイパーパラメータの最適化テクニック

モデルの性能を最大化するには、適切なハイパーパラメータの選択が重要です。効果的な最適化手法には以下のものがあります：

ランダムサーチ：パラメータ空間からランダムにサンプリングを行い、効率的に広い範囲を探索
グリッドサーチ：定義された範囲内のすべての組み合わせを試す網羅的な手法
ベイズ最適化：過去の試行結果を基に次の試行を決定する洗練された手法

def optimize_objective(self, trial):
    params = {
        "neurons": trial.suggest_int('neurons', 10, 100),
        "n_hidden_layers": trial.suggest_int('n_hidden_layers', 1, 5),
        "dropout_rate": trial.suggest_float('dropout_rate', 0.1, 0.5),
        "learning_rate": trial.suggest_float('learning_rate', 1e-5, 1e-2, log=True),
        "hidden_activation_function": trial.suggest_categorical('hidden_activation_function', ['relu', 'tanh', 'sigmoid']),
        "loss_function": trial.suggest_categorical('loss_function', ['categorical_crossentropy', 'binary_crossentropy', 'mean_squared_error', 'mean_absolute_error'])
    }

    val_accuracy = self.build_compile_and_train(params, verbose=0)

    return val_accuracy

# optimize for 50 trials by default
def optimize(self, n_trials=50):
    study = optuna.create_study(direction='maximize')
    study.optimize(self.optimize_objective, n_trials=n_trials) 

    return study.best_params

これらの手法を使用することで、モデルの性能を大幅に向上させることができます。

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AIといっても予測精度の向上には無限の可能性があるんだ(‘Д’)

特徴量の重要度分析：SHAPの活用

SHAPライブラリを使用することで、モデルの各特徴量が予測に与える影響を可視化し、理解することができます。これは、モデルの解釈可能性を高め、取引戦略の改善に役立ちます。

FX取引では、SHAPを使用することで、どの市場指標や経済指標が予測に最も影響を与えているかを特定し、それに基づいて取引戦略を調整することができます。

def check_feature_importance(self, feature_names):
    # Sample a subset of training data for SHAP explainer
    sampled_idx = np.random.choice(len(self.x_train), size=100, replace=False)
    explainer = shap.KernelExplainer(self._rnn_predict, self.x_train[sampled_idx].reshape(100, -1))

    # Get SHAP values for the test set
    shap_values = explainer.shap_values(self.x_test[:100].reshape(100, -1), nsamples=100)

    # Update feature names for SHAP
    feature_names = [f'{feature}_t{t}' for t in range(self.time_step) for feature in feature_names]

    # Plot the SHAP values
    shap.summary_plot(shap_values, self.x_test[:100].reshape(100, -1), feature_names=feature_names, max_display=len(feature_names), show=False)

    # Adjust layout and set figure size
    plt.subplots_adjust(left=0.12, bottom=0.1, right=0.9, top=0.9)  
    plt.gcf().set_size_inches(7.5, 14) 
    plt.tight_layout()

    # Get the class name of the current instance
    class_name = self.__class__.__name__

    # Create the file name using the class name
    file_name = f"{class_name.lower()}_feature_importance.png"

    plt.savefig(file_name)
    plt.show()

MQL5での活用：LSTMとGRUを用いたFX取引戦略の構築

PythonでトレーニングしたLSTMやGRUモデルをMQL5で活用することで、高度なシステムを構築できます。この統合を実現するための重要な要素は以下の通りです：

ONNXフォーマットを利用したモデルの移植

ONNXは、Open Neural Network Exchangeの略で、異なる機械学習フレームワーク間でモデルを交換するための開放型標準です。

PythonでトレーニングしたLSTMやGRUモデルをONNXフォーマットに変換し、MQL5で読み込むことで、MetaTrader 5プラットフォーム上で直接モデルの予測を活用できます。

def save_onnx_model(self, onnx_file_name):
    # Convert the Keras model to ONNX
    spec = (tf.TensorSpec((None, self.time_step, self.x_train.shape[2]), tf.float16, name="input"),)
    self.model.output_names = ['outputs']

    onnx_model, _ = tf2onnx.convert.from_keras(self.model, input_signature=spec, opset=13)

    # Save the ONNX model to a file
    with open(onnx_file_name, "wb") as f:
        f.write(onnx_model.SerializeToString())
    # Save the mean and scale parameters to binary files
    scaler.mean_.tofile(f"{onnx_file_name.replace('.onnx','')}.standard_scaler_mean.bin")
    scaler.scale_.tofile(f"{onnx_file_name.replace('.onnx','')}.standard_scaler_scale.bin")