「自分で自動売買を自作してみたい」「他人の作った自動売買を使うのは不安」といった理由からプログラミングの勉強をしたいと感じている人も多いのではないでしょうか。
FXの自動売買（EA）はプログラミングの知識があれば自作することができます。
そこで本記事では、FX自動売買を自作するために勉強するべきプログラミング言語を解説します。
0から自作するのではなく、カスタマイズをしたいと考えている人におすすめのEAも紹介するので最後まで読み進めてください。
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FX自動売買を自作するときに勉強するべきプログラミング言語
FX自動売買を自作するときに勉強するべきプログラミング言語は以下の通りです。
- VBA
- Python
- MQL4
- Java
- PINEスクリプト
それぞれ解説します。
VBA (Visual Basic for Applications)
VBAはMicrosoft Office製品、特にExcelの内部でのマクロや自動化タスクの作成に用いられるプログラミング言語です。
FX取引でのデータ分析や戦略のバックテストでExcelを使用する際に利用されます。
VBAはExcelの環境内で動作するので、データのインポート・エクスポートや計算、グラフ化などが可能です。
しかし、VBAを使用した高度な取引アルゴリズムの構築やリアルタイム取引は難しいため、分析やバックテストの支援ツールとして利用されることが多いです。
Python
Pythonは多岐にわたる用途で利用されるプログラミング言語であり、近年では金融やトレーディングの分野での利用も増えています。
特に金融計算やデータ解析に関するライブラリが豊富で、アルゴリズムやテストを初心者でも実装することができます。
以下に代表的なライブラリ名をまとめました。
| ライブラリ名 | 概要 |
|---|---|
numpy | 数値計算を効率的に行うためのライブラリ。 ベクトル・行列計算を高速で実行できる。 |
pandas | データ解析のためのライブラリ。 データフレームという形式でデータを取り扱い、クリーニングや変換、集計などが実行できる。 |
matplotlib | データの可視化のためのライブラリ。 折れ線グラフ、ヒストグラム、散布図などを作成できる。 |
seaborn | matplotlibを基にしたデータ可視化ライブラリ。より洗練されたグラフや統計的データを作成できる。 |
statsmodels | 統計解析や回帰分析を行うためのライブラリ。 統計的仮説検定やモデルの診断が行える。 |
scipy | 科学計算のためのライブラリ。 金融工学や統計処理、最適化問題などの機能が提供されている。 |
quantlib | 金融工学や量的分析のためのライブラリ。 金利モデルやオプションの評価などの金融理論に基づく計算ができる。 |
ta-lib | 技術分析のためのライブラリ。 様々なテクニカルインジケーターの計算をサポートしている。 |
yfinance | Yahoo Financeから金融データをダウンロードするためのツール。 株価や経済指標のデータを取得可能。 |
pyfolio | ポートフォリオとリスク管理の分析ツール。 様々な統計量やリスク指標を計算し、可視化も実行できる。 |
また、Pythonのコードはクリーンで読みやすいというメリットもあります。
MQL4
MQL4はMetaTrader 4 (MT4) プラットフォーム専用のプログラミング言語で、MT4上で動くEAや、カスタムインジケータ、スクリプトを作成できます。
MT4ユーザーが普段利用している移動平均線やボリンジャーバンドなどのインジケーターはMQL4で作られています。
Java
Javaは世界中の多くの金融機関やトレーディングシステムで利用されています。
高速かつ安定した実行が可能な点や、クロスプラットフォームの開発が容易である点が強みです。
さらに、多くのライブラリやAPIが提供されているので、様々なトレーディング要件に対応することができます。
以下に代表的なライブラリ名をまとめました。
| ライブラリ名 | 概要 |
|---|---|
JForex API | Dukascopy Bankが提供するFX取引プラットフォームのJForexのためのAPI。 自動売買や取引戦略の開発に利用できる。 |
JavaMoney | 金融取引や会計に関連する標準的な数値型を提供しているライブラリ。 通貨変換や算術操作が行える。 |
QuantLib | 金融工学や量的分析を目的としたC++ライブラリ。Java用のバインディングも存在する。 |
TA-Lib | 技術分析のためのライブラリ。 Javaでの使用もサポートしており、多様なテクニカルインジケーターの計算が行える。 |
AlgoTrader | アルゴリズム取引のためのJavaベースのプラットフォーム。 戦略のバックテストや実際の取引のオートメーションが可能となる。 |
FinMath | 金融数学の領域でのツール。 オプションの評価や金利モデル、リスク管理の計算に使用できる。 |
Strata | OpenGammaが提供する金融リスク管理ライブラリ。 デリバティブや金利の計算、リスク測定などの機能がある。 |
XChange | 異なる仮想通貨取引所のAPIを統一的にアクセスするためのライブラリ。 多数の取引所に対応している。 |
PINEスクリプト
PINEスクリプトはTradingViewのチャートプラットフォームに特化したスクリプト言語で、カスタムインジケータや戦略の作成に用いられます。
TradingViewとのシームレスな統合ができるので、短時間でインジケータやアラートを作成できます。
FX自動売買を自作するメリット
FX自動売買を自作するメリットは以下の通りです。
- 自分好みにカスタマイズが可能
- 不具合が発生したときにも原因がわかる
- EA購入費用を節約できる
① 自分好みにカスタマイズが可能
FX自動売買を自作することで、FXの取引戦略やアルゴリズムを自分好みにカスタマイズすることができます。
市場に出回っている自動売買システムやEAは、多くの人にとって使い勝手がいいように設計されていることが多いので、ニッチなニーズを満たすシステムではないことが多いです。
しかし、自分で自動売買を自作する場合には、自分のニーズを満たすシステムを作成することができます。
② 不具合が発生したときにも原因がわかる
他の人が作ったEAやトレーディングシステムを利用する場合、EAの動きはブラックボックス化しているケースがほとんどです。
そのため、取引結果が予想外のものになった場合でも、その原因を突き止める難易度は非常に高いです。
一方、自動売買を自作した場合には、すべてのコードを自分の目で確認することができるので、問題が発生した際にも原因を突き止めることができます。
③EA購入費用を節約できる
市場で販売されている高品質なEAやトレーディングシステムは、投資初心者にとっては高いと感じる値段設定なこともあります。
また、アップデートやカスタマーサポート、追加機能に対して追加の費用が発生することもあります。
自動売買を自作すれば、EA購入費用を節約することができます。
プログラミングの知識がなければ、プログラミングの学習に多少の費用はかかりますが、長期的に考えればお得になるでしょう。
EAを自作する前に試してほしいおすすめEA3選
EAを自作する前に試してほしいおすすめEAを3つ紹介します。
- MULTI TRADER
- Zerity
- geniusTRADER
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MULTI TRADER
MULTI TRADERは2022年12月のリリースから330人以上が利用している優良EAです。
先ほど解説したHFM、XM、タイタンFXで利用することができます。
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Zerity
Zerityは爆益設定が可能になった優良EAです。
先ほど解説したHFM、XM、タイタンFXで利用することができます。
月利は5%から40%ほどを狙うことができます。
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月利100%なのに低破綻率を実現！安定～爆益まで対応EA【Zerity】
geniusTRADER
geniusTRADERは、ナンピンマーチンEAでヒヤヒヤしたくない人におすすめの優良EAです。
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FX自動売買を自作するデメリット
FX自動売買を自作するデメリットは以下の通りです。
- 学習コストがかかる
- 開発とテストに多くの時間が必要
それぞれについて解説します。
① 学習コストがかかる
FX自動売買を自作するときに必要な知識はプログラミング知識だけではありません。
FXに関する基本知識がないと、ロジックを作成することができません。
そのため、FX自動売買を作成するときには学習コストがかかります。
また、プログラミングの基礎知識だけでなく、エラーハンドリングやシステムの最適化などの知識が求められる場合もあります。
予想よりも学習コストが高くなることもあるので、たくさん勉強する必要があることを認識しておきましょう。
② 開発とテストに多くの時間が必要
システムの開発は、簡単なものであっても時間がかかります。
FXの自動売買を自作する場合、アルゴリズムの設計、プログラムの実装、バグの修正、最適化といったプロセスを繰り返し行う必要があります。
また、システムが完成した後も、バックテストやフォワードテストが必要です。
以下にバックテストやフォワードテストで確認するべきことをまとめました。
| 確認する内容 | 確認することでわかること |
| テスト期間 | EAが現実の市場でどれくらいの期間テストされているか。実際の市場環境での耐久性や安定性を判断するために実施する。 |
| 最大ドローダウン | 現実の市場環境下での最大の資金減少率。リスク許容度や市場変動時の安全性を判断するために実施する。 |
| 総リターン/利益 | フォワードテスト期間中の実際の総利益。現実の市場での利益性を評価するために実施する。 |
| 勝率 | 実際の市場でのトレード成功率。一般的な取引の成功性やEAの効果性を評価するために実施する。 |
| シャープレシオ | リスクを考慮した実際のリターン。高い値は良好なリスク調整リターンを意味する。 |
| プロフィットファクター | 実際の取引での総利益を総損失で割った値。実際の市場環境での取引の効率や品質を評価するために実施する。 |
| 最大連敗回数 | 現実の市場で連続して損失トレードを記録した最大回数。実際の取引時の心理的ストレスや耐久性を確認するために実施する。 |
| トレードあたりの平均利益/損失 | 実際の市場でのトレードごとの平均的な利益や損失。EAの取引の効率や品質を評価するために実施する。 |
| 取引頻度 | 実際の市場での取引の活発さ。EAが現実の市場環境でどれだけの頻度で取引するかを判断するために実施する。 |
また、テスト結果が自分の想定するものではなかった場合には、再度開発が必要になります。
今すぐ自動売買を稼働させたいと考えている人にとってはデメリットになるでしょう。
まとめ
本記事では、FX自動売買を自作するために勉強するべきプログラミング言語を解説しました。
自分好みにカスタマイズしたEAがほしいなら、プログラミングを学んでみてください。
0からEAを作るのではなく、既存のEAを自分好みにカスタマイズしたいなら、本記事で解説したEAを利用してみてくださいね。
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