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AIが見抜く「相場のクセ」──SHAP・特徴量重要度でわかるマーケットの動き

トレードには、人間が気づきにくい“クセ”があります。

  • 特定の時間帯だけ急に勝率が上がる
  • ボラティリティが下がると負けやすい
  • 急騰の後は反転しやすい
  • 連続陽線・陰線のあと特有のパターンが出る

こういったクセは、チャートを長く見ていても意外と見つけにくいものです。

そこで強力になるのが、AIによるデータ分析です。
この記事では、ミチビキの内部で使われている SHAP特徴量重要度(Feature Importance) をわかりやすく紹介し、AIがどのように“相場のクセ”を見抜いているのかを解説します。


目次

AIがやっているのは「未来予想」ではなく「確率の観察」

まず勘違いされやすいところですが、

AIは未来を当てようとしているのではありません。

やっているのは、

✔ 「どんな状況のときに勝ちやすくなるか」を探すこと

✔ 「勝率に影響する要素の偏り」を見つけること

これはまさに、膨大なデータの中から“相場のクセ”を拾い上げる作業です。

  • ボラティリティ
  • 時間帯
  • トレンドの強弱
  • 過去のローソク足の形
  • 急騰/急落の直後
  • 連続陽線・陰線

こうしたものが、勝率とどう関係しているかをAIが教えてくれます。


Feature Importance(特徴量重要度)とは?

Feature Importanceとは、

✔ 「どの要素がAIの判断に強く効いたか?」

を数値化したものです。

これを見ると、たとえばこういったことがわかります。

  • トレンド強度が強いほど有利なのか
  • 時間帯が勝率にどの程度影響しているか
  • ボラティリティが低いときはエントリーを避けたほうがいいのか
  • 逆張り・順張りどちらの癖が出やすいのか

FXの世界では“感覚”として語られがちなものも、
AIは数学的に並べてくれるので判断が明確になります。


SHAP(シャープ)とは?「なぜその判断になったか」を説明するAI

特徴量重要度が
「どの要因が大事だったか」 を示すものだとすれば、

SHAPは

✔ 「今回の判断で、どの要因がどれだけ影響したか」

を細かく数値化してくれる仕組みです。

例えば、BUYシグナルが出た場合のSHAPを見ると、

  • ボラティリティが上昇 → BUYにプラス
  • 時間帯が有利 → BUYにプラス
  • 直前の足の形が弱気 → マイナス方向
  • トレンドが強い → プラスに寄与
  • レンジ相場に近い → マイナスに寄与

こうした“判断の理由”がすべて見えます。

これは人間のトレーダーが持つ
「なんとなく買いだと思った」に相当する部分を、
データとして説明してくれるイメージです。


AIが見抜いた「相場のクセ」の実例

SHAPやFIの分析から、AIは興味深い“クセ”を見つけます。以下は典型例です。

● 時間帯による偏り

東京時間はレンジ、ロンドンはトレンド──
この傾向が勝率に強く出ることがある。

● ボラティリティと勝率の関係

ATRや標準偏差が一定を超えると急に勝率が上がる現象。

● 急騰後の反転癖

強いトレンドの後は“押し目”ではなく“反転”が有利に働く時期がある。

● トレンド強度 × ボラの組み合わせ

AIは「この2つが揃ったときだけ強い」など、複雑な相関も見抜く。

● ローソク足の連続パターン

人間では気づかないような「4連続陽線のあとの逆張り勝率」が見えることも。

こうしたクセを見つけるのは、AIの得意分野です。


KPI(結果)と組み合わせると、改善点も見えてくる

ミチビキにはAIの状態を把握するためのKPI(勝率・PF・月次利益率・DD)が備わっています。

FIやSHAPで“AIの考え”がわかり、
KPIで“実際の成果”が測れるため、

✔ 強い相場

✔ 弱い相場

✔ 改善が必要な部分

が、ひと目で分かります。

自動売買の改善において、
「AIがどこを見ているか」+「結果がどうだったか」
このセットが極めて重要です。


AI分析は「勝つ」ためではなく「改善する」ための武器

SHAPやFIが大事な理由は、単なる分析にとどまらず、
“次に改善すべき点”を明確にしてくれるからです。

たとえば…

  • 特定の時間帯で弱い → 時間フィルタに反映
  • ボラ低下で負けやすい → ノートレードに設定
  • トレンド強度が重要 → 新しい特徴量を追加
  • 逆張りが苦手 → エントリー条件を調整

こうした改善サイクルが続けられるのは、AIが“判断の理由”を提示してくれるからです。


まとめ:AIが見ているのは“勝率の偏り”という相場の本質

AIは相場の未来を見ているわけではありません。
見ているのは、もっと本質的な部分──

✔ “いつ勝率が上がりやすいか”

✔ “どんな条件で勝ちにくいか”

✔ “相場のどこに偏りがあるか”

という“癖(クセ)”です。

この癖をSHAPとFIが教えてくれることで、
自動売買はただ動くだけの仕組みではなく、
改善し続けるためのデータ基盤へと変わります。

ミチビキが採用しているこのAI分析は、
長期的な安定運用の大きな武器になってくれます。


次回は「自動売買のリスク管理」

次の記事では、自動売買の本質である

  • ドローダウン管理
  • ロット管理
  • 連敗回避
  • 無理のない運用設計

について掘り下げます。

勝ち続けるためには“攻め”より“守り”が何倍も重要です。

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