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FAIPS Fusion of Artificial Intelligence and Probability Statistics人工知能と確率統計的手法を融合した
FXトレード支援ソフト

FAIPSの特徴

 FAIPS(ファイプス)は、為替レートを監視し解析・予測を行い、売買に適したタイミングでポップアップシグナルを表示してFXトレードをサポートすることが主機能です。
 
 一般的にATLASをはじめ株式トレードやFXトレードの売買シグナル、自動売買に用いられる分析処理にはMACD、移動平均線などのテクニカル分析が広く用いられていますが、ビッグデータをもとに指標や値動きからテクニカル分析等を繰り返し、データ分析とパラメータの調整を行い相場の状況を判定しようとするアプローチは、確率統計的手法になります。

 それに対して、人工知能(AI)の技術の1つである機械学習による分析手法は異なるアプローチになります。FAIPSは、現在最も注目されている機械学習・AIの手法であるディープラーニング(深層学習)を活用しており、ニューラルネットワークを用いてビッグデータから学習することによって規則を見出して為替レートの予測を行っています。

 FAIPSは、FXトレードのために株式会社サイバーウィザードが独自に開発した手法によってこれら2つアプローチを高度に融合している点が最大の特徴です。これにより高いパフォーマンスを得ることに成功しました。


 一般的なシストレや自動売買では、サイクルトレードのように 機械的に決められたPipsが動いたらエントリーし、決まったPipsで利確または損切りするという非常にシンプルな戦略をとっているものがありますが、これでは相場の状況に対応しているとは言えません。

 FAIPSではAIによって一瞬一瞬の相場の値動きをみて売買タイミングを判定しています。決済戦略も利確、損切り、撤退のそれぞれに対してテクニカル分析や様々な戦略のバックテストを繰り返して機械学習と統計解析を行い、よりパフォーマンスの高い戦略を採用しています。1つの戦略だけではなく状況によって複数の戦略から適したものが実行されます。

 戦略の一例を挙げると、人が行うトレード手法に上値抵抗線をブレークしたら買いまたは損切りするというようなトレードの仕方がありますが、統計解析の結果でもその手法が有効であることがわかり戦略の1つとして採用しています。

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人工知能と確率統計

 確率統計的手法によってトレードの勝率を上げるには、繰り返しバックテストを行い指標やパラメータの値を最適化することが不可欠です。
下図は、ビッグデータのさまざまなケースに対して連続的に変化するある指標の値に関するパフォーマンスを統計的分析を行った場合のデータの分布を表した確率分布を示しています。パフォーマンスとは、その指標の値をシグナルとしてトレードした場合の成功の度合いを表します。この図の方物線は、指標が平均的な値の時(点線で囲まれた範囲)がパフォーマンスが高く、平均より外れた値ではパフォーマンスが低くなる傾向があるということを示しています。つまり、トレードシステムではパラメータの値をこの範囲に固定することで最適化されたことになります。説明のために簡単化していますが、実際には1つの指標だけで分析することはなく複数の指標やパラメータを組み合わせて分析します。

AIによる分析

確率統計的手法の限界
 確率統計的手法を用いた株価予測や自動売買システムにはさまざまなものがありますが、ある相場ではうまくいっても別の相場では全くダメなことは多々あります。その理由の1つは確率重視だからです。
現実の相場に対処するために上図の分析結果に基づきシステムを構築する場合、当然確率的に高いパフォーマンスが期待される指標の値が点線で囲まれた範囲のときにトレードを行うことになります。この分析結果による最適化が実際の相場への適合度が70%だとすると、この分析手法を用いる限り70%の勝率を超えることは絶対にありません。確率統計的手法では確率的に高い部分だけを重視してそれ以外は切り捨てることになります。
しかし、実際の相場では、上図の
で示した部分のように70%に当てはまらない指標の値が平均から外れていても高いパフォーマンスを得られたり、指標の値が平均値内でもパフォーマンスが低かったりすることがあります。つまり、様々なケースの存在する相場を数式や固定化した数値に当てはめて最適化するには限界があるということです。

 確率的には上図ので示したケースの頻度は低いかもしれませんが、もしこれらのケースもカバーできれば全体のパフォーマンスの向上が期待できます。統計的アプローチでも、ある指標で取りこぼした例外的なケースでも様々な指標やルールを組みわせて戦略を立てることである程度パフォーマンスを向上させることは可能です。しかしこの場合の問題点は、様々な相場に有効な特徴や規則を抽出するには非常に手間がかかる点にあります。例外的なケースでうまくいく戦略を見つけたとても、全体のパフォーマンスが悪くなることがほとんどです。人の手で戦略になりそうな指標やルールを1つ1つ見つけてはシミュレーションを繰り返して評価していくという気の遠くなるような作業が必要でした。つまり、既存のシステムがうまくいってないもう1つの理由は、例外的なケースに対応できてないか、対応しようとしても人の手で戦略を立てて評価していく手法では限界があるということです。

人工知能による分析手法
 ディープラーニングもビッグデータを使う点では同じですが、機械が学習して特徴を自動的に抽出できる点が大きく違います。
ディープラーニングによる学習によって特徴抽出されると、で示した部分も判定の精度が高くなります。しかも、全体のパフォーマンスも維持しています。
 ディープラーニングのすごいところは、人間にはほとんど違いの分からない2つのチャートを見てどちらも買いと判断するような場合でも、ディープラーニングはわずかな特徴の違いを見つけ出し、一方は買い、もう一方は売りと予測しそれが実際に当たっているという処理をするところです。人間にはそれらの特徴は見つけられません。人間が特徴として見つけられないものは、統計的手法で組み込むことは不可能です。
 ディープラーニングは人間には認識できないような特徴も見つけ出すということは、たとえば、チャートのダブルボトムとか、三角持合いとかいった次元ではなく、もっと細かいレベルで特徴を抽出していると考えられます。実際のチャートでははっきりとしたダブルボトムを形成するわけではなく、1つ目のボトムと2つ目のボトムの大きさが違ったり様々なタイプがあります。
それらの特徴を区別することで、人間が見てあるタイプのダブルボトムと見えるチャートでは上昇すると予測し、別のタイプでは上昇とは予測されないといった細かな判定が行われていると考えられます。

 ディープラーニングが様々な相場で高いパフォーマンスを発揮するには様々なケースを網羅した理想的なデータが必要になります。一通りの特徴的なデータが集まれば高いパフォーマンスが得られますが、学習したデータにないケースではパフォーマンスが落ちます。ただ単にデータ量が多いだけではだめなのです。特に相場の分析では様々な値動きのパターンがあるため、どのようなデータが学習されてないデータであるか、どのようなデータが特徴を抽出するのに適したデータであるか分からないため、理想的なデータを作成するのも困難な作業です。仮にわかったとしてもビッグデータから必要なデータを抽出するのも大変な作業になります。

 また、ディープラーニングはシステムが特徴を自動的に抽出するため、結果的にどのような特徴を利用しているのかが分からず、内部状態がブラックボックス化してしまいます。そのため、何が原因でパフォーマンスを発揮できないかがわかりにくく、より精度を上げようとした時全くの手探り状態になり、解決のための手段を見つけるのが難しいという問題があります。実際ディープラーニングのみでシステム構築してもうまくいきませんでした。
 一方、統計的手法では目に見える数値や指標の操作によって傾向や挙動がつかめるため、地道な作業は必要ですが戦略を立てることでそこそこのパフォーマンスが得られます。そこでFAIPSではそれぞれの長所を取り入れて融合するというアプローチをとり、高いパフォーマンスを得ることに成功しました。


FAIPSのパフォーマンス

 以下は、2016年の11月までのデータをディープラーニングで学習したモデルを使ってバックテストを行った直近8か月間の結果です。2単位(2万通貨)でトレードした場合の月単位の利益と勝率を表しています。

利益(円) 勝率(%)
 4月  84,980  81.9
 5月  9,920 73.3
 6月  123,540  76.2
 7月  96,560  75.5
 8月  9,060  74.2
 9月  41,700  76.5
 10月  55,860  80.2
 11月  54,020  74.8
 合計/平均  475,640  76.6


 2単位に必要な証拠金は10万円弱なので、10万円を元本にして8か月で約47万円の利益を得たことになります。
参考として利益と勝率を公開していますが、これはあくまで参考値にすぎません。なぜなら、ディープラーニングのパラメータを変えてより最適化した学習モデルを使ってバックテストすることは可能ですが、そのモデルでバックテストを行った結果は上記の条件で50万円越えを達成しています。しかし、50万円越えのモデルで実際に運用した場合、上記の47万円のモデルよりもパフォーマンスが落ちるという現象が発生しています。これは過学習といって過去のデータに最適化しすぎたために起こる現象です。
一般的に、ディープラーニングの学習に使ったデータでバックテストを行った場合、学習の精度が高ければ高いパフォーマンスが出るのは当然ですが、FAIPSの場合は確率統計的手法との融合であるため100%ディープラーニングによる手法ではないもののその傾向は出ています。実践でも学習したデータの値動きと似た値動きが続く限りは、同様のパフォーマンスを期待したいところですが、上記の「人工知能による分析手法」で述べましたように機械学習による手法だけではパフォーマンスが落ちてしまいます。

 ではFAIPSでは実際のところ学習していないリアルタイムレートではどうなるかというと、AIが示すエントリーポイントには確かに不利なポイントを出力することがあります。しかし、FAIPSの特徴である統計的手法によるリカバリーによって、バックテストの結果よりは多少落ちますがそれでも高いパフォーマンスを保っています。
実際、下記の数字は体験版で公開しているバージョンによる12月以降の仮想口座での運用結果です。バックテストの平均並の勝率が出ています。各月の運用結果は、公開バージョンがほぼ毎月バージョンアップされていますので、同じバージョンによるものではありません。

ユーロ/円 利益(円) 勝率(%)
 2016年12月  35,040  75.5
2017年 1月  22,720  74.4
 2月  33,760  83.8
 3月  54,140  78.9
 4月  7,420  65.7


 1月は、前半は狭いレンジ相場とトレンド相場が短いサイクルで交互に発生(いわゆるレンジ抜けの騙し)していましたので苦戦していましたが、後半はバージョンアップのかいあって持ち直しました。前半から新バージョンを使っていたらもう少しいい結果になっていたと思います。また運用時間帯は1月から午前10時から午前0時頃までとなっています。12月も含めバックテストでは午前3時くらいまでの運用結果でしたが、モニター様の取引時間帯を集計すると午前0時くらいまでが多かったので、1月からは0時くらいまでの集計になっています。時間が短くなったので、若干利益も落ちていると思われます。

 2月は、1月の苦戦したデータをもとに学習したせいもあってかトレード回数は1月の半分以下まで激減したのですが、勝率が良かったので利益を積み重ねられました。製品版のリリース時にシグナル発生頻度を調整する機能を追加しましたが、発生頻度「多」の設定を多用した結果です。

 3月は、2月同様値動きが小さかったのですが、トレード回数を増やすように調整した効果が現れ、勝率は2月よりは若干落ちましたが高い勝率を維持したままトレード回数が増えたおかげて運用成績の公開以来過去最高益を達成しました。しかしながら、まだトレード回数が少ないというユーザー様からの意見が多いので、このような相場状況が続くようであれば、値動きの小さい状況に合わせてさらにトレード回数を増やすように調整していく予定です。

 4月の成績は芳しくありませんでしたが、理由はいくつか考えられます。
4月はトランプ大統領の税制改革、地政学リスク、フランス大統領選等為替に大きく影響するニュースやイベントリスクの影響で、ユーロ円は114円から122円と大きく動きました。突発的に大きく動いたり3月までとは明らかに異なる動きで、FAIPSの現行バージョンはここ数カ月の値動きの小さいレンジ相場に合わせて最適化されていたため、調整が合ってなかったと考えられます。
また、これまでは毎月最新のデータで学習したものをリリースしていましたが、3月の成績が良かったので4月はリリースしなかった影響も考えられます。

 米ドル/円対応版のリリースに伴ない、今後は運用成績の公開および調整については米ドル/円対応版が優先となります。米ドル/円対応版は製品購入者様に先行販売致しましたが、さらに調整を加えた最新版の運用成績は以下になります。
註)ロスカット値の設定よっては成績は大きく異なってきます。デフォルトの設定でも誤差がありますので、公開している数値はあくまで目安とお考え下さい。

米ドル/円 利益(円) 勝率(%)
2017年 5月  39,360  72.2
 6月  27,300  71.1
 7月  23,300  69.9
 8月  25,240  75.8
 9月  10,940  60.4
 10月  22,400  76.1
 11月  29,740  75.4
 12月  74,040  84.7
 2018年 1月  10,660  71.1
 2月  16,700  70.1
 3月  15,340  73.2
 4月  42,860  79.8
 5月  38,660  75.2
 6月  6,580  72.1
 7月  33,420  76.3
 8月  28,980  77.3
 9月  22,120  80.4
 10月  61,420  81.3
 11月  55,800  88.5
 12月  29,820  78.2
 2019年 1月  34,340  78.0
 2月  14,160  79.6
 3月  30,680  75.8
 4月  18,480  83.0
 5月  55,880  86.3
 6月  6,820  74.6
 7月  22,840  85.9
 8月  7,360  69.0
 9月  11,620  74.7
 10月  33,300  78.4
 11月  7,320  81.3
 12月  29,420  87.9
 2020年1月  26,240  79.2
 2月  -16,960  68.1
 3月  -29,120  60.1
 4月  19,240  72.4
 5月  7,280  75.8


 通貨が違うので直接の比較にはなりませんが、3月以降学習データを更新していない従来版の5月の運用成績は11,260円となり、従来版を上回っています。バックテストも従来版を上回っています。値動きの点では、1月頃の米ドル/円は連日値幅が1円越えしておりユーロ/円を上回っていたのですが、最近は以前のようにユーロ/円が上回る動きに戻っています。5月の米ドル/円は1日の値幅が50銭前後の日が多かったのですが、最新版では50銭以下でもトレード回数が増えてパフォーマンスが上がりました。
 6月はトレード回数が増えた影響もあり損益の波が大きくなり、トータルではパフォーマンスがやや下がりました。7月も損益の浮き沈みがあり、トータルでややパフォーマンスが下がりました。8月は勝率は良かったのですが、値動きに乏しい日が多くトレード回数が減少したため、利益が伸びませんでした。9月は値動きが乏しいのに加え、9時半頃の指標発表時に反対のポジションがあっため大きめの損失が何回か出たため、利益が伸びませんでした。ユーロ/円の方が若干ですがドル/円よりも動きが良くパフォーマンスも良い結果となりました。10月も値動きは乏しくトレード回数も少なかったですが、勝率が上がりパフォーマンスはやや戻しました。11月はレンジは狭いながらもそこそこ動きが良くここ最近では良いパフォーマンスになりました。
 12月は最新バージョンでの運用成績になります。AIの学習方法とエントリーアルゴリズムを一新した効果もあり、運用成績の公開以来の最高益および最高勝率を達成しました。12月下旬は休暇モードのせいか小動きが続きトレード回数が激減しましたので、ほぼ上旬と中旬での成績になります。
 2018年1月は為替に影響するニュースが度々報じられ、113円台から108円台まで急落するというここ最近の動きとは明らかに異なる値動きになりました。そのため、大きく利確するときもあれば大き目の損失を出すことも多かったため利益が伸びませんでした。現バージョンでは荒い値動きが続いている間は取引を停止し、落ち着いてから再開するようにすればパフォーマンスが上がったと思います。
 2月も1月に続き105円台に突入するなど荒い動きがあり、かみ合わない日が多くありました。一方、動きが落ちつくと10数連勝する日もあり、パフォーマンスは良くなったり悪くなったりという感じでした。1月2月の成績から大きく動くような相場ではパフォーマンスが落ちることが鮮明となりましたが、解決策は見つけていますので、近いうちに実現できればと思います。
 3月は中旬まではそこそこだったのですが、4週目になって崩れて一時マイ転まで落ち込みましたが、その後先月並まで持ち直しました。
 4月は数カ月ぶりに落ち着きを取り戻しパフォーマンスも向上しました。4月下旬に109円台まで上昇しましたが、騙し的な動きはほとんどなくゆっくりとした上昇でしたのでパフォーマンスに影響は感じられませんでした。
 5月は上旬の雇用統計発表の前後に乱高下し大き目の損失が発生したためマイナススタートとなってしまいましたが、中旬以降は落ち着きを取り戻し持ち直しました。
 6月は大きな動きはありませんでしたが、狭いレンジ相場から一方向に抜ける動きが多く、大き目の損失を出すことが多かったため、勝率はそれほど悪くはありませんでしたが利益が伸びませんでした。
 7月は比較的落ち着いた動きが多く、利益を積み重ねられました。
 8月も落ち着いた動きが多く先月よりも勝率は高かったのですが、トレード回数が減り利益はやや下がりました。
 9月も落ち着いた動きが多く勝率は高かったのですが、トレード回数が激減し利益も下がりました。
 10月は前半は好調で最高益を更新しそうな勢いでしたが、終盤にロスカットが多く発生し利益を削りました。それでも今年の最高益となりました。
 11月は落ち着いた動きが多くトレード数は先月の半分近くまで激減しましたが、勝率は高く過去最高を更新しました。
 12月は一方向に動いた時に大き目の損失が出ることが多く、利益が伸びませんでした。
 2019年1月は、年初から大荒れになりマイナススタートとなりロスカットも多かったのですが、トレード回数が増え利益が重ねられました。
 2月はトレード回数が激減し、またかみ合わない日が多く、利益が下がりました。
 3月もトレード回数が少なかったのですが、2月よりは多かったので2月ほど悪くはありませんでした。
 4月は連休前の様子見ムードが強まり、これまでで一番トレード回数が激減し利益も下がりました。
 5月は出だしはまずまずだったのですが、中旬で大き目の損失が多発しマイナスになりそうな雰囲気でしたが、その後盛り返してトレード回数も増えて終わってみれば今年の最高益となりました。
 6月は米利下げ観測などで一時106円台に突入する荒い展開となりました。レンジ相場からトレンド相場へのだまし的な動きが発生し苦戦しました。そのため、大き目の損切が多発しマイナスになるかと思われましたが、終盤で落ち着きを取り戻しワースト記録寸前でなんとか踏みとどまりました。
 7月は先月終盤の流れを引き継ぎ落ち着いた動きの日が多く、先月よりも良い結果となりました。
 8月は頭から荒れた相場が続き、大き目の損失が多発し下旬までマイナス圏内で推移しましたが、トレード回数も多く終盤に盛り返してなんとかプラスで終えました。
 9月も大き目の損失が多発したのですが、勝率は良く先月よりも若干良い結果となりました。
 10月は全体的に落ち着きを取り戻し、パフォーマンスも回復し、直近の数カ月では最も良い結果となりました。
 11月は小動きの日が続き、トレード回数が激減しました。そのため、勝率は良かったのですが、利益は下げりました。
 12月は後半に閑散相場が続きこれまでで一番トレード回数が激減しました。しかしながら、勝率は高かったため利益は上がりました。
 2020年1月は荒れた日は大き目の損失がでましたが、閑散相場も多く先月並みの利益でした。
 2月は中旬まではプラス圏内だったのですが、下旬は新型肺炎拡大の影響で112円台から107円台の値幅で大きく動く荒れた日が続き、大き目のロスカットが多発し公開以来初めてのマイナスとなってしまいました。
 3月はコロナショックの影響で連日2円〜4円の動きがあり、このような大きな動きに最適化されていない現行バージョンではパフォーマンスが悪くなることは予想され、先月に続き大幅なマイナスとなりました。ただし、開発中の新バージョンをテスト運用したところプラスだったのは救いでした。
 4月は落ち着きを取り戻し、いつものパフォーマンスに戻りました。
 5月は先月に続き落ち着いた相場でしたが、大き目のロスカットが多く伸び悩みました。

※2020年6月より新バージョンのフォワードテスト結果を公開しておりましたが、現行バージョンよりも僅かに改善したものの期待ほどではなかったのでリストは削除しました。

米ドル/円 利益(円) 勝率(%)
 2020年6月  -4,820  72.5
 7月  -5,380  71.6
 8月  40,360  75.8
 9月  3,620  75.0
 10月  13,760  80.4
 11月  -26,920  68.2
 12月  6,900  80.8
 2021年1月  31,240  83.3
 2月  46,940  83.1
 3月  2,140  74.3
 4月  19,800  76.1
 5月  38,360  82.0
 6月  -1,240  73.8
 7月  35,640  81.2
 8月  39,140  80.0
 9月  4,120  77.1
 10月  5,920  73.2
 11月  20,220  74.2


 6月は大き目のロスカットが多くマイナスとなってしまいました。
 7月は前半は調子が良かったのですが、下旬になって4カ月半ぶりに104円台まで大きく動き、ロスカットが多発しました。
 8月は調子が良く今年の最高益となりました。
 9月は取引回数が減り勝率も低く利益は上がりませんでした。
 10月は取引回数は少なかったものの勝率が良く利益はそこそこでした。
 11月は勝率が悪く大き目の損切が多発しマイナスとなってしました。
 12月は動きが乏しい日が多く取引回数が減り利益は上がりませんでした。
 2021年1月は取引回数が少なめでも勝率が高く利益が伸びました。
 2月はうまくかみ合い、勝率利益とも良く過去1年で最高益となりました。
 3月は取引回数は多かったもののロスカットも多く、利益は伸びませんでした。
 4月は取引回数は多く、勝率もそこそで利益もそこそこでした。
 5月は程よい動きでうまくかみ合い、利益が伸びました。
 6月は取引回数が少ない上に大き目のロスカットが多く、わずかにマイナスとなってしまいました。
 7月は大き目のロスカットがあったものの取引回数が多く勝率も良く利益が伸びました。
 8月も程よい動きでうまくかみ合い、利益が伸びました。
 9月は大き目のロスカットが多く利益は伸びませんでした。
 10月よく動く日が多く取引回数は多かったものの勝率が悪く利益は伸びませんでした。
 11月も大きく動き取引回数も多く取ったり取られたりしましたが、最終的に利益になりました。

FAIPS2.0の特徴

 FAIPS2.0は外観はほとんど変更ありませんが、AIの学習方法とエントリーアルゴリズムの変更という基本部分の大幅な変更を行いました。

  • 人工知能の精度を高めました
    最初のリリース以来AIの精度を高める方法を研究し試行錯誤してきましたが、精度を高めるデータの学習方法を見つけ、従来バージョンよりもパフォーマンスを上げることに成功しました。
  • トレンド相場に対応しました
    レンジ相場とトレンド相場では売買のタイミングが異なるため双方に対応させることは非常に困難でした。そのため、旧バージョンは主にレンジ相場でのエントリーが多く、トレンド相場ではエントリーが少なくなる傾向がありました。最新バージョンでは新たなAIの学習方法とエントリーアルゴリズムを一新し、レンジに対応しつつトレンドにも追従可能になりました。これにより、高い勝率を維持しながらトレード回数を増やすことに成功しパフォーマンスが向上しました。エグジットアルゴリズムは従来と大きくは変わっておらず、レンジ相場と同様トレンド相場でも細かく利確しながら追従します。
    ※ここでトレンド相場とは局所的にゆっくりと一方向へ動く相場を想定しており、1年を通じてもめったに発生しない値動きが速く大きく動くトレンド相場は想定しておりません。
  • 直近チャートに移動平均線を表示しました。
    チャート内のピンクの線は5分足の移動平均線、青線は15分足の移動平均線を表します。


FAIPSのコンセプト

 株トレードツールのATLASとFXトレードツールのFAIPSは、売買に適したタイミングでシグナルを表示する機能があるという点では共通していますが、コンセプトは全く異なります。ATLASは最初は数種類のシグナルしかありませんでしたが、ATLASプレミアムではユーザー様のご要望を取り入れて数十種類のシグナルにまで増えました。最大300銘柄のそれぞれの銘柄に対してシグナルが発生しますので、すべてのシグナルを表示させているとかなりの数になります。よって、ユーザー様の好みやトレードスタイルに応じてシグナルを選択し、パラメータを調整しながら使いこなしていくのが前提となっており、また、豊富なシグナルや調整の自由度の高さがATLASの特徴でもあります。
 一方、初心者の方にはシグナルやパラメータの意味を理解し、トレードスタイルや銘柄のくせに合わせて調整するのは難しいと感じられるかもしれません。

 それに対して、FAIPSは最初から自動売買を念頭にして開発していますので、通貨ペアの値動きに合わせてパラメータが最適化されており、シグナル数も少なくなっています。ツールを利用するための事前準備は必要なく、起動してからも操作することはほとんどありません。よって、初心者も含め誰でも簡単に使用できます。起動後何もしなくても発生したシグナルによる仮想口座での売買履歴が表示されるため、放置したままでも実際にトレードした場合の様子がわかります。

FAIPSの主な機能


FAIPSフォーム画像

全体画面
(註)OSやバージョンによっては実際の画面と異なる箇所がある場合があります。

  • 為替レートを監視し、売買に適したタイミングでシグナルをポップアップ表示します。
       ポップアップシグナル   ポップアップシグナル
  • 基本的に短期デイトレードのシグナルになります。レンジ相場に対応しています。
    自動売買を想定して新規売買シグナルだけでなく決済シグナルも表示しており、勝率とともにリターンを含めたパフォーマンスを向上します。
  • 新規売買シグナルは、リーチシグナルと約定シグナルの2段階あります。
    新規リーチシグナル:現在レートより低め(買の場合)の目標を設定します。
    新規約定シグナル:約定すると表示され、ポジションがリストに表示されます。
  • 新規リーチシグナルは1種類になりました(従来は3種類ありました)。また、決済約定シグナルにも3種類あります:(利確、損切、撤退)
  • 仮想口座で保持されるポジションは1つのみで、ナンピン・両建てはしません。
  • 直近のチャート表示機能があります。
  • 人工知能によって判定された現在の売買指数の表示機能があります。
  • 新規約定すると仮想口座にポジション表示され、決済されると勝率、総利益が表示されます。
  • シグナルの発生をメール送信によってお知らせできます。(ご利用できるのは製品版のみになります。)
  • ポップアップ表示されたシグナルの履歴一覧を表示する機能があります。
  • 対応通貨ペアはEUR/JPNに加え新たにUSD/JPNに対応しました。
  • ロスカットの上限値をユーザーが設定できるようにしました。
  • NEW!シグナルの発生頻度が従来よりも多くなりました。
  • NEW!直近チャートに5分移動平均線と15分移動平均線を表示しました。


FAIPSの価格

\45,800(税込み)


 パッケージ内容
FAIPSツール一式
操作マニュアルPDF
(ツールからアクセス)
準備マニュアル
(テキストファイル)

ダウンロードでのご提供となります。
  上記は1ライセンスの価格です。1ライセンスにつき1台のPCのみインストールできます。これ以外には有料バージョンアップを除いて月額料金等追加費用は発生いたしません。
複数のPCでご利用になりたい場合は、割引価格で追加ライセンスをご提供致します。ご希望の方は、ご購入後お問い合わせください。

  お支払い方法: 銀行振込(PayPay銀行)
 ご購入はこちら

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動作環境について

  • OS:64ビット版Windowsでないと動作しません。Windows 10、Windows 8.1
  • VPSは推奨致しません。
  • 前提ソフトウェア:.NET Frameworkバージョン4.6以上
    (インストール時に自動チェックしますが、必要に応じてダウンロードサイトをご案内します。)
  • インターネット接続
  • ミドルスペック以上のPCを推奨
    (低スペックのPCでも動作しますが、ラグや致命的でない不具合が発生する可能性があります。
    Atomでは一部不具合が発生することを確認しており非推奨です。全く利用できないわけではありません。)


体験版について

  体験版では、10日間無料で、FAIPS製品版の一部の機能を除いたほとんどの機能をお試しになれます。メリットにご納得された上で、製品版をお求めいただくことができます。

無料体験版はこちら

(註)体験版をご利用になるには、起動時にユーザー登録(無料)していただく必要があります。ユーザー登録は、製品のバージョンアップ、キャンペーンや特典のご案内等をお知らせさせていただくものです。投資助言やデータ等の継続的な提供を行うための会員登録ではありません。ご連絡の取れないメールアドレスで登録すると、仕様変更や不具合対応バージョン等のお知らせをお伝えできないため、お試し期間が短くなったり、正常動作しなくなる場合があります。また、製品のご購入については体験版によるユーザ登録を行わなくても誰でも直接ご購入していただくことができます。

 

注意事項

  • ポップアップシグナルの発生頻度は相場の値動きの大きさに依存します。1日の値幅が30Pipsにも満たない値動きでは、全く発生しない場合もあります。
  • FAIPSはFXトレードのための補助的な情報を提供しますが、その情報が絶対的に正確であることをすることを保証するものではありません。最終的な投資判断は、お客様ご自身の責任において行ってください。

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