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AIのドル円予測|第42回|ChatGPTのFX予測

AIFXトレード
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予測結果

予測:1時間後は下がる(やや優勢)と判定します。

確率(合計 100%):上がる 39.83% / 下がる 60.17%

※この確率は、与えられた時系列データの直近傾向(線形的な変化)と短期的な変動(ノイズ)を統計的に組み合わせて評価したものです。外的要因(指標・ニュース・流動性急変等)は考慮していません。

データの前提整理

データ範囲:2025-12-04 13:00:01 〜 2025-12-04 15:00:04(約2時間の高頻度観測、合計61データ点)。

サンプリング:ほぼ1〜2分間隔の不均等サンプリング。

使用制約:与えられたレート列のみを根拠とします。取引量やオーダーブック、外部ニュースは不使用。

目的:与えられた情報だけで1時間先の方向(上/下)を確率で判定すること。

基本統計(与えられたデータのみ)

データ点数:61点。

平均(平均値):155.3903

中央値(メディアン):155.3800

標準偏差(価格のばらつき):約 0.0773(yen)

最小値:155.2140

最大値:155.4900

解釈:平均と中央値が近く、価格分布は極端な歪みがない小さいばらつき(標準偏差 ≈ 0.08円)です。短時間に大きな跳びは観測されていません。

直近のトレンド(傾き)の推定

手法(概念):与えられた時刻と価格で時間に対して線形回帰を行い、1分あたりの期待変化量(傾き)を推定しました。

推定結果(概要):傾きは負で、1分あたり約 -0.0003986 円/分(つまりわずかな下落傾向)。

1時間(60分)での線形的な期待変化量:約 −0.0239 円(つまり今の傾きをそのまま伸ばすと1時間で約0.024円下落と予想される規模)。

解釈:傾きは小さいが負であり、「現在の勢いをそのまま保つと小幅な下落が期待される」ことを示します。傾き単体では不確実性が高いので、ボラティリティと組み合わせて確率化しました。

モメンタムとノイズの定量的把握

モメンタム(短期変化の代表値):直近の1分当たり変化や、線形傾きから得た「期待変化量」をモメンタムの指標としました(上記:−0.0003986 円/分)。

ノイズ(短期変動の標準偏差):1分当たりの変化量の標準偏差をノイズの尺度として算出し、約 0.01198 円/分 でした。

1時間(60分)に積み上がる変動の標準偏差(独立な1分刻みを仮定した場合、標準誤差は √60 倍):約 0.09278 円 。

解釈:期待変化(平均) ≈ −0.0239 円 に対して、1時間の不確実性(1σ)は ≈ 0.0928 円 と比較的大きいです。言い換えると、期待される下落幅はノイズより小さく、短期では逆方向に動く確率も現実的に高い、という状況です。

価格構造(レンジ/サポート・レジスタンス)

観測されたレンジ(このデータ内):

高値帯(観測上の抵抗)付近:155.48–155.49(14:28〜14:14付近に複数観測)

中央帯(頻繁に推移しているゾーン):155.35–155.46

安値付近(観測上の支持):155.214(最安値、15:00時点で記録)

サポート/レジスタンスの候補:

レジスタンス候補:155.48–155.49(数回到達して戻されている)

サポート候補:155.35付近(この近辺で何度も反応があり、下割れの継続は限定的)

最近の位置:最新値 155.214 は上のレンジの下端(155.35付近)より明らかに下に出ており、レンジ下抜け的な状態に見えます。ただし、データの最安値は1点のみであり「下落の持続」を一義に確定するのは難しいです。

解釈:過去2時間の大半は155.35〜155.49のレンジにあり、最新でレンジ下方へ出たため短期的な下落シナリオが優勢。ただしサポートで反発してレンジに戻るシナリオも十分あり得ます。

まとめ

期待変化(1時間)を線形傾きから推定し、1時間の変動幅を短期ノイズから推定しました。

その上で、「1時間後の価格が現在より高い(上がる)」か「低い(下がる)」かは、期待変化と標準偏差から正規分布を仮定して確率を計算しました。

結果として得られた確率は先に示した通り:上がる 39.83% / 下がる 60.17%。
(雑に言えば、平均ではわずかに下がる見込みだが、ノイズが大きいため逆に上がる確率も約40%残る、ということです。)

勝敗

15時付近のドル円の価格は、

2025-12-04 15:00:04 155.214

そして、16時付近の価格は、

2025-12-04 16:00:01 155.282

となりましたので、結果は「はずれ」となりました。

取引回数勝利回数勝率
422559%

となりました。

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この記事を書いた人

AIプログラムを開発しFX投資に挑むトレーダーです。
関西の人です。
■FX予測用AIモデル開発実績
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