機械学習やAIの活用方法
概要
この記事では，機械学習技術の活用先をざっくりと解説します。
機械学習をよく知らないという方へ向けた記事となります。
※本記事では，機械学習技術を総称して「AI」と呼びます。こちらは一般名称として機械学習よりも認知度が高いためです。ご了承ください。
機械学習の振り返り
機械学習についてはこちらの記事(AI？ディープラーニング？機械学習？について解説してみる - Sasahiko’s diary)ですごくザックリ解説しています。
また，機械学習技術を3種類に大別して，こちらで紹介をしています。(機械学習を3つに大別 - Sasahiko’s diary)
機械学習ってどんな業界で使われているの？
2021年7月現在，AIを使っていない業界はほとんど存在しないといえるでしょう。
(インフラ系などの肉体労働には未だ介入されていないケースが多いです。)
AIの活用先としては，表データ系，画像系，音声系，テキスト系(自然言語系)など，様々なものがあります。では，活用先の具体的な事例をご紹介しましょう。
1．画像系
画像を活用したAIは既に大変多く存在しています。
・産業分野では，画像から異常検知を行っています。
→生産物で問題がある商品(傷がついたバナナなど)をAIが認識してはじく。
(少量のデータでも異常をほぼ100%検出、検査・検品AIのアダコテックが4億円を調達 | TechCrunch Japan)
・医療分野ではレントゲンやMRIなどの画像をきれいにしたり，ガンの部分を自動で抽出したりとかなり広く使われています。
(Deep Learning Reconstruction for CT | AiCE | キヤノンメディカルシステムズ)
・接客業でも，自動会計であったり，顧客に似合う服の推薦であったりとかなり広く使われています。
(無人のレジで買い物新体験、商品の映像を認識して自動精算を実現：日経クロストレンド)
2．音声系
・音声系のAIもどんどん発展しており，話したことを自動でテキストに変換したり，きれいな音声に変換したり。さらには自分の声を他の比との声に変換したり。
(ディープラーニングを用いた音声変換技術と「VOICE MART」での活用 〜あらゆる声が動き出す、声のマーケット〜｜トレンドコラム｜GPUサーバープラットフォームの設計/構築なら「技術力」のNTTPC)
・音声＋画像では一時前にディープフェイクなどが流行していましたね。
(「ディープフェイク」の現状と将来についてセミナーを開催｜Appierのプレスリリース)
3．テキスト系
・テキストでは，自動翻訳が劇的に発展しています。
個人的にはDEEPLがほぼ最強だと思っています。
英語力が必要な時代は終わった？
正直，まだ終わっていません。しかし，英語ができなくても何とかなる世の中にはなりました。語学力が不要な世の中に変容はしてきています。
英語を書く必要があっても，読む力だけあれば以下の手順で相当なレベルの英語が書けます。
①日本語で書く
②deeplで翻訳(DeepL Translate: The world's most accurate translator)
③grammelyで確認(Grammarly: Free Online Writing Assistant)
④Ludwigで例文チェック(Ludwig • Find your English sentence)
英語が読めない人でも，最終出力の英文をもう一度deeplにかけて，自然な日本語になっていればだいたい書けていることがわかります。
4．表データ系
上記3種類以外のものはすべてこちらに押し込んでしまいました。
いわゆるデータ分析です。売上予測や株価の変動予測など，お金に直結する分野はどこでもAIの利用がかなり進んでいます。
その他ですと，将棋AIが羽生先生に勝ったり，自動運転が進んでいたり，AIの発展はだれにも止められませんね…
まとめ
機械学習の用途を乱雑にまとめました。
お伝えしたいことは「既にAIがあふれている世の中である」ということです。
ただAIにも欠点があるので，次回記事ではAIの問題について言及します。
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機械学習を3つに大別
概要
この記事では，機械学習3つに大別してざっくりと解説します。
機械学習をよく知らないという方へ向けた記事となります。
機械学習の振り返り
機械学習についてはこちらの記事(AI？ディープラーニング？機械学習？について解説してみる - Sasahiko’s diary)ですごくザックリ解説しています。
ようするに，データを集めて，その中からパターンを見つけるだけということです。
機械学習にはどんなものがあるの？
機械学習を一口に言ってみてもいろいろありますが，ちまたでは以下の3種類に大別しています。
1．教師あり学習
2．教師なし学習
3．強化学習
では，上記3つの学習について解説をしていきます。
1．教師あり学習
(例1)「1→○，2→✕，3→○，4→✕，5→○，6→✕，7→○，8→✕，9→○」というデータセットが与えられたとします。では，入力した数字が「2」のときは○でしょうか，✕でしょうか。正解は×です。読者の皆様をバカにしているわけではありません。
教師あり学習の基本的なものはこれです。
ただ，データにないものでも予測できる場合があります。入力が「11」のときは○でしょうか，✕でしょうか。正解は○です。この例では奇数と偶数で〇✕が決まっています。
(例2)桜の花びらと梅花びらのデータがあるとします。そのとき，次に入力したデータは桜と梅どちらのものでしょうか。
恐らく「桜」と判定されますね。このように，既存データの「入力と正解のパターン」から，答えを予測するのが教師あり学習です。
2．教師なし学習
教師なし学習は正解データなしで，予測をするというものです。
そんなことは可能なのでしょうか??
→厳密に解説するのは難しいですが，直感的には説明がつきます。
(例)下図には2種類の花びらのデータがあります。しかし，どの点がどちらの花びらなのかわかりません。さて，このデータを2種類に分けてください。
恐らく，大半の方が右側と左側で分けると思います。花びらが長い品種と短い品種のデータであると考えられます。こんな風に，花びらAと花びらBの正解がわかっていなくとも，既知データから予測できることがあります。これを教師なし学習と呼びます。
3．強化学習
強化学習は上記2つとは全く異なる考えに基づいた学習です。強化学習では，学習させる機械の選択と状況に報酬を与えることで学習を行います。
つまり，良い選択をしたら報酬，良い状況になったら報酬という子育てに近い学習です。こちらも例を挙げて説明しします。
(例)4歳くらいの子供がお片づけを使用とています。片づけをするという「選択」に対して，保護者の方がほめるという「報酬」をあげます。ちゃんと片付けられた場合には，片付いたという「状況」に対して，お菓子という「報酬」をあげるかもしれません。また，いたずらをして大切なものを壊したという状況になれば，叱るという「マイナスの報酬」を与える必要があるでしょう。このような，「状況や選択」と「報酬」から，何が良くて何が悪いのかを学んでいきます。
まとめ
機械学習は3種類(教師あり，教師なし，強化学習)に大別される。
それぞれ学習の仕方に違いがある。
次回の記事では，3種類の機械学習の用途を解説していきます。
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AI？ディープラーニング？機械学習？について解説してみる
概要
この記事では，人工知能(AI)や機械学習の概念をざっくりと解説します。
AIってよく聞くけど，よく知らないという方へ向けた記事となります。
まずAIとはいったい何？
AI(人工知能)とは Artificial Intelligence の略称であり，人間の思考プロセスを機械により再現することを目的としています。一方，機械学習はAIと少し違う概念を持ちます。
AI：機械を使って人間の思考プロセスを再現
機械学習：既存データを基にしたパターン分析
上の説明じゃよくわからない！
その通りです。上記のような説明をよく見かけますが，AIと機械学習の違いも判らなければ，それぞれが何者なのかもわかりません。簡単に説明をします。(専門家の方は起こるかもしれません…)
AI：パソコンで完全に「人間の脳」を再現しよう！
機械学習：今あるデータからパターンを探そう！
ディープラーニング：機械学習の中の複雑なやつ！難しいこともできる！
簡単かつ的外れでない説明はこんな感じです。
ただ，業界や個人によってAIの言葉の定義がばらばらです。
専門家の中でも上記をひっくるめてAIと呼ぶ人もいます。
※ここからはひっくるめたものを機械学習と呼びます。
機械学習って万能なんでしょ??
機械学習は全く万能ではありません。
機械学習にできることは「機械的にデータからパターンを探す」ことだけです。
簡単な例：1,2,3,4,5,6と数字が並んでいたとき，次の数字は？
→だいたいの人が「7」と予想すると思います。これは出てきている「データ」(数字)が一つずつ大きくなっているという「パターン」を見つけたからです。
これをもっと複雑にしていくことで，いろいろなパターンを見つけます。
しかし，あくまでもパターンを探すことしかできないため，データが少ない中での予測やデータに存在しないものの予測はできません。
充分な法則性と充分なデータ量，それを扱えるプログラムとパソコンがあって初めて成立するのが機械学習です。
深層学習についてはまた次の記事で解説します。
まとめ
機械学習系はあくまでのデータに基づいて予測するだけ。
断じて万能な知能などではない。(2021年7月現在)
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良いEAと悪いEAの見分け方(フォワードテスト編②)
概要
この記事では，良いEAと悪いEAの見分け方をフォワードテストの観点から解説します。
バックテストとフォワードテストを見せられても信用できない理由を解説します。
EAに興味あり＆開発未経験(初心者)の方へ向けた記事となります。
EAの良し悪しはバックテストで見分けるんじゃないの？
解説記事(良いEAと悪いEAの見分け方(バックテスト編) - Sasahiko’s diary)では，バックテストを見るときは3つのポイント(使用モデル，スプレッド，最大ドローダウン)に注目と記載しています。確かにバックテストで上記3点を記載していないものは信じてはいけません。ただ，「記載している＝本当に信用してよい」とは限らないのです。
フォワードテストなら信用できる？
前回の記事(良いEAと悪いEAの見分け方(フォワードテスト編①) - Sasahiko’s diary)ではバックテストを鵜呑みにする危険性とフォワードテストについて解説しました。しかし，フォワードテストを見せられたからと言って，それが信用できるとは限らないこともまた事実なのです。ペイント系のソフトを使用すれば，フォワードテストの結果すら偽装することができます。
なんでそんなに偽装や改ざんが多いの？
端的に言うとFX商材は儲かるからです。
普通では購入しないような高額の商材も「FX」という異常な世界なら購入してしまいます。
FXは通貨を取引するため，直接的に現金を生み出すことができます。
→1000万で商材を買っても2000万の利益を出せれば，利益率100%となります。
つまり，FX商材は高額でも売りやすいのです。
そこで，悪い人は高額で商材を売るためなら偽装も厭わず行います。
もう何も信用できない！！
FX自動売買EAでの取引を始めるのであれば，そのくらいのスタンスが必要です。
「偽装が多い世界」「こんな風にだます人がいるのか」ということが理解できている人が1人でも増えれば，ブログを書いてよかったと思えます。
「良いEAと悪いEAの見分け方」を解説した理由
私はFX商材で騙されたことはありませんし，周りの人が騙されたわけでもありません。
自動売買EAに恨みもなければ，むしろEAの配布をしています。
ただ，自動売買EAの開発を始めて，市中にあるEAを調べてみたとき，こんなにも胡散臭いEAや偽装したEAが存在しているのだと驚きました。これまでの記事で解説してきたこと，月利20%と書いてあるのに実質は10%以下のもの，最大ドローダウン90%というリスクとりすぎEAなど様々なものがありました。(割とフォロワーも多い人です。)
こんなに偽装の多い世の中では，自分が大変苦労して開発したEAやその成果も信用してもらえないことが嫌で解説記事を出すことにしました。
良いEAと悪いEAの見分け方
結局のところ，「良いEAと悪いEAの見分け方ってどうしたらよいの？」と思っている方も多いでしょう。正直，絶対に見分けられる方法は存在しないと思います。
(コードをもらって中身をすべて見て，自分でバックテストとフォワードテストができればよいのですが…)
ただ，少なくともバックテストやフォワードテストには見方があり，それを理解した上で検討をする必要はあります。知識を増やして，自分で考える癖をつけなければ
悪い人から自分を守ることはできません。
自分の身は自分で守る！悪い人に騙されない！
AMANOGAWAは良いEA？悪いEA？
私はEA開発者であり，自身もAMANOGAWAを使用して取引しているため，「良いEA」だと信じたいです。(「AMANOGAWAも何か偽装をしているのでは？」を思った方はこれまでの記事が良く理解できています。)
偽装手段があふれている世の中で，自分のEAを信頼してもらうことは大変難しいように思えます。そこで私が考え付いたのが，FX自動売買「AMANOGAWA」の取引の様子を24時間Youtube Liveで配信することでした。
これなら確実にフォワードテストではあるし，取引結果をその場で捏造はできないと思います。(できるかもしれませんが，私はこの状況で偽造する方法を知りません。)
お時間がある方はぜひYoutubeのほうも訪ねてみてください。
(YouTube : 笹彦(FX Trader Sasahiko) - YouTube)
まとめ
EAの良し悪しはバックテストとフォワードテストを見る必要がある。
しかし，テスト結果が偽装されている可能性も理解しなければならない。
知識をつけ，自分で考えることが大切。
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良いEAと悪いEAの見分け方(フォワードテスト編①)
概要
この記事では，良いEAと悪いEAの見分け方をフォワードテストの観点から解説します。
バックテストだけでは信用できない理由も解説します。
EAに興味あり＆開発未経験(初心者)の方へ向けた記事となります。
フォワードテストって何？
フォワードテストとはデモ口座などを利用し，実際の相場でEAを動かしてみるテストです。ここでバックテストとの乖離が大きい場合にはEAの修正が必要となります。
また，人からEAを譲り受けた/購入した場合にはフォワードテストを回してから実取引に移ることをお勧めします。
EAの良し悪しはバックテストで見分けるんじゃないの？
前回の記事(良いEAと悪いEAの見分け方(バックテスト編) - Sasahiko’s diary)では，バックテストを見るときは3つのポイント(使用モデル，スプレッド，最大ドローダウン)に注目と記載しています。確かにバックテストで上記3点を記載していないものは信じてはいけません。ただ，「記載している＝本当に信用してよい」とは限らないのです。
なんでバックテストを鵜呑みにしてはいけないの？
バックテストとフォワードテストは決定的に違う部分が3つ(以上)あります。
1．相場はEA処理を待ってくれない
2．スプレッドは変動する
3．悪意を持てばバックテストは改ざんできる
では，3つのポイントを1つ1つ見ていきましょう。
1．相場はEA処理を待ってくれない
EAによっては複雑な処理が必要なものがあり，その場合はどうしても計算に時間がかかってしまいます。例えば，「売買条件が複雑なもの」や「機械学習を利用したもの」などは計算に時間がかかりがちです。
→計算が終わって，「では，100円で買いましょう」という結果が出たときには，既に101円まで上がっている可能性があるということです。
(バックテストなら計算が終わるのを待ってくれます。)
2．スプレッドは変動する
バックテストにおいてスプレッドは固定値であり，自身で設定することができます。
ただ実際の相場では，スプレッドは変動します。
こちらも例を挙げるとわかりやすいでしょう。
例えば，平均スプレッド20pipの通貨があるとします。バックテストではスプレッド20pipsで検証し，十分な利益を上げていたとします。ただ，実際の相場はスプレッド40pipsくらい大きいときもあり，スプレッドが大きいときには結構な損失を出すようなEAだったらいかがでしょうか。
こちらもフォワードテストを回してみないことにはわかりませんね。
(開発者側はスプレッドによる取引制限が必要だと思います。)
3．悪意を持てばバックテストは改ざんできる
3つ目にして，最重要・最悪質なものを紹介します。
前回の記事にあるように，バックテストの結果を見るときには注目すべきポイントがあります。ただ，悪質なバックテスト結果の改ざんが可能であることは知っておきましょう。プログラムとしてはそんな大げさなものではありません。損失が出た部分の取引をなかったことにしてしまえばよいのでしょう。こちらも例を挙げると簡単にわかります。
例えば，あるEAでは2021年7月9日に大きな損失を出したとします。
→プログラム中で7月9日には取引をしない設定にしてしまえば，必然的にその損失はなかったことになります。(プログラム的には2文ほど書けば，10分とかからずに実装できます。)
以上のように，バックテスト結果を鵜呑みにすることは危険なことがわかります。
まとめ
EAの良し悪しはバックテストを鵜呑みにせず，フォワードテストもチェックすること
バックテストは参考になるが，あくまで参考程度にとどめること
(なぜなら，バックテストは容易に改ざんできるから)
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良いEAと悪いEAの見分け方(バックテスト編)
概要
この記事では，良いEAと悪いEAの見分け方をバックテストの観点から解説します。
EAに興味あり＆開発未経験(初心者)の方へ向けた記事となります。
良いEAと悪いEA？
昨日までの記事では，FXの概要～自動売買EAの始め方までを解説してきました。
そして，以下の記事では「自動売買EAはピンキリなので，良いものを選びましょう。わからない方は我々のAMANOGAWAをご覧ください」と書きました。
FX自動売買EAの動かし方 - Sasahiko’s diary
では，良いEAと悪いEAはどのように見分けるのでしょうか？
まず第1段階として，バックテストで見分けましょう。
バックテストとは？
バックテストとは過去のデータに対して自動売買EAを適用し，その有用さをチェックするものです。例えば，2020年-2021年のデータを使用し，「もし該当時期にそのEAを使っていたら，利益(損失)がどのくらいだったのか」を見ることができます。
→多くのEA開発者はバックテストの結果を公開していますので，チェックしましょう。
ただ世の中にはバックテストを悪用して，ゴミEAを最強EAかのように偽る人がいます。
騙されないように気を付けましょう。
バックテストで騙されるって？
ゴミEA(実際に回してみたら全然勝てないようなEA)をあたかも最強EAかのように偽り，有料で販売or使用させることがあります。
しかし，バックテストの悪用は知識がないと非常にわかりにくいため，EA開発経験者でなければ騙されても仕方ないと思います。
そこで，EA開発未経験者の皆様が騙されないように，バックテストで騙されないための知識を公開いたします。
バックテストで注目すべき3つのポイント
バックテストの結果を見るときに注目すべきは以下の3点です。
1．使用モデル
2．スプレッド
3．最大ドローダウン
バックテストを実施した際，詳細結果を保存することができます。(以下)
詳細結果には上記3点が記載されています。
では，3つのポイントを1つ1つ見ていきましょう。
1．使用モデル
使用モデルが全ティックでないものは信用してはならない。
使用モデルとは，「過去のデータをどれくらい細かく見るか」を表しています。
この使用モデルには「始値のみ」「コントロールポイント」「全ティック」の3種類があります。
コントロールポイント：使用時間足よりも1つ小さい足の始値のみをデータとして使用(4時間足を使用の場合，1時間足の始値をデータとして使用)
全ティック：可能な限り細かい時間をデータとして使用
「全ティック」が実際の取引環境と最も近いモデルといわれています。(もっとも細かいから当然ですが…)
また，「コントロールポイント」や「始値のみ」を使用するとバックテスト上の利益が大きくなる傾向があります。
(我々も開発初期では知らずにコントロールポイントを使用し，ぬか喜びをしてました笑)
2．スプレッド
スプレッドを適正に設定していないもの(公開していないもの)は信用してはならない。
スプレッドとは，買値と売値がどれくらい離れているのかを表します。
バックテストの場合，スプレッドを自由に変えることができます。
(スプレッドはデータ履歴にないため，自身で固定値を設定)
スプレッドは取引通貨や取引会社により大きく異なるため注意が必要です。
スプレッドの値が現実的に設定されているのかは要注意です。
AMANOGAWAの例
我々の開発したAMANOGAWAはXM TradingでGOLDを取引しています。
GOLDの平均スプレッドは40弱なので，バックテストでは40で設定しています。
3．最大ドローダウン
最大ドローダウンが大きいEAを信用してはならない。
最大ドローダウンとは「一時的に最大資産から落ち込んだ下落率の最大値」のことです。
→つまり，「一番やばいときにはどれくらい負けてたの？」という指標です。
この最大ドローダウンが極端に大きいEAは自分の証拠金に対してリスクをとりすぎていると言えます。
最大ドローダウンについては議論がさまざまありますが，我々は40-50%あたりが上限なのではないかと思います。
また，バックテストは証拠金が自由に設定できるため，この値を大きくすると最大ドローダウンは小さく表示されます。
つまり，現実的な証拠金に対して，最大ドローダウンがいくらだったのかをチェックする必要があります。
まとめ
EAの良し悪しはバックテストに注目
ポイントは「全ティック」「現実的なスプレッド」「許容範囲の最大ドローダウン」をチェックすること
上記が非開示or非現実であれば，信用しないのが吉
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FX自動売買EAの始め方(パソコン中級者以上&FX経験者用)
FX自動売買EAを始めるまでの3つのステップ
FX自動売買を始めるのはそんなに難しいことではありません。
パソコン苦手じゃないし，FXも経験しているという方向けに自動売買の始め方を解説します！
※投資やFX取引はすべて自己責任で行ってください。
FX自動売買EAを始めるまでの3つのステップはこちら！
1．自動売買環境の構築
2．FX口座の開設
3．自動売買EAの設定
ここからは一つ一つの手順を紹介します。
1．自動売買環境の構築
FX自動売買EAは基本的に24時間動作であるため，安定性や電気代を考慮するとVPS(Vertual Private Server)の使用がおすすめです。
VPSスペックは動作させるEAの重さによって最適化する必要があります。
(開設予定のFX口座によってはwindows指定のものもあります。)
あまり重くないEA＆XM Tradingで動作させる方へ
(我々が開発したEAのAMANOGAWAを利用する方もこちら)
総合的にはCONOHAが良いと思いますので，今回はCONOHAのVPS契約手順をご紹介します。
①以下のリンクからCONOHAサイトへ
レンタルサーバーならConoHa｜登録者数30万アカウント突破
②「Windows server」を選択し，個人情報入力，SMS認証
③スペックは以下のもので十分だと思います。
Windows server, メモリ1GB, RDS1個＝1870円/月くらい
(RDSがないとGUI的にはいじれないようです。)
④VPSへの接続は以下のサイト(CONOHA公式)を参照
ConoHa for Windows Serverへリモートデスクトップで接続する｜ConoHa for Windows Serverサポート
(VPS契約方法の詳細はこちら : VPS環境を整えよう - Sasahiko’s diary)
2．FX口座の開設
以下のリンクからXM Trading MT4で開設をお願いします。
※XM Trading MT4以外では動作しません。
XMTrading™ の FX、株式指数、原油、ゴールドとCFD商品
基本的に指示に従えばできるようになっています。
以下の注意点に気を付けてください
・プラットホーム選択：MT4
・口座タイプ：Standard
・基本通貨：JPY
(FX口座開設の詳細はこちら：FX取引用口座を開設しよう - Sasahiko’s diary)
口座を有効化するためにはログイン後に「こちらより口座を有効化する」をクリック。
身分証明書と住所確認書類が必要になるためご準備ください。
(口座有効化の詳細はこちら：XM(XM Trading)の口座有効化手順まとめ！本人確認書類の提出方法も)
ログイン後の画面より「資金を入金する」をクリックし，指示に従うと入金可能です。
Bitwalletなどでは入金ボーナスがプラスされるため，どの方法で入金するかご検討ください。私のおススメはBitwaletです。
入金方法は以下のサイトにわかりやすくまとまっています。
(入金方法の詳細はこちら：XM(XMTrading)の入金方法を鬼まとめ。手数料や反映時間、手順を伝授する。)
3．自動売買EAの設定
EAは入手していることを前提に開設します。
(AMANOGAWAの利用希望者はLINEの友達登録をお願いします：LINE Add Friend)
①VPS上にXMTradingをインストール
(Windows＆MT4をXMのサイトからインストール)
(MT4インストールの詳細はこちら：FX取引環境を作ろう - Sasahiko’s diary)
②XMソフトを起動し，ツールバーから「ファイル」→「データフォルダを開く」を選択。「.￥MQL4￥Expert￥」にEA実行ファイルを移動。
※このタイミングでXMソフトを再起動
XMソフトを起動し，ナビゲーターウィンドウに使用するファイルがあれば読み込めています。
③ツールバーから「ファイル」→「新規チャート」から取引通貨を選択。
ナビゲーターウィンドウにあるEAをチャートへドラッグアンドドロップ
④設定用のウィンドウが起動するので，「全般」にある「自動売買を許可する」と「DLLの使用を許可する」に☑
⑤ツールバーから「ツール」→「オプション」を選択。
「エキスパートアドバイザ」にある「自動売買を許可する」と「DLLの使用を許可する」に☑
⑥ツールバーにある「自動売買」をクリックし，チャート右上部の顔文字がニコニコしていたらEAが動いています。
(自動売買EAの詳細はこちら：FX自動売買EAの動かし方 - Sasahiko’s diary)
0からEAを動作するまでの過程は以上となります。
皆様，大変お疲れ様でした。
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Instagram : https://www.instagram.com/fxtrader_sasahiko/
