カナダドル下落の裏側：AIで分析する米ドル/カナダドルの今後とは？

FXトレーダー

▼AI予想とチャート分析を「ほぼ毎日」公開中！

▼最新AI予想ツール「VFer」トレードはAIと稼ぐ時代です♪

▼15年分のトレード手法を3時間で学べます♪

▼毎日更新「FX自動売買ツールで月2000pips以上獲得中」も人気！

AIで米ドル/カナダドルの今後を予想してみましょう。米ドル/カナダドル（USD/CAD）の動向が注目を集めています。最近の米国の好調な雇用統計を受けて、USD/CADの今後の展開に関心が高まっています。

ここでは、AIを活用したPythonコードを用いて、USD/CADの将来の動きを予想する方法を紹介します。AIモデルは、雇用統計データを基に為替レートを予想するだけでなく、重要な抵抗線を超える確率も算出し、FXトレーダーに貴重な情報を提供します。

カナダドルの下落と米ドルの上昇

参考

Canadian Dollar extends losses after bumper NFP print

FXStreet

ニュース記事によると、米国の9月の雇用統計が予想を大きく上回り、カナダドルが下落しました。米国の非農業部門雇用者数が予想の140,000人を大幅に上回る254,000人増加したことが最も重要です。

米ドルは広く買われ、カナダドルは対米ドルで0.2%程度下落しました。失業率も4.1%に低下し、FRBの追加利下げ期待はさらに低下したそうです。

米ドル/カナダドルは上昇傾向にあり、重要な移動平均線付近にあります。1.3600付近が resistance（抵抗線）となっており、この水準を超えると更なる上昇の可能性があるということです。

AIで米ドル/カナダドル(USD/CAD)の未来を予想：Pythonで作るFX予想モデル

AIを活用したPythonコードで、米ドル/カナダドルの今後の動きを予想してみましょう。過去のデータと経済指標を組み合わせて機械学習モデルを作成し、将来の為替レートを予想するとともに、重要な抵抗線を超える確率も算出します。FXトレーダーはチャンスを活かしリスクを回避する洞察を得られます。

なお、データは架空のものです。AIでどのように未来予想するか、手順を紹介しています。本格的なAI予想ツールはこちらをご覧下さい。

Pythonコード:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Generate sample data
np.random.seed(42)
dates = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2024-09-30')
exchange_rates = 1.35 + 0.0002 * np.arange(len(dates)) + 0.01 * np.random.randn(len(dates))
us_employment = 250000 + 5000 * np.random.randn(len(dates))
ca_employment = 200000 + 4000 * np.random.randn(len(dates))

# Create DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Date': dates,
    'USD_CAD': exchange_rates,
    'US_Employment': us_employment,
    'CA_Employment': ca_employment
})

# Prepare features and target
X = df[['US_Employment', 'CA_Employment']]
y = df['USD_CAD']

# Split data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create and train the model
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions
future_data = pd.DataFrame({
    'US_Employment': [254000] * 30,
    'CA_Employment': [205000] * 30
})
predictions = model.predict(future_data)

# Calculate probability of exceeding resistance level
prob_exceed_resistance = np.mean(predictions > 1.3600) * 100

# Plot results
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(df['Date'], df['USD_CAD'], label='Historical Data')
plt.plot(pd.date_range(start='2024-10-01', periods=30), predictions, color='red', label='Predictions')
plt.axhline(y=1.3600, color='green', linestyle='--', label='Resistance Level')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('USD/CAD Exchange Rate')
plt.title('USD/CAD Exchange Rate Prediction')
plt.legend()
plt.show()

# Print prediction summary
print(f"Average predicted USD/CAD rate for next 30 days: {predictions.mean():.4f}")
print(f"Probability of exceeding resistance level (1.3600): {prob_exceed_resistance:.2f}%")
print(f"RMSE of the model: {np.sqrt(mean_squared_error(y_test, model.predict(X_test))):.4f}")

Average predicted USD/CAD rate for next 30 days: 1.4138
Probability of exceeding resistance level (1.3600): 100.00%
RMSE of the model: 0.0390

コードの解説:
上記のPythonコードは、米ドル/カナダドルの為替レートを予想する機械学習モデルを作成しています。ランダムフォレスト回帰モデルを使用して、雇用統計データから未来の為替レートを予想し、重要な抵抗線を超える確率も計算しています。

コードの主な要素は以下の通りです。

1. サンプルデータの生成：為替レートと雇用統計の仮想データを作成しています。
2. データの準備：特徴量（米国とカナダの雇用データ）と目的変数（為替レート）を設定しています。
3. モデルの作成と訓練：RandomForestRegressorを使用して、データからパターンを学習させています。
4. 予想：最新の雇用統計を基に、将来30日間の為替レートを予想しています。
5. 抵抗線を超える確率の計算：予想値が1.3600を超える確率を計算しています。
6. 結果の可視化：実際のデータ、予想値、そして重要な抵抗線（1.3600）をグラフで表示しています。
7. モデルの評価：平均予想値、抵抗線を超える確率、RMSE（二乗平均平方根誤差）を計算して、モデルの性能を評価しています。

上記のPythonコードによって、雇用統計と為替レートの関係が理解できます。また重要な価格レベルを超える確率がわかるので、戦略的にトレードできます。

まとめ

今回の米国の好調な雇用統計は、USD/CADの上昇トレンドを示唆していますが、市場は常に変動します。AIモデルを活用することで、チャンスを最大限に活かしながらリスク管理しましょう。